BIG DATA E A GOVERNAMENTALIDADE ALGORÍTMICA: NOTAS SOBRE OS EFEITOS DA PERSONALIZAÇÃO DA EXPERIÊNCIA DIGITAL
Resumo
Esse trabalho tem como objetivo discutir sobre a produção de perfis algorítmicos e sobre seus efeitos nos modos de subjetivação contemporânea. Para isso, analisamos uma experiência brasileira com a elaboração de perfis a partir do Big Data: a Mosaic Brasil. Essa é uma estratégia de segmentação do mercado consumidor brasileiro que se baseia em dados socioeconômicos, demográficos, geográficos, comportamentais, de consumo e estilo de vida para a divisão da população em 11 grupos e 40 segmentos, considerando uma análise minuciosa de mais de 400 variáveis. A partir de uma postura arqueogenealógica foi analisado como as técnicas de formação de perfis algorítmicos e de mineração de dados parecem inaugurar uma maneira de produzir conclusões sobre preferências, intenções e comportamentos baseando-se exclusivamente na correlação de dados. É sob a aura do conhecimento “puro” dos dados que se legitima a estruturação por antecipação do campo possível da ação dos outros. Essa produção algorítmica da “realidade” que se diz livre de toda subjetividade, normatividade e ideologia foi o que Rouvroy (2017) chamou de behaviorismo de dados. Trazemos aqui como resultados parciais o entendimento de que a mineração preditiva de dados favorece o desaparecimento das esferas de encontro com a diferença sob aparência de “personalização” das ofertas de informação e de serviços. No caso da experiência analisada, a técnica elaboração de perfis algorítmicos tem seu potencial comercial explorado atuando através da propaganda dirigida. Todavia, outras estratégias de modulação de comportamento podem ser ainda elaboradas com base no mesmo banco de dados. Os perfis supra e infra-individuais encerram os sujeitos na tarefa de permanecerem si mesmos, isolando-os em suas preferências e produzindo efeitos nos processos de subjetivação. O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES).Publicado
2019-01-01
Edição
Seção
XII Encontro de Pesquisa e Pós-Graduação
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License que permitindo o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
b. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
c. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.