Nova era de gestão de marketing e de serviços em plataformas
Autor: Eduardo Ariel
Contexto
A terminologia central sobre tecnocultura, campos tecnoculturais, montagens de plataformas, affordances, algoritmos e redes de desejo estabelecem as bases para uma compreensão conceitual mais profunda dos elementos de branding algorítmico. A marca algorítmica transcendeu a mera ligação de qualidades “míticas” específicas a um produto ou experiência, transformando-se no processo multidimensional de utilização dos meios de comunicação para gerir a comunicação. O objetivo dos profissionais de marketing é utilizar práticas de engajamento, ativação algorítmica, amplificação, personalização e conectividade para conduzir os consumidores mais profundamente na espiral da marca, enredando-os em redes de desejos relacionados com a marca.
Isso aponta para a importância crescente das marcas de serviços das plataformas e a consequente entrega do poder da marca às empresas tecnológicas. Além disso, fornece uma série de questões éticas e pragmáticas que profissionais de marketing, investigadores e decisores políticos podem examinar.
Introdução
Em apenas alguns anos, plataformas como Amazon, Google e Facebook alcançaram níveis sem precedentes de domínio de mercado. Novas formas de marketing envolvendo dispositivos como computadores domésticos e celulares tornaram-se onipresentes e essenciais. A Internet das Coisas, robôs de serviço (Wirtz et al., 2018), mercados de troca lateral (Perren & Kozinets, 2018; Wirtz et al., 2019) e a realidade aumentada/virtual estão ganhando terreno rapidamente (Gäthke, 2020). Os gostos dos consumidores foram radicalmente alterados pelo acesso a grandes quantidades de informação e escolha, e pela persuasão de influenciadores online, multidões online e boca-a-boca (Keiningham et al., 2018; Kozinets et al., 2008).
Enormes quantidades de informações detalhadas sobre bilhões de consumidores estão amplamente disponíveis. A quantidade de informações disponíveis é medida na ordem de quintilhões de bytes de dados. A análise dessas informações para obter insights sofisticados até mesmo sobre os menores comportamentos do mercado tornou-se uma fonte vital de vantagem competitiva (Field et al., 2018). A importância dessas competências levou a uma nova corrida armamentista baseada no capitalismo de vigilância e na análise de big data (Breidbach & Maglio, 2020), resultando em um campo onde a gestão da marca se fundiu com a gestão de operações e a ciência da computação na busca por aplicações avançadas de processamento de dados do consumidor. Enquanto isso, serviços e produtos estão sendo fornecidos por influenciadores virtuais, chatbots, robôs de serviço e assistentes virtuais de IA ativados por voz, como o Google Home e o Amazon Alexa (Sidaoui et al., 2020). Novos chatbots de IA, como o Xiaobing da Microsoft, estão começando a colocar personalidades automatizadas e de marca nessas tecnologias.
Para os profissionais de marketing, Amazon, Google, Facebook, Twitter, Netflix e outras marcas de plataforma são claramente marcas de serviços, pois oferecem um produto intangível no qual “a empresa [e neste caso a plataforma] é a marca principal” (Berry, 2000). Além disso, como discutido em serviços de marketing, marcas de serviços de plataforma envolvem “o pensamento, a conduta, a organização e a expressão humana na lógica do big data e da computação em larga escala”, que Striphas (2015) define como “cultura algorítmica” e considera “um movimento que altera a forma como a categoria cultura tem sido praticada e compreendida há muito tempo”.
O termo branding algorítmico é uma conveniência para captar a nova realidade de que um tipo relativamente recente de marca de serviço – marcas de serviços de plataforma baseadas em tecnologia – alterou e continua a transformar radicalmente o mundo da marca. Os algoritmos não são o único elemento desta transformação; eles são mediadores e elementos performativos fundamentais. Algoritmos são partes de cocodificação de agenciamentos que compreendem todas as complexidades envolvidas no branding contemporâneo, incluindo consumidores, stakeholders, plataformas, tecnologias, marcas, processos, dinâmicas e práticas envolvidas no branding, bem como suas externalidades.
O branding algorítmico desdobra a conduta de pensar, organizar e implementar o branding através da lógica do big data e da computação em larga escala. Aqui, gestores de marca, retalhistas, consumidores, programadores de plataformas, influenciadores, decisores políticos, reguladores, entre outros, participam ativamente no processo de branding.
Os algoritmos já fazem parte da pesquisa de marcas e serviços, como trabalhos que investigam como as entrevistas de chatbot com consumidores podem ser aprimoradas com IA que usa algoritmos de extração de análise de sentimento (Sidaoui et al., 2020) ou que desenvolvem sistemas de recomendação de comércio eletrônico (Schafer et al., 1999). No entanto, as experiências de marca são conceitos holísticos e amplos (Brakus et al., 2009; Hoffman & Novak, 2018). As experiências de marca ocorrem cada vez mais em um contexto que envolve tecnologia de informação e comunicação, vivenciado culturalmente.
Fornecer uma explicação conceitual do papel das plataformas de marcas de serviços na experiência contemporânea da marca exigirá a incorporação de conceitos mais amplos. Um conceito importante é o de agenciamentos. A teoria do agenciamento é uma teoria sócio-material abrangente da complexidade social que enfatiza o que emerge, é estabilizado e desestabilizado a partir da interação entre atores humanos e não humanos ontologicamente equivalentes (Hoffman & Novak, 2018, p. 1180). Uma aplicação fundamental da teoria da assemblage ao branding é considerar as inter-relações mais amplas entre várias partes da experiência contemporânea de branding, desde plataformas a locais, consumidores e produtos, até dispositivos, funções, linguagem, habilidades, competências e objetivos.
Tecnocultural
As tecnoculturas são “as várias identidades, práticas, valores, rituais, hierarquias e outras fontes e estruturas de significados que são influenciadas, criadas ou expressas através do consumo de tecnologia” (Kozinets, 2019, p. 621). A tecnocultura contemporânea inclui manifestações familiares como selfies, emojis, avatares, memes, realidade aumentada, boca-a-boca online (Keiningham et al., 2018), chatbots (Sidaoui et al., 2020), Instafame (Marwick, 2015) e Zoombombing (Lee, 2021).
Os profissionais de marketing e os consumidores comunicam-se entre si por estarem mutuamente abrigados num campo tecnocultural, composto por plataformas e seus conteúdos, mas também por significados, identidades e valores comunicados através desses conteúdos. O conteúdo é diferente para cada indivíduo no campo tecnocultural e pode ser composto por texto, áudio (por exemplo, podcasts, Discord, Clubhouse), audiovisual pré-gravado (por exemplo, vídeos de unboxing do YouTube), transmissões ao vivo (por exemplo, Twitch, Facebook Live), imagens gráficas e combinações de todas elas (por exemplo, no Reddit, Facebook ou Instagram).
Uma das principais maneiras pelas quais as experiências de marca acontecem hoje é por meio de montagens de plataforma. As empresas de plataformas tecnológicas (por exemplo, Facebook, Twitter, Amazon e Google) constituem o núcleo dessas montagens.
Affordances
Affordances são potenciais para comportamentos que surgem da relação entre um objeto (por exemplo, a plataforma TikTok ou Sina Weibo) e um ator ou atores orientados para objetivos e estão associados à obtenção de um resultado concreto imediato (Bygstad et al., 2016; Forte et al., 2014). Um exemplo seria um recurso que permite aos consumidores avaliar um vendedor, como aparece em muitos sites de comércio eletrônico, como Amazon ou eBay. Se a empresa utiliza um sistema de cinco estrelas ou uma classificação de um a dez, é uma affordance – uma oportunidade de avaliar que é moldada pela característica técnica. A falta de affordances em uma plataforma pode impedir que um usuário (empresa ou consumidor) alcance um resultado específico, como quando um site não permite discussões comerciais (Reddit) ou não permite que os consumidores avaliem um produto, organizem um boicote ou deixem uma avaliação detalhada por escrito sobre um fornecedor (Kozinets et al., 2021). A affordance molda a experiência do consumidor da marca e da plataforma. E como os meios de comunicação social são sociais, as funções das plataformas moldam as experiências sociais e culturais dos consumidores.
xQc, considerado o principal streamer do Twitch atualmente, obteve quase US$ 2 milhões em receitas em 2020 com o conteúdo de sua plataforma – uma forma de “servitização” (Field et al., 2018; Zeithaml et al., 2014) para indústrias de videogame e tecnologia, e marcas como Xbox, PlayStation, Call of Duty, Animal Crossing, Logitech, entre outras. Outro conceito importante é o de “produsers” (Bruns, 2008), que combina produção e uso, capturando uma distinção indistinta entre consumo e criação ativa.
Inerentes às operações dos conjuntos de plataformas e suas possibilidades estão os algoritmos de programação, que normalmente são invisíveis para os usuários (tornando-os obscuros) e sob o controle das plataformas tecnológicas (tornando-os impossíveis de serem manipulados pelos profissionais de marketing). Algoritmos são conceitos complexos que “podem ser concebidos de diversas maneiras – tecnicamente, computacionalmente, matematicamente, politicamente, culturalmente, economicamente, contextualmente, materialmente, filosoficamente, eticamente – mas são melhor entendidos como sendo de natureza contingente, ontogenética e performativa, e incorporados em agenciamentos sociotécnicos mais amplos” (Kitchin, 2017, p. 14).
Como muitos autores já escreveram, algoritmos ocultos afetam os resultados dos motores de busca, calculam classificações de crédito, sugerem preços de seguros, ajudam a determinar quem entrará em qual escola e quais empregos, e muitos outros aspectos importantes dos serviços (Breidbach e Maglio, 2020; O'Neil, 2016). Eles também têm consequências éticas importantes que afetam a sociedade. Como os serviços são dataficados e sujeitos a algoritmos, podem resultar em vigilância, perda de privacidade e “manipulação total e autodeterminação limitada” (Breidbach e Maglio, 2020, p. 180).
Baseando-se na teoria do agenciamento de Deleuze e Guattari (1983), “redes de desejo” combinam tecnologias algorítmicas, consumidores, paixão energizada e objetos virtuais e físicos em sistemas interconectados que produzem e amplificam o interesse de consumo entre os atores da rede, bem como em partes do sistema social mais amplo que integram a rede (Kozinets et al., 2017, p. 667). Nessas redes onipresentes, uma marca (como Disneyland ou Gucci) pode ser objeto de desejo, misturando-se com muitos outros produtos, marcas e práticas de consumo relacionadas em campos tecnoculturais. Por exemplo, Billabong ou Hurley podem estar presentes mais em redes de desejo relacionadas à cultura do surf do que através de suas próprias comunidades de marcas especializadas.
Marca algorítmica no contexto tecnocultural
Três atores principais são enfatizados na figura: as plataformas, que controlam sua própria tecnologia e algoritmos; os profissionais de marketing de empresas ou organizações, cuja tarefa é implementar a marca a serviço das vendas ou de outros objetivos organizacionais; e os consumidores, que influenciam e afetam as marcas e são mais participativos e produtivos do que em modelos de marca anteriores. Além destes, stakeholders da marca, influenciadores/criadores de conteúdo, o público, bem como atores e instituições regulatórias e legislativas também desempenham um papel importante.
A informação e a comunicação tornam-se conteúdos que podem ser reaproveitados de várias maneiras e em diversos formatos e plataformas. Uma parte vital deste desenvolvimento e circulação de conteúdos é o trabalho de marcas pessoais que competem nas economias de atenção online (Smith e Fischer, 2021), muitas vezes relacionadas a criadores de conteúdo, influenciadores e produtores. À medida que os consumidores interagem com plataformas, deixam rastros online que se tornam valiosos quando tratados como dados para investigar questões, como aquelas relativas às necessidades ou demandas dos consumidores (Kozinets, 2020, p. 16). Devido à sua proximidade com esses dados, as empresas de plataforma possuem mais informações sobre o consumidor, aproveitando-as em benefício próprio e construindo modelos de negócios baseados na venda de seus insights a terceiros.
No entanto, uma marca menor como Ole Henriksen pode depender do Instagram para suas promoções e da Amazon ou Facebook Live para suas vendas. Revendedores de livros colecionáveis, roupas vintage e quadrinhos são altamente dependentes da plataforma eBay para suas vendas, por exemplo. Muitas marcas estão descobrindo que são parceiros de troca dominantes (Fischer e Rueber, 2004) com plataformas de serviços. Considere o exemplo hipotético de um comerciante de roupas esportivas que se torna altamente dependente da Amazon como canal de varejo. Quanto mais o profissional de marketing depende da Amazon para suas vendas, mais provável é que as mudanças nos algoritmos de busca da Amazon (por exemplo, para favorecer uma nova marca de roupas esportivas da Amazon) afetem o profissional de marketing” (Kozinets e Gretzel, 2021, p. 158). A dependência da plataforma é uma vulnerabilidade de marketing contra a qual devemos nos proteger, bem como um ativo a ser aproveitado.
Fora das plataformas, as empresas ainda têm seus próprios websites, mas a influência geral destes sites, sem a ajuda da pesquisa paga e das redes sociais para atrair os consumidores, está diminuindo, assim como a influência de outras formas de meios de comunicação orgânicos próprios ou partilhados, como comunidades de marcas orgânicas. “O uso crescente de IA pelos profissionais de marketing gera desequilíbrios de poder e os torna mais vulneráveis a mudanças nos algoritmos” (Kozinets e Gretzel, 2021, p. 2).
A espiral do desejo da marca
As marcas têm sido chamadas de “redes sofisticadas de informação, associação e sentimentos” (Berthon et al., 2003). Estas redes tornaram-se ainda mais sofisticadas num mundo onde as redes de informação e comunicação são onipresentes e onde as plataformas de mídia são marcas de serviços que criam valor para consumidores, profissionais de marketing, influenciadores/criadores de conteúdo, públicos e outros.
Evolução de bolhas em espiral: atmosfera de marca + ecossistema + momentos (touchpoints)
O relacionamento da marca com a mídia é fundamental. Historicamente, a gestão da marca evoluiu de noções baseadas na transmissão de associação de significado e persuasão para práticas de cocriação do consumidor, participação, narrativa mútua e envolvimento num conjunto de “narrativas em rede” intrinsecamente inter-relacionadas (Kozinets et al., 2010). Hoje, “'tudo é mídia' no sentido de que [mídia denota] qualquer coisa – de corpos vivos a objetos materiais – que possa capturar, canalizar, armazenar, processar ou exibir informações pode potencialmente ser incorporada à estrutura da marca” (Arvidsson, 2006). O branding transcendeu “anexar qualidades 'míticas' específicas a um produto ou experiência”, sejam estas associações psicológicas ou ideologias culturais, e tornou-se uma questão mais complexa: “o processo multidimensional de utilização dos meios de comunicação para gerir a comunicação em geral” (Carah e Brodmerkel, 2020, p. 8).
O desejo da marca é retratado como uma espiral composta por numerosos círculos diferentes de cores, padrões e tamanhos. Cada um desses círculos representa um incidente ou momento de branding – algum evento em que uma marca é mencionada, usada ou até mesmo pensada. O objetivo contínuo dos profissionais de marketing é levar os consumidores mais fundo na espiral da marca, enredando-os nas redes de desejos relacionados à marca que se encontram nas regiões mais internas da espiral. O objetivo é contínuo porque o trabalho do profissional de marketing é incorporar de forma significativa o fluxo constante de novos produtos, marcas e serviços na espiral – bem como continuar a aprofundar relacionamentos com marcas, produtos e serviços existentes.
Algoritmos, IA e plataformas são mobilizados, muitas vezes em tempo real, para relacionar a marca com determinadas identidades, necessidades e atividades dos consumidores de forma cada vez mais experiencial. Por exemplo, uma identidade parental e familiar pode ser alvo da Disney para o seu serviço de streaming Disney+. Uma identidade de fã de quadrinhos da Marvel ou de Star Wars também pode ser alvo da Disney para o mesmo serviço de streaming. O objetivo do esforço de branding neste exemplo é criar uma “atmosfera de marca” aumentada digitalmente. Esta atmosfera é multimodal, complexa e multidimensional – e inclui cada vez mais o metaverso. Atrai consumidores-alvo – onde quer que sejam e quem quer que sejam – para experiências de marca cada vez mais abrangentes e co-criadas. Isso ocorre em um campo competitivo.
Por exemplo, a Disney estaria posicionada contra outros serviços de streaming, como Netflix e Paramount, que poderiam oferecer seus próprios serviços de streaming de entretenimento familiar e universos de emoções de ficção científica. Uma forma crucial de os gestores de marca alcançarem a orquestração necessária para ganharem uma posição competitiva é capitalizando as capacidades técnicas, a riqueza da informação, os elementos multimídia, a conectividade e a mobilidade das plataformas digitais, televisões digitais, computadores, smartphones, wearables e outros dispositivos.
As mensagens da marca são amplificadas, por exemplo, por reforços ou repetições de mídia paga informada por algoritmos, quando atraem clientes ou engajamento (um correlato mensurável de atenção e interesse). As mensagens são traduzidas quando passam para conversas comunitárias, como por um influenciador cujas postagens podem ser colocadas na lista de permissões e promovidas no feed de indivíduos semelhantes (conforme determinado por algoritmos e IA). É aqui que o poder influente das multidões, dos criadores de conteúdo e dos grupos de fãs pode intensificar o interesse. Comunicações, produtos e até mesmo marcas podem ser personalizados em resposta aos padrões relevantes de métricas de engajamento da marca e outros KPIs relevantes detectados por algoritmos e IA.
As ativações de marca podem ocorrer em contextos específicos, como promover marcas ou comportamentos relacionados à marca no aplicativo Disney enquanto o consumidor está na Disneylândia usando o aplicativo baseado em localização. A conectividade onipresente de aplicativos e dispositivos móveis oferece oportunidades para redirecionar compras e interesses dos consumidores de volta às marcas. Todos esses movimentos – e muitos mais – são apoiados por momentos de marca individuais, sustentados por plataformas, empresas, grupos online e consumidores que agem em conjunto, coordenados para levar os consumidores a momentos de envolvimento cada vez mais profundo com redes de desejo de marca.
Dessa forma, a espiral da marca revela como a utilização das mídias sociais e de outras formas de conectividade em rede está "reconstituindo a marca", marcando uma "mudança dramática" em que a marca se tornou cada vez mais envolvida em "alimentar fenômenos culturais de curto prazo" (Fournier e Avery, 2011, p. 206; Hampton, 2016). Devido à onipresença das mídias sociais, as experiências coletivas e individuais se confundem – e a marca está cada vez mais envolvida nesta fusão. Podemos considerar que a marca algorítmica na espiral da marca se baseia e desenvolve um tipo de "oniconectividade da marca", onde os consumidores podem estar envolvidos por longos períodos em "fluxos ininterruptos de atenção e compartilhamento de dados" relacionados à marca (Carah, 2017, p. 398). Os algoritmos permitem não apenas um direcionamento mais preciso da publicidade, mas também "uma expansão das facetas e qualidades da atenção do público" que a torna eficaz como uma modalidade para transportar e responder à experiência humana (Carah, 2017, p. 397). A marca algorítmica permite uma interconexão mais complexa, variada, interativa, envolvente e precisa da experiência entre profissional de marketing, consumidor e marca do que nunca.
Implicações para a Prática e Pesquisa de Branding
Várias direções práticas de pesquisa podem preencher as muitas lacunas nessas conceituações iniciais. Pode ser útil começar a catalogar a variedade de comportamentos relacionados à marca que ocorrem nas e através das montagens de plataformas. Trabalhando em uma era anterior às mídias sociais, Schau et al. (2009) fornecem um conjunto valioso de processos gerais de "criação de valor coletivo em comunidades de marca". No entanto, suas categorias de utilização da marca e envolvimento da comunidade precisam ser atualizadas para um mundo de branding de plataforma orientado por algoritmos (em vez da era passada das "comunidades de marca online" orgânicas). Devem considerar que as funções de "redes sociais" e "envolvimento comunitário" foram cada vez mais integradas em plataformas de serviços e são fortemente afetadas por suas possibilidades e algoritmos. A troca de práticas, a partilha de repertório e mesmo a interação social estão sob o controle de plataformas cujos objetivos se baseiam frequentemente no controle e na monetização das interações, em vez da promoção de um sentimento comunitário. As ideias de Schau et al. de criação de valor impulsionada pela comunidade requerem urgentemente modernização para um contexto onde as possibilidades, algoritmos e IA das plataformas de serviços medem, alteram e determinam muito mais a experiência online dos consumidores do que anteriormente. Essas mudanças alteram a prática de gestão comunitária. Os velhos ideais de propagação comunitária e conversa aberta são subsumidos em métricas baseadas em dados e objetivos de maximização de lucro que limitam ambos.
Hoje, os pesquisadores têm a oportunidade de estudar de perto como a marca algorítmica é implementada por meio de comportamentos de marca de longo alcance e centrados no consumidor, como avaliações de consumidores, postagens de influenciadores e ativismo online. Online, os consumidores avaliam produtos e empresas utilizando as possibilidades e restrições das plataformas. Eles também usam recursos relacionados à marca de forma lúdica para uma variedade de fins culturais, incluindo transformar inesperadamente análises de produtos em uma forma de entretenimento humorístico (Kozinets, 2016). Influenciadores e profissionais de marketing boca a boca são empregados para traduzir informações de marketing em mensagens comunitárias relevantes e aparentemente autênticas (Kozinets et al., 2010), mas se essas mensagens não forem amplificadas como mídia paga para atingir públicos maiores, elas podem ser deixadas para definhar devido aos algoritmos corporativos. Outros consumidores atuam como "empreendedores institucionais" que buscam mudanças no mercado através do ativismo nas redes sociais (Scaraboto e Fischer, 2013) e podem, de forma semelhante, ser tratados como criadores de conteúdos a serem promovidos ou silenciados. Com o giro de um botão, um influenciador atraente ou um ativista convincente pode ser sequestrado e acalmado. Substituindo o antigo modelo de gerente de comunidade, estará uma nova geração de especialistas adeptos a navegar nas novas águas da marca algorítmica. Isso incluirá lobistas de plataformas sociais voltados para a indústria, encantadores de serpentes de algoritmos, poderosas agências de relações com influenciadores, ativistas digitais profissionais, bem como analistas de dados de marcas, segmentos e setores cada vez mais especializados e outras novas profissões ainda em criação.
Implicações para a Prática e Pesquisa de Branding
Breidbach e Maglio (2020) dão o exemplo de como as companhias de seguros e os serviços médicos podem monitorar as imagens de junk food publicadas na conta Instagram de um consumidor e utilizá-las para definir taxas e dar conselhos. As marcas de serviços nos setores financeiro, de seguros e de cuidados de saúde já detêm enormes quantidades de dados privados de consumidores e utilizam serviços de plataforma que sabem muito sobre os gostos, localização, redes sociais e informações pessoais dos consumidores individuais.
Para além da simples partilha de informação, existe o potencial de manipulação – também descrito e discutido em Breidbach e Maglio (2020). Acadêmicos como Zuboff (2019, p. 375) têm sido particularmente duros em suas descrições de profissionais de marketing nefastos que usam plataformas, algoritmos e IA para modificar ou moldar o comportamento do consumidor: “o regime de mercado comportamental do capitalismo de vigilância finalmente tem à sua disposição os instrumentos e métodos que pode impor [B. F.] A tecnologia de comportamento [e behaviorismo] de Skinner através dos variados domínios da vida quotidiana até às nossas profundezas, agora concebida como o laboratório global do capital”.
Consumidores ou utilizadores individuais são comparados com outros utilizadores e agrupados a partir de: (1) os contextos sociais em que os seus dados surgem, (2) o conteúdo que usam, produzem e consomem e (3) os valores que lhes são atribuídos por vários indivíduos e agências, incluindo algoritmos de software, com base nesses contextos e conteúdos. Personas são substituídas por perfis. As investigações podem examinar como os resultados algorítmicos, a experiência humana, os fluxos confusos de dados e diversos fatores interpessoais combinam agrupamento quantitativo com rótulos qualitativos baseados em identidade para segmentação de mercado, produzindo a lente através da qual os profissionais de marketing encontram e monitoram aqueles que consomem seus produtos e serviços (Kotliar, 2020).
Será que a marca algorítmica – com sua vantagem em termos de envolvimento, manipulação e ativação – seria bem-vinda pelos consumidores de serviços num contexto?
Conclusão
As marcas de plataforma são marcas de serviços poderosas e importantes das quais os profissionais de marketing e os consumidores dependem. As marcas de plataforma estabelecem a marca algorítmica, que é o envolvimento da conduta de pensar, organizar e implementar a marca através da lógica da big data e da computação em larga escala. Na prática, a marca algorítmica utiliza a lógica de tomada de decisão dos algoritmos e da inteligência artificial e a onipresença dos dispositivos móveis para "sintonizar" as experiências do consumidor, da mesma forma que os algoritmos automatizados das máquinas de pôquer são projetados para modular a atividade dos jogadores (Schüll, 2012). Por exemplo, o Facebook experimenta continuamente seu feed de notícias e algoritmos de publicidade para aumentar o envolvimento da marca de uma forma análoga à forma como os algoritmos das máquinas de cassino tentam fisgar os jogadores (Justice-Leibrock, 2013; Van Dijck, 2013; Zuboff, 2019).
A cultura algorítmica pode ser pensada como o uso de "processos computacionais" para classificar e classificar pessoas, ideias e outras coisas e conceitos, "e os hábitos de pensamento, condutas e expressões que surgem em relação a esses processos" (Hallinan e Striphas, 2014, p.3). Como esses processos computacionais põem em movimento as conexões entre marcas, pessoas, desejos, empresas e culturas?
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