{"id":3542,"date":"2021-11-04T19:50:38","date_gmt":"2021-11-04T22:50:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/?p=3542"},"modified":"2023-08-26T16:29:53","modified_gmt":"2023-08-26T19:29:53","slug":"pensamento-computacional-e-genero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/3542\/","title":{"rendered":"Pensamento Computacional e g\u00eanero"},"content":{"rendered":"\n

Algumas semanas atr\u00e1s fui desafiado pelo professor Mauricio Rosa, da Faculdade de Educa\u00e7\u00e3o da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, a enxergar na Matem\u00e1tica como um canal para a n\u00e3o-exclus\u00e3o (sim, foi uma palestra um tanto at\u00edpica mas enriquecedora). <\/p>\n\n\n\n

Um aspecto que aprendi e vale muito a pena compartilhar, \u00e9 que a n\u00e3o-exclus\u00e3o n\u00e3o seja sin\u00f4nimo de inclus\u00e3o. Visto que a inclus\u00e3o s\u00f3 \u00e9 necess\u00e1ria em ambientes que excluem, enquanto a ideia da n\u00e3o-exclus\u00e3o \u00e9 que o ambiente n\u00e3o exclua, n\u00e3o sendo necess\u00e1rio assim um movimento de inclus\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Podemos pensar no ambiente das partidas de Xadrez online<\/em> como um local de n\u00e3o-exclus\u00e3o. N\u00e3o sabemos quase nada contra quem estamos jogando, no m\u00e1ximo o nickname<\/em>, a nacionalidade informada e o \u00edndice de vit\u00f3rias<\/strong> do participante. Neste ambiente talvez o principal fator de exclus\u00e3o seja a habilidade de jogar xadrez, mas at\u00e9 isto parece ocorrer de maneira sutil, j\u00e1 que as partidas geralmente s\u00e3o alocadas contra oponentes com \u00edndices de vit\u00f3rias<\/strong> pr\u00f3ximos. Ainda assim, h\u00e1 fatores de inclus\u00e3o quanto a habilidade de jogar xadrez, j\u00e1 que \u00e9 poss\u00edvel conferir algumas vantagens aos jogadores com menor \u00edndice de vit\u00f3rias<\/strong> afim de equilibrar o desafio da partida a ambos.<\/p>\n\n\n\n

Enfim, respondendo ao desafio do professor Mauricio Rosa, decidi escrever este post sobre Pensamento Computacional e g\u00eanero.<\/p>\n\n\n\n

Quando estudamos o Pensamento Computacional na vis\u00e3o de Jeannette Wing, entendemos que se refere \u00e0 forma como Cientistas da Computa\u00e7\u00e3o procuram resolver seus problemas tendo recursos computacionais \u00e0 sua disposi\u00e7\u00e3o. Envolve entender que h\u00e1 a\u00e7\u00f5es das quais o ser humano realiza melhor que o computador, mas tamb\u00e9m, a\u00e7\u00f5es das quais o computador realiza melhor que o ser humano. Basta pensarmos na dificuldade de um computador manter um di\u00e1logo coerente em um simples chat bot, se comparado a dificuldade de um ser humano operacionalizar uma planilha com milhares de c\u00e9lulas. Deste modo, a combina\u00e7\u00e3o das capacidades do ser humano com o uso adequado de recursos computacionais, corresponderia a melhor maneira de resolver uma ampla gama de problemas.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 de termos em mente que administrar quanto da tarefa ser\u00e1 designada aos seres humanos e quanto ser\u00e1 designada aos computadores, \u00e9 o Pensar Computacionalmente. Assim, vamos a um aplicativo que a poucos meses estava viral na internet, o FaceApp.<\/p>\n\n\n\n

Ele \u00e9 um aplicativo legal para pensarmos em cortes de cabelo, se tingimos o cabelo, se deixamos a barba crescer, permite facilmente e com razo\u00e1vel qualidade, alterarmos fotos para pr\u00e9-visualizarmos algumas mudan\u00e7as. Mas \u00e9 claro, o aplicativo n\u00e3o \u00e9 perfeito e nem deveria ser. Digo que em algums fotos pode sequer detectar a presen\u00e7a de uma pessoa, ou em outras, junto com seu cabelo, arrancar parte da sua cabe\u00e7a. Enfim, alguns contratempos que n\u00e3o valeriam em termos de complexidade de software, corrig\u00ed-los, dado que na maioria das vezes gera um resultado satisfat\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n

Contudo, dentro desta ideia de resultado satisfat\u00f3rio, h\u00e1 uma caracter\u00edstica do aplicativo. Assim que uma foto \u00e9 carregada, o software procura decidir com base em caracter\u00edsticas da imagem, se a paleta de funcionalidades inicialmente estar\u00e1 com o perfil masculino ou feminino. Uma fun\u00e7\u00e3o que talvez a maioria dos usu\u00e1rios utilize sem sequer pensar em que se baseou esta decis\u00e3o. Afinal, n\u00e3o nos foi dada uma op\u00e7\u00e3o para marcar com nossas habilidades de ser humano, qual perfil de ferramentas achamos apropriado para editar esta imagem.<\/p>\n\n\n\n

Provavelmente durante a fase de desenvolvimento, imaginaram que esta falta de op\u00e7\u00e3o seria menos prejudicial do que o excesso de op\u00e7\u00f5es. Ou seja, que mais usu\u00e1rios prefeririam que o software tomasse esta decis\u00e3o automaticamente todas as vezes, do que terem um bot\u00e3o a mais para apertar antes de come\u00e7arem a editar a foto. \u00c9 at\u00e9 que natural pensarmos assim, o pr\u00f3prio Gmail nos avisa sem pedirmos, caso tenha no corpo do e-mail a express\u00e3o “segue em anexo”, e n\u00e3o ter nenhum anexo inserido.<\/p>\n\n\n\n

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Enfim, talvez a maioria das pessoas que escreva um e-mail dizendo “em anexo” mas que n\u00e3o anexaram arquivo nenhum, realmente queiram anexar um arquivo, mas tenham se esquecido. Logo, a pequena parcela da popula\u00e7\u00e3o que envia e-mails dizendo “em anexo” sem que realmente queiram anexar nada, precisar\u00e3o ter o envio do e-mail consultado por esta caixa de di\u00e1logo. O computador neste caso est\u00e1 fazendo o que parecia ser a melhor decis\u00e3o para a maioria dos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

Da\u00ed chegamos na quest\u00e3o de g\u00eanero, voltando para o software FaceApp, ele inicialmente apresenta a interface de ferramentas com perfil masculino ou feminino automaticamente. Com base em aspectos bem sutis da foto. Mas t\u00e3o sutis que desafio a quem est\u00e1 lendo, ver as duas fotos minhas logo abaixo e responder, em que o software decidiu exibir para a foto da esquerda o perfil feminino e para a da direita o perfil masculino?<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

No caso, precisamos entender como que o software sabe avaliar as pessoas. O mais prov\u00e1vel neste caso, \u00e9 que ele utilize uma t\u00e9cnica de intelig\u00eancia artificial de Aprendizagem de M\u00e1quina. Assim, o software desenvolvido inicialmente pegaria um grande n\u00famero de caracter\u00edsticas da imagem e tenta identificar o que seria o nariz, olhos, boca… a partir dessas refer\u00eancias ao que seria um rosto, toma as outras medidas observ\u00e1veis, mas ainda n\u00e3o faz nenhuma avalia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Para avaliar se atribui o status da foto como feminina ou masculina, o software precisa entender o significado destas duas palavras. Mas estas j\u00e1 s\u00e3o palavras complexas at\u00e9 para os seres humanos conseguirem explicar com clareza e objetividade, quem diria explic\u00e1-las para um software. A ideia neste caso mais prov\u00e1vel, \u00e9 que o software tenha sido calibrado a partir de uma grande base de dados com fotos de pessoas j\u00e1 rotuladas como femininas ou masculinas. Neste processo, o software tenta aprender como relacionar estas medidas observadas do rosto com os r\u00f3tulos das fotos. De modo, que ao final deste treinamento, o software sabe de maneira satisfat\u00f3ria usar as medidas observadas dos rostos das pessoas para acertar se atribui a ela o r\u00f3tulo feminino ou masculino.<\/p>\n\n\n\n

Mas tenhamos em mente que o software n\u00e3o sabe o que s\u00e3o estes dois r\u00f3tulos, ele apenas entende que ap\u00f3s um certo valor deve atribuir um r\u00f3tulo espec\u00edfico. Esse processo de verificar as medidas e dar os r\u00f3tulos, o computador faz de maneira ex\u00edmia e impec\u00e1vel! O problema entretando est\u00e1 nas fotos que n\u00e3o faziam parte do banco de dados inicial.<\/p>\n\n\n\n

O software neste caso, est\u00e1 se baseando naquilo que aprendeu durante seu treinamento, e procura da melhor maneira acertar os r\u00f3tulos como foi programado para fazer. Mas o que separa uma medida de outra? Como avaliar as medidas pr\u00f3ximas da divis\u00f3ria entre os r\u00f3tulos? Se separarmos pessoas por altas e baixas, seria correto dizer que algu\u00e9m de 1,50 m \u00e9 baixa enquanto outra pessao de 2,00 m \u00e9 alta. Mas e os valores intermedi\u00e1rios? 1,69 m \u00e9 baixa? 1,70 \u00e9 alta? Qual \u00e9 a linha t\u00eanue que separa estes dois r\u00f3tulos? N\u00e3o h\u00e1 sentido dizer que 1 cm separa uma pessoa alta de uma pessoa baixa. O ideal seria criarmos categorias intermedi\u00e1rias. Assim, com o aumento das categorias de altura passa a ter mais sentido dizer que alguns cent\u00edmetros separam uma categoria da outra, ainda que tenhamos o mesmo problema caso redu\u00e7amos a diferen\u00e7a para 1 mm.<\/p>\n\n\n\n

Com isso, podemos ver que mesmo para altura, que nos parece uma medida clara do ser humano, j\u00e1 \u00e9 subjetivo criarmos r\u00f3tulos.<\/p>\n\n\n\n

No caso do software, ele separa as pessoas em feminino e masculino a partir de medidas, e precisa tomar esta decis\u00e3o mesmo quando as diferen\u00e7as entre categorias \u00e9 m\u00ednima, como ocorre nas minhas duas fotos mostradas anteriormente.<\/p>\n\n\n\n

Enfim, a raz\u00e3o do software ter duas categorias prov\u00e9m de um conjunto de ferramentas para editar a imagem ter sido calibrada inicialmente para apenas duas categorias. <\/p>\n\n\n\n

Bom, agora que entendemos um pouco do funcionamento do aplicativo FaceApp quando carregamos uma nova foto, podemos perceber que a “escolha autom\u00e1tica” entre feminino e masculino \u00e9 um elemento de exclus\u00e3o das minorias. Pois assim como no Gmail, n\u00e3o esperam que os usu\u00e1rios enviem e-mails dizendo “em anexo” mas intencionalmente sem anexo, neste aplicativo esperam que os usu\u00e1rios na maioria das vezes se sintam representados por esta escolha autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Uma quest\u00e3o que poderia ser minimizada com uma op\u00e7\u00e3o inicial para o usu\u00e1rio escolher entre a op\u00e7\u00e3o feminino ou masculino logo ap\u00f3s subir uma foto. Mas isto ainda n\u00e3o resolveria o problema de exclus\u00e3o das minorias, dado que restringe a pessoa a escolher uma das duas op\u00e7\u00f5es, ignorando outras. Neste sentido podemos pensar que a restri\u00e7\u00e3o de op\u00e7\u00f5es tenha como raz\u00e3o o melhor ajuste das fotos, dentro das modifica\u00e7\u00f5es que o software realiza baseado naquele imenso banco de dados utilizado para aprender como mexer com rostos humanos.<\/p>\n\n\n\n

Para concluir, veja que a exclus\u00e3o proporcionada pelo software pode ser minimizada com a simples pergunta sobre qual op\u00e7\u00e3o o usu\u00e1rio deseja para aquela foto. Uma situa\u00e7\u00e3o que se assemelha muito ao nosso dia a dia como seres humanos, que ao conhecermos uma nova pessoa usualmente economizamos a pergunta “prefere que eu me refira a voc\u00ea com qual pronome?”.<\/p>\n\n\n\n

Apesar de simples, isto evita que fa\u00e7amos todo um processo de avalia\u00e7\u00e3o baseado em aspectos visuais para determinar qual r\u00f3tulo daremos para a pessoa, ao mesmo tempo que tamb\u00e9m deixa de excluir a quem nos referimos visto que n\u00e3o somos t\u00e3o restritos como as ferramentas de um software.<\/p>\n\n\n\n

Espero que tenha gostado deste post \ud83d\ude42 e que a reflex\u00e3o possa de algum modo favorecer o uso da Matem\u00e1tica como um canal para a n\u00e3o-exclus\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Cr\u00e9ditos da imagem de capa \u00e0 Gerd Altmann<\/a> por Pixabay<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Como referenciar este conte\u00fado em formato ABNT (baseado na norma NBR 6023\/2018):<\/p>\n\n\n\n

SILVA, Marcos Henrique de Paula Dias da. Pensamento Computacional e g\u00eanero. In<\/em>: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. Zero – Blog de Ci\u00eancia da Unicamp<\/a><\/strong>. Volume 6. Ed. 1. 2\u00ba semestre de 2021<\/a><\/strong>. Campinas, 04 nov. 2021. Dispon\u00edvel em: https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/3542\/<\/a>. Acesso em: <data-de-hoje>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Como funciona o reconhecimento de masculino e feminino no aplicativo FaceApp?<\/p>\n","protected":false},"author":434,"featured_media":3550,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"pgc_sgb_lightbox_settings":"","_vp_format_video_url":"","_vp_image_focal_point":[],"footnotes":""},"categories":[1219],"tags":[],"class_list":["post-3542","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-v-6-ed-1"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-content\/uploads\/sites\/187\/2021\/11\/trans-sexuality-g6f1bd47c0_1920.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3542","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/users\/434"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3542"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3542\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5318,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3542\/revisions\/5318"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3550"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3542"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3542"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3542"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}