Previsões de computador baseadas em uma pegada digital genérica (curtidas no Facebook) são mais precisas (r = 0,56) do que aquelas feitas por amigos dos participantes no Facebook usando um questionário de personalidade (r = 0,49). Os julgamentos da personalidade feitos pelo computador têm maior validade externa ao prever os resultados da vida, tais como uso de substâncias, atitudes políticas e saúde física; para alguns resultados, eles até superam os índices de personalidade autoclassificados.
A citação anterior parece assustadora? Pois ela foi tirada de um artigo acadêmico publicado em janeiro de 2015. Poucos meses depois ocorreu a maior operação ilegal de uso de dados para influenciar eleições de que se tem notícia até hoje. Não foi mera coincidência.
À época, estava em curso uma negociação entre executivos da empresa de análise de dados online Cambridge Analytica e os responsáveis da Leave.EU, organização britânica de extrema direita. No acordo, tratava-se de usar informações de comportamento de usuários do Facebook para sustentar o marketing digital do movimento separatista no Reino Unido. A operação acabaria sendo determinante no voto pela saída da Grã-Bretanha da União Europeia, o chamado Brexit, e também na eleição de Trump nos EUA e, depois, na de Bolsonaro no Brasil.
O artigo que citamos continua: “Os computadores que superam os humanos no julgamento da personalidade apresentam oportunidades e desafios significativos nas áreas de avaliação psicológica, marketing e privacidade”. Os autores contam com um futuro em que haverá máquinas emocionalmente inteligentes e socialmente capacitadas. Essa possibilidade já é próxima, não precisamos olhar para o futuro para nos surpreender. Um código de computador necessita de apenas dez curtidas no Facebook para prever meu comportamento melhor que um colega de trabalho. Assim mesmo: dei like na foto de aniversário de uma sobrinha, na viagem de boda de uma amiga, em alguns concertos e certas causas sociais – e com isso alguém pode saber mais sobre como me comporto do que aquele rapaz que trabalha no mesmo escritório que eu. Com 70 curtidas, a máquina sabe projetar minhas ações melhor do que um amigo. Para superar meus irmãos e meus pais lhe bastam 150 curtidas no Facebook. Ao momento do estudo, um usuário médio tinha dado 227 curtidas desde sua adesão à rede. Alguém com acesso a 300 likes do meu perfil sabe dizer melhor que a minha mulher como irei votar, o que comprarei, quais serão minhas escolhas. Os resultados superam até mesmo os índices de personalidade que eu escolhi. Ou seja: o algoritmo me conhece melhor que eu mesmo.
Para avaliar sua precisão, os resultados on-line apresentados no estudo foram comparados com estudos psicológicos anteriores, em bases que cobriram décadas de pesquisas. Michal Kosinski, coautor do estudo e pesquisador da universidade americana de Stanford, afirmou em entrevistas posteriores que as máquinas têm algumas vantagens importantes que tornam esses resultados possíveis: a capacidade de reter e acessar grandes quantidades de informação, para analisá-las com algoritmos e técnicas de big data, que é o conjunto de técnicas destinadas a organizar, analisar e obter informações a partir de volumes de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. “O big data e o aprendizado de máquina fornecem a precisão que a mente humana tem dificuldade em alcançar, pois os humanos tendem a dar muito peso a um ou dois exemplos ou a seguir maneiras de pensar não racionais”, reforçou. Desde seu doutorado, Kosinski estuda a possibilidade de efetivamente influenciar decisões com base em informações coletadas digitalmente, o que ele chama de pegada digital (digital footprint). Interessam ao autor o potencial de ajuda na tomada de decisões das pessoas e os riscos de manipulação em que essas técnicas nos colocam.
“A capacidade de julgar a personalidade é um componente essencial da vida social – desde decisões diárias até planos de longo prazo, como quem se casar, confiar, contratar ou eleger como presidente”, disse David Stillwell, outro coautor do estudo de Cambridge. “Os resultados dessa análise de dados podem ser muito úteis para ajudar as pessoas na tomada de decisões.” Os pesquisadores sugeriram que essas ferramentas, se disponibilizadas para os usuários, podem permitir um maior autoconhecimento e que isso pode nos levar a escolher melhor uma posição de emprego, uma carreira e até mesmo um par romântico.
O estudo foi desenvolvido no Centro de Psicometria da Universidade de Cambridge por esses dois psicólogos, Michal Kosinski e David Stillwell, que buscavam formas de quantificar tipos de personalidade a partir de dados obtidos nas redes sociais. Para isso, ainda estudante, em 2007, Stillwell havia desenvolvido vários aplicativos para o Facebook, um dos quais, um questionário de personalidade chamado myPersonality, tornou-se viral. A partir das respostas dadas, os usuários eram pontuados nos “cinco grandes” traços de personalidade – Abertura, Consciência, Extroversão, Amabilidade e Neuroticismo. Nos termos de uso do que era percebido apenas como um joguinho, 40% dos usuários consentiram em dar a ele acesso aos seus perfis do Facebook. Surgiu, assim, uma forma de medir os traços de personalidade e de correlacionar as pontuações com as “curtidas” do Facebook de milhões de pessoas.
A primeira publicação dos resultados do estudo apareceu em uma revista acadêmica em 2013 e chegou nas mãos de um jovem e brilhante doutorando canadense, Christopher Wylie, possuidor de um visto de trabalho reservado a talentos excepcionais e concedido pelo Reino Unido a apenas 200 pessoas por ano. À época, ele procurava entender os padrões de gosto orientados à moda para predizer tendências. Mas as preocupações de Wylie não acabavam na moda: ele tinha se interessado por política e se perguntava por que os liberais não conseguiam ganhar eleições na Grã-Bretanha, a qual tinham comandado por décadas. Ele achava que o estudo de Kosinski e Stillwell podia ajudar a reverter este cenário, mas nenhum dos dirigentes liberais britânicos que ele tentou convencer levou muito a sério as suas ideias.
Frequentando o meio político, Wylie acabou sendo entrevistado para uma vaga de uma empresa chamada Strategic Communication Laboratories Group, cuja subsidiária SCL Elections iria criar mais tarde o braço norte-americano Cambridge Analytica. Alexander Nix, então CEO da SCL Elections, se encantou com o jovem e fez uma oferta irrecusável: “Vamos dar-lhe liberdade total para testar e experimentar todas as suas ideias malucas”. O cargo era diretor de pesquisa do grupo, com contratos para operações de defesa e para questões eleitorais com o Ministério da Defesa do Reino Unido e com o Departamento de Defesa dos Estados Unidos, entre outros. Trabalharam, então, em operações psicológicas chamadas de psyops, usadas por forças armadas para influenciar por meio do “domínio informacional”. Psyops é um nome pretencioso para um conjunto de técnicas que inclui boatos, desinformação e notícias falsas e integra o cardápio de ações de uma força estrangeira de ocupação.
O Centro de Psicometria da Universidade de Cambridge se recusou a trabalhar com a SCL Elections e Wylie acabou recorrendo ao acadêmico russo-norte-americano Aleksandr Kogan, na época professor de Psicologia na Universidade de Cambridge e conhecedor das técnicas de seus colegas. Kogan criou seu próprio aplicativo (thisisyourdigitallife, fortemente inspirado no dos seus colegas) e, em junho de 2014, começou a coletar dados para a Cambridge Analytica. A empresa cobriu os mais de US$ 800.000 de custo e o autorizou a manter uma cópia para sua própria pesquisa. Ao Facebook, Kogan informou que estava coletando informações para fins acadêmicos; os usuários aceitaram os termos de uso do aplicativo, em letra pequena, autorizando o acesso a dados pessoais próprios e de amigos ou contatos na rede social.
Somaram, assim, informações de mais de 87 milhões de pessoas. Com esses dados, os cientistas traçaram perfis psicológicos bastante detalhados. Um perfil é um conjunto de informações que permite prever as preferências e o comportamento de uma pessoa, vista como consumidor ou como eleitor. Com perfis bem feitos, a efetividade das ferramentas de persuasão aumenta muito, pois permite adaptar as mensagens de campanha aos gostos e às preferências de públicos muito segmentados e focar esforços naquelas pessoas e grupos suscetíveis a mudanças de opinião. Essas informações servem também para tornar mais eficientes gastos como compra de espaços publicitários em TV e até na escolha dos locais que um candidato deve visitar ou qual deve ser o tom de seu discurso.
A utilidade da personalização da propaganda está diretamente vinculada à amplitude da base de dados. Na eleição de Donald Trump, em 2016, a base de dados e a metodologia foram usadas para criar perfis de cada cidadão com direito ao voto: quase 250 milhões de perfis. Na campanha que elegeu Barack Obama tinham sido utilizados 16 milhões de perfis, o que já era uma revolução, mas que é pouco em relação ao que aconteceu anos mais tarde. Em média, há 5 mil “pontos de dados” por cada votante norte-americano. Chamam-se pontos de dados as informações que, combinadas, servem para traçar o contorno de uma personalidade e permitem criar centenas de milhares de versões de uma mesma mensagem, adequadas às preferências de grupos cada vez menores de usuários. Qual a banda de rock preferida, as fotos curtidas, os vídeos compartilhados, as páginas que alguém segue são o valor que faz do Facebook uma ferramenta poderosíssima de marketing, pela capacidade de microssegmentação e de customização das mensagens.
Numa campanha política personalizada, a declaração de um candidato que defende a posse de armas pela população será acompanhada por uma foto de um ladrão invadindo uma casa – esse conteúdo vai aparecer na tela do celular de alguém preocupado com a segurança da família. Mas a imagem será a de um soldado em pose heroica se a mensagem for dirigida a uma pessoa preocupada com a superioridade sobre outras nações. E assim a estratégia se repete: mudando cores, elementos da imagem, linguagem… A imagem se adapta, fazendo-se mais próxima, para que a mensagem seja mais facilmente recebida e absorvida. Martin Hilbert, especialista alemão em big data e seu uso na política, conta que num debate entre Donald Trump e a candidata democrata Hillary Clinton, a campanha do candidato postou em redes sociais uma das respostas dadas pelo republicano em 175 mil versões diferentes. Essa adaptação, que garante a eficácia da mensagem, é feita por robôs que testam e medem a performance de cada título, imagem, combinação de cores…
Outra prática é a seleção de assuntos que serão mostrados, de acordo com o perfil. Assim, se um candidato tem um leque de 100 propostas e eu sou contra 95 delas, a campanha irá mostrar apenas as cinco que apoio. Com o uso desses dados, cria-se a possibilidade de se investir mais forte em eleitores que têm maiores chances de mudar de opinião; dessa forma, evita-se o gasto financeiro desnecessário com aqueles que já estão convencidos ou nunca irão mudar seu voto.
Toda esta maquinaria foi revelada no escândalo que teve como pivô a subsidiária norte-americana do grupo SCL, a Cambridge Analytica. Entre os principais acionistas da Cambridge Analytica encontrava-se o bilionário norte-americano Robert Mercer. Cientista de dados e diretor-executivo de um fundo de investimentos, Mercer foi considerado o homem com mais poder no partido Republicano norte-americano, e não somente por ser um grande doador de campanha. Seu poder não vem apenas do dinheiro: ele usa a ciência de dados e a matemática, que lhe permitiram ganhar uma fortuna no mercado financeiro, para influenciar eleições e aumentar as chances de candidatos escolhidos por ele e sua filha, Rebekah.
Mercer foi financiador da campanha de Trump e do Brexit e é um dos pilares da chamada direita alternativa (conhecida como alt-right) dos Estados Unidos, que ajudou a levar o candidato republicano à Casa Branca. É a direita extrema do Breitbart News, site de notícias e opinião do qual Steve Bannon foi diretor-executivo até deixar o cargo para se dedicar à campanha de Trump em 2016, contratado por indicação do Mercer.
Após o triunfo de Trump, Bannon foi contratado como diretor de estratégias da Casa Branca, mas durou apenas alguns meses: seu perfil midiático e suas críticas a colegas do governo desagradaram o presidente eleito e levaram à sua saída da função pública pouco depois de assumir, em agosto de 2017. Desde então, Bannon se dedica a apoiar causas de extrema direita, com um ideário racista, misógino, homofóbico e nacionalista. Bannon foi importante em várias eleições na Europa e se encontrou com Eduardo Bolsonaro em agosto de 2018. O filho do então candidato à presidência do Brasil declarou contar com a ajuda do norte-americano nas eleições, mas não ficou clara qual foi sua participação na campanha.
Mas, afinal, como agiu a Cambridge Analytica na eleição de Trump? Talvez até hoje não soubéssemos se o antigo diretor de tecnologia da empresa, Christopher Wylie, não tivesse feito declarações bombásticas envolvendo a eleição norte-americana e a campanha pelo Brexit – saída da Grã-Bretanha da Comunidade Europeia. Segundo ele, por um problema de consciência.
“Minha intenção original era expor o trabalho da empresa, em parte porque ajudei a criá-la e tenho responsabilidade. Se não for para corrigir o que já foi feito, pois há coisas que não podem ser desfeitas, pelo menos para informar as autoridades e as pessoas”, declarou em entrevista para um grupo de jornais internacionais em março de 2018, referindo-se à operação clandestina de uso de dados indevidamente desviados do Facebook com fins de persuasão política.
A legalidade da campanha foi questionada de diversos ângulos, a começar pelo envolvimento de estrangeiros na eleição norte-americana, que a lei proíbe, e depois por conta da coleta e do uso de informação privada e pessoal sem consentimento – é este último o que nos importa aqui neste livro. Ainda que desde sempre o objetivo da propaganda política seja influenciar decisões, o grau de efetividade possível com as novas tecnologias coloca os eleitores (e a democracia) numa situação de vulnerabilidade extrema.
Segundo Wylie, o que foi feito com os perfis obtidos ilegalmente é comparável ao doping em um atleta de alto rendimento, alguém que talvez poderia ganhar, mas que compra uma garantia que lhe permite esse rendimento extra. Isso é importante, porque define ao mesmo tempo os limites e as potencialidades das ferramentas digitais para influenciar as democracias. Assim como usar uma droga não irá fazer de um atleta médio um campeão olímpico, não se inventa um político apenas com ciência de dados. É preciso ter o que impulsionar, é indispensável haver uma substância, algo concreto para que a propaganda hiperdirecionada funcione. Assim, a internet e as redes sociais não substituem a política, apenas dão a ela uma nova dinâmica e novos poderes. Mas, como Wylie aponta, essa vantagem extra pode colocar em risco todo o edifício democrático e constitucional.
Os dados são nossa nova eletricidade. São uma ferramenta. Se há uma faca na mesa, você pode fazer uma comida com estrelas Michelin ou usá-la como arma para um assassinato. Mas é o mesmo objeto. Os dados em si não são o problema, há um incrível potencial e coisas incríveis que podemos fazer com eles. Mas o que a Cambridge Analytica expôs é o fracasso, não só de nossos legisladores, mas de nós mesmos como sociedade, de impor os limites a isso.
O novo petróleo ou a nova eletricidade. A metáfora é interessante: a eletricidade, como o petróleo, não tem valor intrínseco, positivo ou negativo. Como os dados, podem fazer muito bem ou muito dano; e por isso seu uso exige capacitação, regras, limites, proteções. Mas o petróleo e a eletricidade também estão no fundamento de grandes avanços da humanidade, e não somente avanços tecnológicos. As sociedades mudaram em grande parte porque souberam controlar a potência do petróleo e da eletricidade – ainda que agora a humanidade enfrente o desafio de superar os efeitos negativos desse uso acumulado, na forma de degradação do meio ambiente e impacto nos recursos naturais.
O papel do Estado será fundamental no futuro de nossa relação com as empresas digitais e as consequências das novas tecnologias no funcionamento social. As redes sociais estão em mãos de operadores privados, empresas supranacionais e de dimensões globais que estão muito pouco ou nada regulamentadas. A tomada do computador, o cabo de rede, o fornecedor de banda, tudo precisa seguir normas estritas e sofre controles e fiscalizações do Estado. Mas as redes sociais e os coletores de dados, poucas ou nenhuma. O mercado de dados é um vale-tudo: a minha identidade, a sua identidade são mercadorias à venda para gente que não tem qualquer compromisso com leis, regras, valores outros que não o próprio lucro. Ou um projeto de poder. Com dinheiro suficiente, a tecnologia e os dados estão ao alcance da mão.
Wylie afirma que o desafio é colocar ordem nas águas do tsunami de dados. Não parece fácil, mas não é impossível. Quem deve, quem quer, quem pode fazer isso é o Estado, que deveria ser o anteparo necessário para proteger os cidadãos dos novos poderes, mas quem conduz o Estado muitas vezes tem interesses comuns com os novos poderosos. O que é mais do que razoável quando o poder está, justamente, em colocar ou tirar alguém da função pública. Então, quem deveria controlar essas empresas são aqueles mesmos que precisam deles para se manter no poder. Isso se conhece como conflito de interesses.
O cidadão comum não parece ter preocupação a respeito: aceitamos a troca de nossa privacidade, do acesso aos dados que permitem traçar nossos perfis comportamentais e influenciar nossas decisões, pelo conforto e a conveniência de viver em um mundo conectado. Mas há um engano embutido, uma falta de transparência: quando aceitamos os “termos de uso” de uma rede, estamos dando autorização para que com as informações colhidas se façam coisas que não entendemos bem. A transparência é apenas formal e é desonesto que o Facebook se defenda dizendo que os usuários aceitam as regras de uso, como fez quando questionado pela responsabilidade no escândalo da Cambridge Analytica. Continua Wylie:
Não há um limite estrito entre público e privado, é um espectro. O problema é que se você diz que só é privada a comunicação de um com um outro, e tudo o mais é livre para todos, poderiam pôr câmeras de vigilância na sala da sua casa. É o equivalente digital da sua sala. As pessoas se relacionam no Facebook como se falassem com amigos. Não estão publicando para que o mundo veja. O fato de que você não vá comprovar as condições de privacidade não é motivo para não respeitar essa expectativa razoável de que há certo grau de privacidade no que você publica.
Os Estados devem pôr limites, mas não querem e muitas vezes não podem: quando se trata de empresas globais, há um desafio em fazer cumprir as regras e as leis de uma nação. Os usuários talvez não queiram: poderiam querer se soubessem das consequências, mas não é certo. Quem disse que não queremos ser estudados, enganados, controlados? Talvez a nossa privacidade tenha um preço e estejamos achando a troca justa: entregamos nossa intimidade, recebemos ferramentas e serviços que nos satisfazem.
————
1 Wu Youyou, Michal Kosinski e David Stillwell, “Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans”, em PNAS, 2015. Disponível em <https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112>, acesso em 29 nov. 2019 [tradução minha].
2 Christopher Wylie, apud Pablo Guimón, “O ‘Brexit’ não teria acontecido sem a Cambridge Analytica”, em El País, 28 mar. 2028. Disponível em <https://brasil.elpais.com/brasil/2018/03/26/internacional/1522058765_703094.html>, acesso em 25 out. 2020.
3 Christopher Wylie, apud Pablo Guimón, “O ‘Brexit’ não teria acontecido sem a Cambridge Analytica”, em El País, 28 mar. 2018. Disponível em <https://brasil.elpais.com/brasil/2018/03/26/internacional/1522058765_703094.html>, acesso em 25 out. 2020.
