Thick Data e como as percepções humanas podem salvar o Big Data

Daniel Becker Postado em 02/03/2019

Não é exagero dizer que, embora muitas vezes não nos demos conta, os dados tratados por máquinas ditam o ritmo da sociedade moderna. Atividades como ofertas de cartão de crédito, cálculos do valor de seguros, recomendação de filmes e notícias são apenas alguns exemplos de sua aplicação. Empresas utilizam o big data para prever o comportamento de seu público e construir, assim, um perfil de seus consumidores. Não é a toa que, já em 2009, varejistas com mais de mil funcionários detinham 200 terabytes de dados sobre seus consumidores. Com essa avalanche de informação digitalizada, o mercado atenta-se à personalidade e aos desejos dos consumidores. A título de exemplo, vale lembrar que há quase duas décadas a indústria fonográfica sofria com a pirataria – em parte por negligenciar os anseios dos apreciadores de música.

O alcance das respostas do big data, no entanto, pode soar limitado a muitos que já experienciaram retornos incongruentes de serviços de empresas que visavam uma maior afinidade junto a seu público. Não é por acaso. A performance que sugere uma aproximação ao consumidor “adivinhando” o que ele quer – e o que ele possa querer –, é baseada em correlações de informações nem sempre adequadamente gerenciadas ou analisadas sobre um público. E é nesse momento que o mito da obsolescência humana reafirma-se como um mito propriamente dito.

O big data baseia-se em relações humanas e isso assegura, por si só, a necessidade de uma percepção humana sobre os seus resultados. Conquistar, atrair e seduzir podem ser atributos que máquinas dispõem à vontade na atualidade, mas o deslumbramento só é completo se ela compreende você, se ela compreende – e não apenas sabe – suas necessidades. Infelizmente, é muito provável que ela não esteja tão íntima de você como faz, por vezes, parecer. É por isso que as habilidades humanas podem auxiliar e muito a economia orientada por dados.

Empresas como Ideia Big Data e Netflix, a fim de aprimorar a análise de seus dados, contrataram antropólogos para que informações mais densas sobre seus consumidores fossem produzidas e consideradas. Parece uma boa jogada, ao contrário do big data, disciplinas como a antropologia e a sociologia são capazes de perceber e analisar os sentimentos, as histórias de vida, as reações, os hábitos, os valores, ideologias, lógicas de consumo, entre tantas outras constituições íntimas do humano.

Um dos exemplos mais interessantes é o fracasso da Apple na Índia em 2018. Apesar de o território indiano representar um grande mercado para produtos tecnológicos – muito em razão de ser o segundo país mais populoso do mundo –, a Apple não vingou lá. Algumas razões para esse novo cenário apontam para a ausência de um estudo antropológico no passado por parte da empresa.

Na Índia, o desempenho da bateria dos iPhones é um fator muito importante. Oferecendo baterias com duração limitada, a Apple distanciou-se de seus clientes, já que muitos deles costumam trabalhar diversas horas – até mesmo dias – longe de tomadas elétricas, além de passarem horas no tumultuado trânsito do país.

Outra questão é o reconfiguração do status do iPhone no território indiano: apesar de ter sido popular há alguns anos – representando prestigio entre os indianos –, na atualidade, os smartphones chineses e domésticos são mais apreciados, muito em razão do preço do iPhone, quase duas vezes acima do valor que o indiano propõe-se a pagar, e da desvantagens tecnológicas que tal aparelho apresenta frente aos outros dispositivos no mercado. Por fim, a Apple também não se esforçou em explorar as particularidades de um país como a Índia, não customizando seus produtos e, consequentemente, não atendendo às necessidades locais.

Tricia Wang, etnógrafa especializada em tecnologia, defende que a análise de dados aplicada a economia data driven precisa de um olhar das ciências humanas. Com uma adaptação do termo big data, ela chama este conjunto de dados tratados por sociotécnicos de thick data.  Portanto, uma percepção sócio e antropológica pode alterar a rota de projetos e ser decisiva para o sucesso (ou o fracasso) de um empreendimento. É inquestionável a necessidade de colaboração de tais modos de operacionalizar as expressões humanas e sociotécnicas. As máquinas estão alcançando feitos notabilíssimos, mas também estão alcançando os limites práticos da ciência de dados: enquanto milhares de dados dizem pouco e bilhões de dados dizem muito, trilhões de dados não são muito diferentes desses últimos; a contextualização feita naturalmente por seres humanos ainda está muito longe de ser automatizada.

Texto escrito por Daniel Becker e Andressa Soilo.

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