A sensação de que o celular, o computador ou as redes sociais “adivinham” o que o usuário deseja deixou de ser ficção científica. O fenômeno tem uma explicação técnica. Trata-se da atuação da tecnologia de recomendação, um conjunto de sistemas que coleta dados, identifica padrões e antecipa comportamentos.
Crédito: P. Kijsanayothin/iStock/Cortesia
Em vez do usuário escolher tudo o que quer ver, a plataforma apresenta opções pré-selecionadas com base em probabilidade de interesse. Isso pode reorganizar o consumo de informação, alterar hábitos de compra e influenciar tendências culturais, editoriais e econômicas.
O que é tecnologia de recomendação
A tecnologia de recomendação é um sistema inteligente que utiliza dados coletados durante o uso de plataformas digitais para prever quais conteúdos têm maior chance de agradar a cada usuário. Seu núcleo é o algoritmo de recomendação, responsável por cruzar informações, processar padrões e selecionar o que será exibido primeiro.
Nesse sentido, os algoritmos funcionam como filtros automáticos que analisam o comportamento em grande escala para personalizar a experiência individual. Ainda, esses sistemas operam a partir do tratamento de dados pessoais, criando previsões de consumo.
Isso inclui histórico de pesquisa, tempo de permanência em páginas, cliques, compartilhamentos, interações e até períodos de inatividade.
O conceito ganhou força com o crescimento das plataformas de streaming, mas hoje está presente em praticamente todo ambiente conectado. Está em notícias, vídeos curtos, playlists, recomendações de rotas, ofertas de cursos, sugestões de amigos em redes sociais ou produtos em lojas virtuais.
Tudo isso é organizado por sistemas de recomendação, que trabalham para manter o usuário engajado e reduzir a sensação de excesso de escolhas.
Como funciona
Mesmo variando de uma plataforma para outra, o funcionamento básico segue uma lógica comum, dividida em três etapas principais: a coleta de dados, o processamento e a apresentação de resultados.
- Coleta de dados
As plataformas registram todas as interações possíveis. O que foi clicado, quanto tempo permaneceu visível, se houve curtida, se o vídeo foi assistido até o fim, se houve busca por um termo específico, entre outras.
De acordo com o site Leigo Digital, até gestos sutis como deslizar a tela ou interromper uma rolagem podem ser interpretados como sinais de interesse.
- Modelagem e filtragem algorítmica
Existem três modelos mais utilizados:
- Filtragem colaborativa: recomenda itens com base em preferências de usuários semelhantes.
- Filtragem baseada em conteúdo: analisa atributos internos do item e recomenda outros parecidos.
- Filtragem híbrida: combina as duas técnicas para aumentar a precisão.
Ajuste em tempo real
Os sistemas recalculam preferências continuamente. Cada clique é um novo dado que pode alterar o que aparece no feed minutos depois. O NetLab/UFRJ reforça que esse processo é dinâmico e ocorre mesmo quando o usuário não está ciente disso.
Um exemplo ilustrativo é o comportamento de consumo em datas comerciais. Quando uma pessoa passa dias pesquisando preços, comparando modelos e navegando por avaliações sobre celular na Black Friday, o sistema interpreta esse padrão como intenção de compra.
A partir daí, a plataforma começa a exibir ofertas, matérias sobre descontos, anúncios segmentados e produtos relacionados, muitas vezes sem que o usuário volte a fazer a busca. Além disso, a recomendação passa a funcionar antes da ação consciente, reforçando a ideia de que o sistema “sabe” o que a pessoa quer.
Logo, a tecnologia de recomendação se tornou parte invisível, porém central, da experiência digital. Ela organiza o que o usuário vê, o que consome e até o que passa a desejar. Sua eficiência está na capacidade de transformar dados ordinários, como cliques e buscas, em previsões altamente personalizadas.
