TikTok não lê sua mente, faz sua mente

O algoritmo participa no reforço de temas dominantes, e alguns temas menos dominantes, independentemente do que realmente está em sua mente.

O TikTok não lê mentes, mas o The New York Times gostaria que acreditasse que sim.

Em um artigo de 5 de dezembro no The Times, o colunista Ben Smith, escrevendo para a seção The Media Equation do jornal, descreve um documento vazado que o Times obteve de uma fonte anônima dentro da empresa que revela algoritmos supostamente usados para impulsionar o engajamento no TikTok.

Embora tenha havido discussões sobre os algoritmos do TikTok para decidir qual conteúdo é visto, Smith escreve que o documento vazado “oferece um novo nível de detalhes sobre como o algoritmo funciona”.

O artigo tem várias omissões. Uma delas é a falta de uma explicação de como e por que o algoritmo leva ao consumo de conteúdo particular. Embora o algoritmo pareça atribuir pontuações a vídeos com base em métricas como “curtidas”, comentários e horários reproduzidos pelo usuário, não há discussão sobre qual função o vídeo está buscando otimizar, como engajamento total (horas gastas), por exemplo, ou total disseminação de conteúdo de vídeo, sua qualidade “viral”.

Mais claramente, o artigo do The Times emprega linguagem enganosa comum em discussões midiáticas sobre inteligência artificial e outras técnicas algorítmicas, atribuindo coisas como “mente” e desejo ao que são meramente loops de feedback de engenharia.

A manchete do Times,“Como o TikTok Lê sua Mente”, é seguida por referências a como o algoritmo está detectando a intenção das pessoas:

O documento oferece um novo nível de detalhes sobre o aplicativo de vídeo dominante, fornecendo um vislumbre revelador tanto do núcleo matemático do aplicativo quanto de uma visão sobre a compreensão da natureza humana da empresa — nossas tendências em relação ao tédio, nossa sensibilidade às pistas culturais — que ajudam a explicar por que é tão difícil colocar para baixo.

No entanto, nada sobre a natureza humana é revelado na discussão do algoritmo em questão. O algoritmo, baseado no documento obtido por Smith, parece ser um cálculo muito simples dos fatores da seguinte forma:

Plike X Vlike + Pcomment X Vcomment + Eplaytime X Vplaytime + Pplay X Vplay

As frases “like”, “comment”, “playtime” e se reproduzidas ou não, são presumivelmente referências às várias métricas atribuídas aos vídeos. Smith não explica o “P” ou “V ou “E”, embora esteja implícito no artigo que P significa uma previsão “impulsionada pelo aprendizado de máquina”, sem elaborar.

Como tal, o algoritmo está resumindo métricas predicadas de conteúdo, independentemente da mentalidade humana.

A empresa de IA DeepLearning.AI, fundada pelo pesquisador Andrew Ng, discutiu na quarta-feira o artigo de Smith no boletim informativo da empresa, TheBatch. O artigo sugere que “V” pode significar “valor”, ou seja, um peso aplicado a cada uma das métricas em termos de sua importância em alguma pontuação final.

Apesar das omissões, é claro que o sistema não está prevendo mentalidade, é presumivelmente mapeando peças de conteúdo para resultados previstos em termos de vistas prováveis e/ou engajamento.

Presumir que há uma mente no usuário que expressa preferências clicando, assim como o Smith do The Times,é uma conjectura que pode não ser apoiada pelos fatos.

Em termos estatísticos, para uma máquina ler a mente de um usuário implicaria a noção de um “anterior”: algo que existe antes de uma medição. No entanto, o que é revelado como uma mente, na forma de preferência expressa, é a noção estatística oposta, um “posterior”, algo que só existe após a medição.

Parece mais provável que a mente seja algo inferido após o fato, se tiver algum significado. Considere o sistema que constitui o TikTok. Os usuários podem fazer upload e visualizar vários vídeos de forma curta. À medida que os usuários enviam vídeos e consomem vídeos, eles são apresentados com mais desses vídeos. Em um mar de vídeos, um indivíduo está clicando ou não clicando, engajando ou não se envolvendo.

A mentalidade ou emoções de um usuário é, de certa forma, irrelevante porque o sistema não está pedindo ideias voluntárias. Em vez disso, o usuário está sendo solicitado a responder a um conjunto finito de escolhas, e o sistema fica cada vez melhor, presumivelmente, em estimular repetidamente essa atividade, levando a um número cada vez maior de usuários ativos diários, que, segundo o The Times,estão agora na ordem de um bilhão, e prevê-se que subam para 1,5 bilhão em 2022.

Tudo o que sugere, na melhor das hipóteses, o TikTok é uma máquina de comportamento altamente eficaz, uma máquina para moldar o comportamento no TikTok, em vez de um dispositivo de leitura de mentes.

Levando a análise um passo adiante, estudos do TikTok na literatura acadêmica sugerem uma visão muito mista do algoritmo no trabalho.

Em alguns casos, o algoritmo da empresa opera não apenas para propagar coisas que podem ser populares, mas também para dar exposição a coisas que podem não ser tão populares.

Por exemplo, dois pesquisadores da Carnegie-Mellon, Daniel Le Compte e Daniel Klug, este ano entrevistaram ativistas sociais que usam o TikTok para apresentar vídeos para chamar a atenção para as causas sociais. Eles relacionaram que os ativistas expressaram uma preferência pelo TikTok em relação a outras mídias sociais porque seus vídeos eram mais amplamente vistos do que era o caso em outras plataformas:

Alguns participantes observaram que o uso do TikTok ajuda a levar sua mensagem para além do seu próprio “círculo”: “Então eu fui capaz de focar para o que meu seguinte era para, hum, Facebook, onde é como apenas amigos de amigos ou pessoas da família que você encontra na vida real” Um fator limitante principal de outras plataformas, que os participantes observaram, era a necessidade de os membros do público se conectarem ou seguirem um criador antes de poderem ver o conteúdo, a menos que no caso improvável de o conteúdo ser “promovido” através de anúncios, ou se tornar viral.

Embora o TikTok possa circular coisas além do que uma pessoa expressa uma preferência, também parece ser verdade que a atividade do TikTok está agrupada em torno de coisas que grupos de pessoas aprovam em grande número, independentemente do que um indivíduo possa sentir ou pensar sobre eles.

Um estudo de 2019 realizado por pesquisadores da Universidade Guilin de Tecnologia Eletrônica na China e da Universidade de Oslo, na Noruega, analisou o número de visualizações e curtidas em vídeos do TikTok.

Os autores concluíram que a maior parte do que é jogado é o que tem sido “apreciado” pelos usuários:

Em particular, o número de visualizações e o número de curtidas têm um coeficiente de correlação muito alto que é 0,91, o que significa que um vídeo que é popular em termos de número de visualizações é muito provável que seja popular em termos de número de curtidas e vice-versa.

Mais uma vez, se os usuários são continuamente mostrados mais e mais coisas que eles foram mostrados e clicaram, é uma questão de um loop de feedback de engenharia, não uma instância de leitura da mente.

E um terceiro estudo, este ano, realizado por pesquisadores da Universidade de Boston, da Universidade de Binghamton e da University College, em Londres, faz uma pergunta se a recomendação “motor” do TikTok está fazendo alguma coisa.

O estudo analisou 400 vídeos do TikTok para “compreensivas [que] fazem um vídeo curto viralizar”.

Os autores rotularam os vídeos por dez fatores diferentes que podem afetar a virulência, ou, como o chama, “viralidade”, a propensão de um vídeo a ser “curtido” pelos usuários. Esses fatores variavam desde se o criador do vídeo era “popular”, ou seja, tinha um grande número de seguidores; o estilo do vídeo, como usar o recurso “duetos” no TikTok para re mixar a faixa de dança de outra pessoa; e conteúdo emocional, entre outros.

Os autores também buscaram medir o papel do algoritmo de recomendações ao lado desses outros fatores. Eles fizeram isso notando quantos vídeos usaram as hashtags relevantes para promoção, e quanto tempo um vídeo estava no sistema, dado que vídeos virais tendem a se tornar virais logo após serem carregados.

Os autores então usaram todos esses fatores em uma variedade de modelos muito simples de aprendizado de máquina e estatísticas que podem classificar as coisas, incluindo Floresta Aleatória, Máquinas de Vetores de Suporte, Regressão Logística, Bayesian Gaussian e Decision Trees.

O resultado? Seus classificadores, em diferentes graus, foram capazes de “identificar as características mais importantes que discriminam entre vídeos virais e não virais”. O principal fator, eles descobriram, foi a popularidade do criador. O segundo maior fator foi se o vídeo tem close-ups ou não, uma constatação de que “combina com estudos anteriores sobre memes de imagem sugerem que memes altamente virais são mais propensos a usar uma escala de close-up ou de tiro médio”.

Assim, a popularidade reforça a popularidade, e as pessoas respondem a close-ups. Nada disso é leitura da mente. Enquanto isso, o sistema de recomendação, eles descobriram, tinha o menor valor como preditor de viralidade.

“As características do RH2 (Sistema de Recomendação) têm a menor AUC [área sob a curva] entre as três RHs [hipóteses de pesquisa], tão baixas quanto 0,71”, escrevem. “Na verdade, a precisão obtida nesses recursos também é bastante baixa (0,56), sugerindo que eles não são um bom preditor da viralidade de um vídeo.”

Os autores também notam, anedotamente, a popularidade dos vídeos de gatos.

Assim, estudos sugerem que o TikTok pode tentar impor alguns vídeos aos seus usuários, independentemente do desejo ou mentalidade do usuário, mas que muita atividade do TikTok é um concurso de popularidade um tanto óbvio e mentalidade de rebanho. Nada disso equivale à leitura mental.

Pelo contrário, a pesquisa sugere que o TikTok pode moldar atitudes mentais reforçando tendências dominantes no comportamento do grupo, como responder a “criadores” populares que já dominam o consumo de mídia.

O TikTok, em outras palavras, desempenha um papel maior na criação de mentalidades do que na leitura de mentes.

Em vez de especular sobre a leitura da mente, vale a pena ter em mente certos aspectos fundamentais das mídias sociais, incluindo o TikTok, aspectos que não têm nada a ver com mentes ou mentalidades.

Primeiro, as atividades nas mídias sociais provavelmente poderiam ser assumidas por máquinas. Visualizar vídeos e “gostar” deles são atividades que estão bem dentro do escopo da automação de software. Portanto, a noção de que algo precisa ter uma mente para participar é irrelevante.

Em segundo lugar, as mídias sociais são uma máquina projetada para chegar a um sinal claro dentro do ruído. A preferência individual ou interesse ou mentalidade é irrelevante para o objetivo da máquina, ou seja, classificar o comportamento em categorias claras.

E por último, nenhum indivíduo tem uma identidade ou uma mentalidade nas mídias sociais. O que é referido como persona, a mente, a identidade, são meras ilusões,consequência de um nome ser anexado a atividades que são armazenadas em um banco de dados.

As pessoas não existem nas mídias sociais, mesmo que passem muito tempo – muito tempo – usando-as. Por isso, nenhuma pessoa, nenhuma mente.