Cascatas de Informação, Redes Sociais e o Twitter

Um dos temas que mais fascina pesquisadores de todo o mundo é o processo de difusão e transmissão de informações entre os atores sociais. Esses estudos têm sido mais e mais freqüentes com o advento da Internet, principalmente porque a Rede permitiu que o acompanhamento das informações devido aos rastros deixados nela. Com isso, estudiosos de diversas áreas têm focado esses processos a partir da perspectiva de redes, e de um modo especial, a partir de pontos de vista mais comuns na Economia, como a teoria dos jogos e as cascatas de informação. É principalmente nesse último tema que quero discutir algumas idéias.

As chamadas cascatas de informação (information cascades) ocorrem quando temos um tipo de comportamento (ou decisão) que é repetido por vários atores com base na observação dos demais (influência) e não em uma análise a partir das informações recebidas a respeito. Ou seja, as pessoas repetem as informações baseadas no fato de que outras pessoas estão fazendo assim.

The simplest and most basic cause of convergent behavior is that individuals face similar decision problems, by which we mean that people have similar information, face similar action alternatives, and face similar payoffs. As a result, they make similar choices.

(Bikhchandani,Hirshleifer & Welch,1998)
Um dos princípios que está por trás do estudo das cascatas é justamente a perspectiva de que os atores sociais são influenciados por decisões de outros atores sociais. Ou seja, aprendemos com os demais atores da rede social os valores que estão na rede e esse aprendizado pode ocasionar determinadas tendências de comportamento. Por exemplo, suponhamos que eu receba um link no Twitter. A minha decisão em repassar ou não essa informação para a minha rede social é baseada em vários fatores, como a reputação de quem me passou o link, o capital social acumulado na rede pela ação e etc. No entanto, há ocasiões onde eu repasso essa informação simplesmente porque todos estão falando dela, a despeito da minha racionalização a respeito dela (por exemplo, eu achar que o link é "suspeito"). Neste caso, estou sendo influenciada por uma cascata de informação.

Cascatas no Twitter

Ontem, o Matthew Hurst publicou uma pequena observação no blog dele. Ali, ele discutia que a limitação de contextualização e de citação no Twitter era um fator que impedia que ali surgissem cascatas explícitas, ou seja, com uma citação direta da fonte. E eu fiquei pensando em como podíamos pensar as cascatas no Twitter, e como muitas vezes, ao menos em Português, elas são bastante evidentes.

Um dos primeiros exemplos que me ocorreu foi aquele "clickjacking" que o Twitter recebeu em fevereiro. A idéia era que alguém divulgou um tweet onde se lia "Don't click" com um link que, se clicado fosse, fazia com que o ator repetisse o tweet para sua rede de seguidores e assim sucessivamente (falei disso aqui). Vejam que o link, em inglês, poderia ter acendido várias luzinhas vermelhas para muitos, que podem ter desconfiado da informação. No entanto, mesmo essas pessoas acabaram decidindo clicar no link, por conta da influência de outros atores. Esse é o processo típico de uma cascata (embora exista aí um esquema de "enganação" no processo).



O retweet também pode ser uma forma de cascata. Aliás, uma das possíveis razões para que um determinado link seja retwittado cada vez mais é, justamente, o fato de vários atores o fazerem. Assim, quanto menos retweets um link tem, menores suas chances de ser retwittado, quanto mais retweets ele tem, maiores suas chances de ser retwittado (pode parecer óbvio, mas é um elemento que muita gente não leva em conta em mídia social). A conseqüência óbvia disso é que pessoas com maior número de seguidores têm mais chances de ser retwittadas porque são mais visíveis na rede e quanto mais retwittadas, mais visíveis se tornam e mais retweets recebem. Por exemplo, se entrarmos no Migre.me, é possível ver quais links foram mais retwittados utilizando o sistema no Twitter. Nem todos os tweets mais retwittados são, por exemplo, considerados relevantes a uma primeira vista. Assim, o que faz a popularidade desses links? Oras, uma cascata. :-)

Mas uma cascata é algo necessariamente bom?

Aqui está a questão-chave. O grande problema é que a cascata é característica de um comportamento de horda, ou seja, um comportamento onde a racionalidade dos atores individuais é subjugada pela observação do comportamento dos demais. Isso quer dizer que uma cascata não é necessariamente algo que está adicionando valor e relevância a uma rede social (caso do clickjacking) ou que está sendo vista de forma positiva pelos vários núcleos da rede. Ao contrário, uma cascata de informação pode, inclusive, demarcar um comportamento oposto. Assim, a cascata pode indicar a visibilidade de uma informação, mas não necessariamente uma racionalização sobre ela, que pode vir posteriormente e de forma negativa.

É por isso que eu acredito que, além de analisar simplesmente como uma informação está sendo difundida na rede social é preciso também analisar os efeitos que essa informação tem sobre a rede social e o valor que está sendo associado e construído com ela. Se é verdade que as redes sociais na Internet auxiliaram a perceber de forma mais direta essas cascatas, também é verdade que esses processos são mais complexos do que parecem a primeira vista.

Para saber mais sobre as cascatas:
# Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., and Welch, I. (1992), "A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades," Journal of Political Economy, Volume 100, Issue 5, pp. 992-1026.
# Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., and Welch, I. (1998), "Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades" Journal of Economic Perspectives, Volume 12, Issue 3, pp. 151-170.