Sugestões Complementares

Fundamentação Teórica

Os ambientes digitais contemporâneos funcionam segundo uma lógica de previsão baseada em dados comportamentais. Todas as interações do utilizador, incluindo, entre outras, as deslocações, as pausas, os cliques e as mensagens carregadas de sentimentos, são registadas como dados de entrada no ‘capitalismo de vigilância’ (Zuboff, 2019), em que a informação comportamental é utilizada para treinar algoritmos para prever e moldar ações futuras. Este processo não é apenas reativo; as plataformas testam continuamente microprevisões sobre o conteúdo que irá captar a atenção de um utilizador, desencadear o seu envolvimento ou provocar uma revelação emocional. Estas previsões, muitas vezes baseadas em grandes quantidades de dados pessoais inferidos e observados, informam as decisões automatizadas sobre o que o utilizador vê a seguir, a forma como um companheiro de IA responde e a probabilidade de um utilizador permanecer online ou partilhar em excesso.

Os adolescentes são particularmente vulneráveis a esta situação. Os seus processos de desenvolvimento da função executiva e de formação da identidade (Steinberg, 2008) interagem com um design altamente personalizado e persuasivo que incentiva a impulsividade e a expressão emocional. Os algoritmos preditivos amplificam estas vulnerabilidades, criando conteúdos com ressonância emocional ou adaptando as respostas dos chatbots para maximizar o tempo nas suas plataformas. O resultado é um ciclo de feedback em que um único ponto de dados se torna a base para uma previsão e um resultado. Este ciclo pode comprometer a sua autonomia em desenvolvimento e afetar a autoperceção se não for analisado criticamente – sublinhando a necessidade de intervenções que melhorem a literacia digital, a regulação emocional e a transparência das plataformas (Livingstone & Stoilova, 2021).