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Em 6 de agosto de 2025, um comediante de 27 anos publicou no YouTube um vídeo de quase cinquenta minutos sobre a exploração de crianças na i...

Cinquenta milhões de vezes o mesmo botão

Cada camada tem sua própria literatura, e nenhuma delas é nova. A sociologia das redes é de 1973; o funil de recomendação é de 2016; a economia da atenção é de 1971. O que mudou foi a escala e, sobretudo, o fato de as três terem sido costuradas num mesmo produto.

A estrutura: atores, conexões e o mundo pequeno

Três redes, os mesmos atores

Quando o feed deixou de ser a rede

Não é mais assim. Em abril de 2024, Mark Zuckerberg afirmou que mais da metade do conteúdo que as pessoas veem no Instagram já é recomendado por inteligência artificial, e não vem de contas que elas seguem. No código do algoritmo de recomendação que a empresa então chamada Twitter publicou em 2023, cerca de metade da linha do tempo vem de fora da rede do usuário (X CORP., 2023). O feed deixou de ser um espelho da sua rede e virou uma vitrine curada por um modelo estatístico.

O funil: como um algoritmo de recomendação decide

Praticamente todo sistema de recomendação em produção usa a mesma arquitetura de dois estágios, descrita publicamente pela primeira vez pelos engenheiros do YouTube em 2016: geração de candidatos e ranqueamento (COVINGTON; ADAMS; SARGIN, 2016). O primeiro estágio reduz um catálogo de milhões de vídeos a algumas centenas, com precisão baixa e velocidade alta. O segundo estágio ordena essas centenas com um modelo caro, que estima o tempo de exibição esperado de cada item para aquele usuário naquele momento.

O que cada plataforma admite priorizar

Fonte: elaborado pelo autor com base em Covington, Adams e Sargin (2016), TikTok (2020), Mosseri (2021), Meta AI (2023) e X Corp. (2023).Nota: os termos heavy ranker, candidate generation e retrieval foram mantidos ou traduzidos livremente pelo autor por não haver equivalente consagrado em português.Nota: as declarações são das próprias empresas e não foram auditadas de forma independente; o código publicado pelo X em 2023 é a única fonte desta lista aberta à inspeção externa.

Repare no que há de comum. Nenhuma dessas plataformas diz otimizar para verdade, relevância cívica ou qualidade. Todas otimizam para comportamento previsto. O algoritmo não sabe do que o vídeo trata; sabe apenas que pessoas parecidas com você assistiram até o fim. É filtragem colaborativa levada a sério: a semelhança entre usuários substitui o julgamento sobre o conteúdo.

Engajamento: quando a medida vira a meta

"Engajamento" é um substantivo confortável. Na prática, é uma soma ponderada de cliques. Os documentos internos do Facebook divulgados por Frances Haugen em 2021 permitiram, pela primeira vez, ver os pesos exatos que a empresa atribuía a cada interação no ranqueamento do que ela chamava de "interações sociais significativas".

Numa outra chave, o mesmo mecanismo tem efeito comercial declarado: em julho de 2025, a Meta atribuiu a melhorias nos seus sistemas de recomendação um aumento de 5% no tempo gasto no Facebook e de 6% no Instagram em um único trimestre.

Cinco por cento parece pouco. Multiplicado por 3,6 bilhões de pessoas por dia, não é.

A economia da atenção não é metáfora

Alerta metodológico: o número que quase todo mundo repete errado

O Brasil dentro da conta

Fonte: elaborado pelo autor com base em Cetic.br (2025), pesquisa TIC Domicílios 2025.Nota: proporção sobre o total de usuários de internet de cada faixa, não sobre a população; coleta realizada entre março e agosto de 2025.