Na primeira aula, vamos apresentar os conceitos e argumentos centrais do curso. Primeiro, a noção de capitalismo de vigilância e sua dimensão experimental. Serão discutidas as relações entre os modos de capitalização das plataformas digitais, a produção de conhecimento a partir de mecanismos automatizados e formas de modulação do comportamento. A partir disso, apresentaremos exemplos sobre o interesse e investimento na produção, captura e processamento de dados psíquicos e emocionais. Casos como aquele envolvendo a consultora de marketing político Cambridge Analytica nas eleições americanas de 2016, o Experimento sobre o Contágio Emocional realizado pelo Facebook em 2014 e outros serão explorados para discutir a noção de Economia Psíquica dos Algoritmos (Bruno, 2018). Enfocando o aspecto laboratorial presente na dinâmica comercial das plataformas digitais, destrinchamos o conceito em três camadas: os modelos de negócios, os modelos epistemológicos e as ferramentas de modulação do comportamento. Além disso, apresentaremos algumas das matrizes científicas da psicologia e ciências comportamentais presentes nas técnicas computacionais e algortímicas.

Nesta aula, apresentaremos a matriz preditiva da Economia Psíquica dos Algoritmos. Assentado em métodos que prometem descobrir e identificar de maneira fidedigna traços psicológicos, emocionais e de personalidade das pessoas usuárias, abordaremos esta matriz em dois modelos técnicos. O primeiro diz respeito à relação entre Big Data e o campo da Psicometria. Veremos, a partir da produção bibliográfica e experimental do Centro de Psicometria da Universidade de Cambridge, como a aplicação de testes e fundamentos psicométricos são mobilizados por ferramentas e procedimentos tecnológicos para inferir traços de personalidade por meio de dados digitais. Já o segundo, refere-se a serviços e dispositivos tecnológicos que prometem entender como nos sentimos por meio de expressões faciais e da nossa voz.

Nessa aula, discutiremos o papel da gestão da atenção nos sistemas algorítmicos e as diferentes estratégias de capturar, mobilizar e direcionar a atenção. Em um modelo econômico baseado em dados, as empresas de tecnologia precisam desenvolver técnicas persuasivas de captura da atenção de modo a enganchar e engajar seus usuários o máximo de tempo possível em suas plataformas. Para essa discussão, serão abordadas noções como Economia da Atenção, Captologia (computers as persuasive technologies) e algumas estratégias do Behavioral Design. Deste modo, apresentaremos como o investimento e exploração dos dados psicoemocionais está associado ao que o antropólogo Nick Seaver chamou de “virada captológica” nos sistemas de recomendação algorítmicos.

No último encontro, discutiremos como o modelo de negócios do capitalismo de vigilância e o investimento em dados psíquicos e emocionais vêm desenhando um amplo mercado de influência digital. Retomando suas diferentes matrizes, discutiremos as bases epistemológicas tecnobehavioristas dos sistemas algorítmicas para entender como a oferta do visível e de conteúdo das plataformas digitais são desenvolvidas para explorar fragilidades cognitivas e afetivas. Além disso, iremos problematizar essas técnicas e conhecimentos a partir de duas perspectivas. Na primeira, apontaremos alguns questionamentos sobre esses modelos epistemológicos. A segunda abordará como a aplicação desses sistemas, apesar de suas falhas, produzem determinados efeitos e consequências. Veremos, portanto, como a exploração da tonalidade psíquica e emocional dos dados digitais podem incitar, condicionar e sugerir as possibilidades pelas quais o comportamento humano pode ser conhecido, interpretado e avaliado.