Google Street View is one of the wonders of the contemporary world. É um produto da arrogância, ambição, chutzpah e riqueza inconcebível de uma única corporação que decidiu que iria fotografar todas as ruas do mundo e colocar as imagens online. Quando foi anunciada pela primeira vez, eu estava céptico quanto a isso – imagens de ruas proeminentes em grandes cidades de países ocidentais, talvez, mas nada mais do que isso. E então um dia eu estava me perguntando como encontrar o caminho para a cabana de um amigo localizado em uma área rural remota, procurei no Google Maps, vi o ícone Street View e cliquei nele – e me vi praticamente dirigindo pela faixa mais estreita do campo que você pode imaginar.
Street View foi um produto da convicção do Google de que é mais fácil pedir perdão do que pedir permissão, uma suposição aparentemente confirmada pelo fato de que a maioria das jurisdições parecia aceitar o golpe fotográfico como um fato consumado. Em alguns países europeus, nomeadamente na Alemanha e na Áustria, houve um “pushback”, com cidadãos a exigirem que as suas propriedades fossem apagadas; houve também uma fila em 2010, quando foi revelado que o Google tinha, durante algum tempo, recolhido e armazenado dados de routers wifi domésticos não encriptados. Mas, em termos gerais, a empresa escapou com o seu golpe.
A maior parte do “pushback” veio de pessoas preocupadas com a privacidade. Eles se opunham a imagens mostrando homens saindo de clubes de strip, por exemplo, manifestantes em uma clínica de aborto, banhistas em biquínis e pessoas se envolvendo em atividades privadas em seus próprios quintais. Alguns países ficaram incomodados com a altura das câmaras – no Japão e na Suíça, por exemplo, o Google teve de baixar a altura para não poderem espreitar por cima de cercas e sebes.
Essas preocupações eram o que se poderia chamar de preocupações de primeira ordem, ou seja, preocupações desencadeadas por perigos óbvios de uma nova tecnologia. Mas com a tecnologia digital, os efeitos realmente transformadores podem ser de terceira ou quarta ordem. Assim, por exemplo, a internet leva à web, o que leva ao smartphone, que foi o que permitiu a Uber. E nesse sentido, a pergunta com Street View desde o início foi: a que levará – eventualmente?
Uma possível resposta surgiu na semana passada com a publicação de um intrigante estudo de pesquisa por dois cientistas de dados, um baseado em Varsóvia, o outro em Stanford. Trabalhando com companhias de seguros, eles analisaram 20.000 endereços de clientes das companhias, coletaram uma imagem de casa correspondente para cada um usando o Google Street View e anotaram as imagens das casas, anotando características como idade, tipo e condição. Aplicando um software de aprendizagem por máquina aos dados que foram capazes de construir um modelo que dava previsões substancialmente melhores dos riscos de acidentes de carro para os proprietários do que os modelos atualmente empregados pelas seguradoras – e que, naturalmente, poderia ser usado para justificar prêmios mais altos (ou mais baixos).
“Encontramos”, concluíram os pesquisadores, “que as características visíveis em uma imagem de uma casa podem ser preditivas do risco de acidentes de carro, independentemente de variáveis classicamente utilizadas, como idade ou código postal. Esta descoberta não é apenas um passo para modelos mais granulares de previsão de risco, mas também ilustra uma nova abordagem às ciências sociais, onde os dados granulares do mundo real são coletados e analisados em escala”
À primeira vista, isto parece estranho, não parece? O que parece dizer é: “Mostre-me a sua casa na Street View e eu digo-lhe como é provável que tenha um acidente de carro.” E é claro que é possível que, no fundo da matemática do jornal, haja um erro. (Tanto quanto posso dizer, ainda não foi revisto por pares.) Ou talvez a amostra de 20.000 era muito pequena.
De qualquer forma, no entanto, o artigo fornece um estudo de caso esclarecedor sobre os potenciais prós e contras da aprendizagem da máquina. O que a tecnologia essencialmente faz é detectar correlações que o olho humano pode perder. Mas a correlação não é causalidade, então sempre se pergunta se uma correlação particularmente marcante é espúria ou não. Uma habitação mal conservada, por exemplo, implica que o carro do residente é igualmente descuidado e, portanto, mais propenso a acidentes?
Isso parece-me um pouco rebuscado. Mas se se verificar que o que os dois pesquisadores encontraram pode ser replicado e confirmado com amostras maiores, o que então? Neste momento, os prémios de seguro automóvel são parcialmente determinados pelo código postal em que um veículo é mantido, razão pela qual custa mais segurar um carro em Liverpool do que em Cambridge. Mas isto equivale a uma espécie de sorteio de código postal – penalizando os condutores cuidadosos que vivem em zonas pobres e favorecendo os roadhogs que andam por aí nos subúrbios frondosos. O uso de dados do Street View pode reduzir tais desigualdades, reduzindo o nível do agregado familiar individual. Por outro lado, pode estigmatizar o inquilino consciencioso de uma casa alugada por um senhorio mesquinho ou gerida por um agente corrupto. Então a primeira lei de Kranzberg ainda se aplica: a tecnologia não é boa nem má; nem é neutra.
O que estou lendo
Boeing, Boeing, desapareceu…
O fiasco em torno dos 737 Max jatos de passageiros da Boeing é explicado em uma das melhores peças de escrita técnica que encontrei – publicada no IEEE Spectrum.
Algo perverso desta forma vem
Uma peça de Nitasha Tiku no site Wired explora o que aconteceu ao lema do Google “Não seja maligno”. Precisa mesmo de perguntar?
Onde tudo correu mal
WikiLeaks e a promessa perdida da internet: um ensaio muito interessante (e escaldante) no blogue Lawfare da Quinta Jurecic sobre Julian Assange.
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