Em dezembro do ano passado, fiz um comentário crítico no Blog sobre filtros colaborativos, sob o título “Narciso acha feio o que não é espelho?” .
Filtros colaborativos são instrumentos que comparam os gostos e preferências de usuários e fazem recomendações baseadas em interesses comuns. Um exemplo muito conhecido é o sistema da Amazon, que faz recomendações de livros e outros produtos, baseando-se na história das compras anteriores do usuário, cruzada com os dados de compras de outros usuários, que adquiriram os mesmos livros ou produtos.

Trazemos o assunto novamente à baila, em função de uma pergunta lançada por Vincent Maher em seu blog: filtros colaborativos devem ser usados para selecionar e agregar notícias?
Maher expressa uma posição contrária ao uso de tais filtros para a difusão seletiva e personalizada de informação jornalística.

Alguns dos argumentos de Maher se aproximam dos usados em nossa postagem de dezembro, quanto aos perigos da homogeneização de pontos de vistas e a perda do “contraditório”. Outras objeções partem das especificidades do discurso jornalístico:
a) seu caráter efêmero e as dificuldades de manter atualizada a seleção pelos filtros colaborativos;
b) a dificuldade de se definir o que significa “gosto” quando se trata de notícias;
c) o fato de que o enorme volume de notícias jornalísticas e a continuidade de sua produção demandariam uma gigantesca base de usuários, para que as seleções colaborativas fizessem algum sentido.
O assunto é evidentemente controverso e vale a pena conhecer a opinião de Maher.
marcos palacios