Modelo de micropagamento pode contribuir para que consumidores sejam pagos futuramente pelas informações que compartilham na internet; confira

Descubra o que é micropagamento e como pode gerar dinheiro pelas informações compartilhadas
Em um mundo globalizado, altamente interligado, as informações são tudo. A economia do “big data” está sendo vista por muitas pessoas como uma nova possibilidade de ganhar dinheiro . Porém, como fazer isso se empresas recebem dados preciosos dos usuários – que na maioria das vezes os fornecem gratuitamente –, em função de determinado serviço web personalizado?

As empresas são capazes de coletar dados dos consumidores, seja de informações  diretas ou de natureza comportamental, através dos diferentes serviços da web que utilizam. Algumas instituições podem pedir para que os usuários cliquem em caixas de seleção ou respondam a uma pergunta captcha , optando também por questões mais pessoais.  Vale ressaltar que esses dados  são usados para treinar os sistemas de aprendizado de máquinas, com o intuito de melhorar seus algoritmos.

"A defesa desta prática é que essas empresas oferecem serviços gratuitos e que merecem alguma recompensa por sua inovação e engenho. As recompensas que recebem são desproporcionais", afirmou John Danaher, da Faculdade de Direito da NUI Galway, à Digital Trends.

Com isso, pode-se perguntar: os consumidores estão sendo enganados? Devem obter mais dos dados que compartilham ou fornecem às empresas? O pioneiro da realidade virtual (VR), Jaron Lanier, certamente pensa assim. Em seu livro,  Who Owns the Future ?, ele sugere um modelo de micropagamento potencial.

Dados úteis

Sob o esquema de micropagamento de Lanier, para todos os dados que as empresas acham úteis  – como nos algoritmos de aprendizado de máquinas que os alimentam — a pessoa que forneceu a informação deve receber alguma forma de recompensa. É um modelo semelhante ao utilizado pelo Google e pela Apple, em relação aos criadores de conteúdo.  Esses indivíduos recebem o pagamento de um vídeo do YouTube bem sucedido, por exemplo, onde o sucesso é definido por determinadas métricas.

Da mesma forma, os dados mais úteis podem ser facilmente determinados por meio de uma fórmula que explica o local onde se originaram e a importância do treinamento de um sistema para executar funções específicas. Isso significa que o valor relativo dos dados seria diferente de um tipo para o outro.

O raciocínio de tal esquema torna-se ainda mais convincente quando se considera o futuro do emprego  em face da crescente automação inteligente. Afinal, não são robôs inteligentes treinados usando informações fornecidas por seres humanos? Juntamente com os modelos de renda básica universal, o micropagamento dos dados pode ajudar a cobrir os empregos extintos por essas novas tecnologias.

Fonte: O Dia Online - 27/09/2017