Utilizador:Journaliste.joa/Redação hipertextual

Página avaliada.

“Redação Hipertextual”

Professor: João Alexandre Peschanski

Aluna: Daniella Meira Moraes (2JOA)

RA: 19000165

Matéria escolhida:

The Secretive Company That Might End Privacy as We Know It

Tarefa 2: Análise dos links

Link 1: Clearview AI: Link interno editorial com função de complementação, com entrevistas complementares com um policial que tinha acesso a tecnologia mencionada e com o fundador da empresa.

Link 2: releasing such a tool: Link externo editorial com função de exemplificação, está embedado em uma parte da frase que o relaciona ao conteúdo, fazendo referência a outras empresas (no caso do link, o Facebook) com a capacidade de criar a mesma tecnologia apresentada.

Link 3: said: Link externo editorial com função de detalhamento, levando a um artigo sobre como o Presidente do Conselho de Administração do Google, Eric Schmidt, alertou governos sobre tecnologias de reconhecimento facial.

Link 4: in a very bad way: Link externo editorial com função de detalhamento, está relacionado ao anterior, reforçando a fala de Schmidt. O link foi usado na citação da fala do mesmo, originada do artigo linkado.

Link 5: phishing scam: Link interno editorial com função de exemplificação/memória, levando a um artigo sobre uma tentativa de fraude pela internet, similar a qual o fundador da empresa do artigo foi acusado, auxiliando no entendimento do assunto.

Link 6: Trump Hair: Link externo editorial com função de complementação, levando à uma página de download de um dos primeiros apps criados pelo fundador da empresa mencionada no artigo.

Link 7: 20 years: Link interno editorial com função de exemplificação/memória. Leva a outro artigo do New York Times sobre como a tecnologia de reconhecimento facial está sendo usada pela polícia.

Link 8: explicitly banned: Link externo editorial com função de detalhamento. Leva a uma página com informações sobre as restrições nas APIs do Twitter, mostrando como o mesmo não permite o uso de seus dados para reconhecimento facial.

Link 9: pro-white: Link externo editorial com função de complementação, levando a um artigo sobre a posição extremista de um político para quem a tecnologia do artigo alegadamente foi oferecida.

Link 10: Pitchbook: Link externo editorial com função de detalhamento, levando a página com dados da empresa mencionada no artigo.

Link 11: said in a financial disclosure report: Link externo editorial com função de complementação, levando a um relatório de divulgação financeira mostrando que um político estava trabalhando como consultor de crescimento para a empresa, como dito na matéria.

Link 12: congressional campaign in California: Link externo editorial com função de complementação, relacionado ao link anterior, leva a um artigo sobre a candidatura para o congresso do consultor da empresa, reafirmando o que foi dito na matéria.

Link 13: email: Link externo editorial com função de detalhamento, levando a um site contendo emails e documentos com informações sobre o uso da tecnologia mencionada no artigo em um departamento de polícia.

Link 14: discovered Clearview: Link externo editorial com função de complementação, levando a um artigo com mais informações sobre a tecnologia e como está sendo utilizada.

Link 15: local police departments are using facial recognition: Link externo editorial com função de complementação, fortalecendo o argumento do texto e complementando sobre como é usada a tecnologia do texto.

Link 16: FACES: Link interno editorial, utilizado pela segunda vez no artigo, com função de memória, levando a outro artigo do New York Times sobre uma tecnologia similar a do artigo original e como é utilizada em departamentos de polícia.

Link 17: until the end of 2019: Link externo editorial com função de acontecimento, levando a uma matéria sobre o acontecimento citado no artigo com informações mais detalhadas sobre.

Link 18: rates the performance: Link externo editorial com função de complementação, levando a página de uma agência independente, citada no trecho, com relatórios avaliando diferentes algoritmos de reconhecimento facial.

Link 19: government’s use of facial recognition: Link externo editorial com função de detalhamento, levando a um estudo sobre os perigos e erros do uso de tecnologias de reconhecimento facial, fortalecendo o argumento da matéria.

Link 20: an F.A.Q. document: Link externo editorial com função de complementação, levando a um documento com as perguntas mais frequentes feitas a empresa do artigo.

Link 21: an August memo: Link externo editorial com função de detalhamento, levando a um memorando, citado no trecho da matéria, com informações sobre a empresa do artigo para possíveis clientes.

Link 22: Atlanta Police Department: Link externo editorial com função de complementação, levando a um site com emails e informações sobre o uso de reconhecimento facial no departamento de polícia citado no trecho da matéria.

Link 23: facial recognition should be banned: Link interno editorial com função de memória, levando a um artigo de opinião com argumentos contra tecnologias de reconhecimento facial, fortalecendo as observações feitas na matéria.

Ótima análise na tarefa 2, indicando adequadamente o tipo de hyperlink e a função do hyperlink realizado.

Tarefa 3: Identificar a ecologia do conhecimento

• Análise de backlink:

1. URL Rating (UR): é uma métrica que mostra a força/ autoridade de um perfil de backlink de um URL de destino em uma escala de 1 a 100, com base em quantos sites o tem como backlink (quantas vezes ele é linkado). De modo geral, cada página passa sua pontuação de classificação para todas as páginas às quais está vinculado. O URL do artigo tem pontuação de 82, mostrando uma quantidade e qualidade relativamente alta de sites que o linkam.
2. Domain Rating (DR): é uma métrica que mostra a força do perfil de backlink de um site. Com base na qualidade e no número de backlinks, um site é classificado em uma escala de 0 a 100 (logarítmica). Quanto maior a sua pontuação, mais forte o seu site e maior o potencial de um bom desempenho na pesquisa. DR é um termo relativo, no sentido de que depende não apenas do número total de sites com alto nível de DR que linkam para você, mas também de quantos outros sites esses sites com alto nível de DR apontam para. O DR do site do artigo, The New York Times, tem pontuação de 94, apresentando uma linkagem forte e colocando o website em uma posição alta na database da ferramenta utilizada para análise: Ahrefs.
3. Backlink: representa a quantidade de links à matéria presente em outros sites. O Google e outros principais mecanismos de pesquisa consideram os backlinks "votos" para uma página específica. As páginas com um número alto de backlinks tendem a ter uma alta classificação em todos os principais mecanismos de pesquisa. O artigo possui um total de 254,991 backlinks, o que leva a sua alta classificação nos mecanismos de pesquisa.
4. Referring domains: é a quantidade de domínios ou plataformas nas quais o site ou página de destino possui backlinks. O número de referring domains tende a ser diferente, muitas vezes menor, do que o de backlinks, pois um mesmo site pode utilizar o mesmo link em diversas postagens. O artigo tem um total de 4,231 domínios com links direcionando para ele.

• Análise: O backlink do site tem seu número de UR e DR consideravelmente altos. O bom desempenho do artigo era de certa forma esperado, por pertencer a um portal de notícias renomado e tratar de um assunto atual e de interesse do público. O domínio The New York Times está classificado extremamente bem, mostrando a força da plataforma, sua posição como referência e também como uma página de HUB com alto posicionamento nas pesquisas em ferramentas de busca.

Perfeita análise das métricas. É interessante perceber que essa matéria acaba sendo amplamente linkada e até reproduzida, como se vê abaixo, por causa -- como você pontuou -- da relevância do NYTimes. E parabéns pelo ótimo uso do html, aqui e abaixo!

Tabelamento dos cinco primeiros resultados

Links na ordem em que aparecem (1-5)	Por que aparecem no topo?
The Secretive Company That Might End Privacy as We Know It- The New York Times (artigo original)	O primeiro link, como já esperado, é a própria matéria no New York Times, já que o que foi procurado era o título específico e completo deste artigo.
The Secretive Company That Might End Privacy as We Know It - Cyber Harvard	O segundo resultado leva a uma página no site do Berkman Klein Center da Universidade de Harvard, com um link direcionando ao artigo original (NYTimes) devido a um dos associados ter sido entrevistado para o artigo. Além de já possuir um domínio forte, ao linkar com outro de força similar, como o NYT, o link é puxado para cima no Google, mas também colocar o nome inteiro da matéria na sua construção facilita sua alta posição na ferramenta de pesquisa.
The secretive company that might end privacy as we know it - Charlotte Business Journal	O terceiro resultado leva a uma re-postagem da matéria em um journal, que possui uma parceria com o New York Times autorizando a postagem do conteúdo para seus assinantes. Além de já possuir um domínio forte, ao linkar com outro de força similar o link é puxado para cima no Google, mas também utilizar o nome inteiro da matéria na sua construção facilita sua alta posição na ferramenta de pesquisa.
The Secretive Company That Might End Privacy As We Know It - Fortuna’s Corner	O quarto resultado leva a um blog que re-postou a matéria original sem alterações, com os mesmos links e com um link direcionando a postagem do NYTimes. Ao linkar os mesmos domínios fortes presentes na matéria do Times e utilizar o mesmo título, o link é puxado para cima no Google, devido ao algoritmo reconhecer sua semelhança, porém, por ser considerado um domínio fraco, acaba não aparecendo diretamente abaixo da matéria original.
New York Times: The secretive company that might end privacy as we know it - Kyiv Post	O quinto resultado leva a uma postagem de um jornal Ucraniano com o título e linha fina da matéria original com um link para a mesma. Por possuir um domínio mediano, ao linkar com outro de força grande, como o NYT, o link é puxado para cima no Google, mas também utilizar o título inteiro da matéria junto nome do New York Times na sua construção auxiliam em sua alta posição na ferramenta de pesquisa.

• Pergunta para o Google: Buscando “clearview ai privacy” o primeiro resultado leva ao artigo do New York Times, devido ao assunto da busca ser o foco principal da matéria, com uma das palavras estando presente no título, a credibilidade do domínio e por ser uma página de HUB. Curiosamente o artigo permanece aparecendo em primeiro caso seja alterada a ordem das palavras ao fazer a busca, porém os resultados que aparecem depois tem a ordem alterada.

• Resultados seguintes e o por que aparecem no topo da busca:

1. What is Clearview AI and why is it raising so many privacy red flags?
2. If you’re worried about the end of privacy, don’t waste your outrage on Clearview AI
3. Clearview - Technology to help solve the hardest crimes
4. How Clearview AI is using facial recognition
5. Clearview AI sued over facial recognition privacy concerns

• Análise: Esses resultados aparecem na busca devido a tratarem do mesmo assunto, mesmo que de maneiras diferentes, como é possível ver no segundo link que de certa forma minimiza a responsabilidade da empresa em questão, enquanto os outros a têm como foco principal. Nem todos seguem a mesma linha de raciocínio que a autora do artigo do New York Times, porém todos têm sua matéria original como uma certa base para a reportagem, por ter sido a primeira a trazer luz a empresa sendo discutida. Mesmo com suas variações em abordagem, todos os links tratam da mesma discussão, o que justifica o porque aparecem. O terceiro link é o único que se diferencia por não ser uma reportagem sobre o assunto, mas sim a homepage do site da Clearview AI, onde podemos encontrar no fim da página links disponíveis para matérias que aparentam valorizar a imagem da empresa, um deles sendo do próprio New York Times. O porquê de aparecem em primeiro lugar, ao meu ver, está mais devido à credibilidade/força de seus domínios/plataformas. O New York Times, Fortune, Venture Beat, Vox e até o CNet provavelmente tem sua força, devido a serem linkadas muitas vezes em outras páginas. As matérias contém diversas linkagens dentro delas, o que as permite serem tratadas como HUBs e as faz serem mais valorizadas pelo algoritmo do Google.

Perfeita análise: há uma tentativa de todos esses veículos subirem em relação aos outros, de certo modo surfando na autoridade que matérias de fôlego como esta geram. Você identificou claramente isso! Bom trabalho.

Reconhecimento facial: força para o bem ou ameaça à privacidade?

Normalmente, não é adequado fazer um título com uma pergunta na internet, pois o pressuposto é que o leitor faz a pergunta e seu título responde. Aqui, você está meio caminho andado.

As diferentes opiniões e preocupações em relação ao uso de tais tecnologias

Ao redor do mundo, governos e corporações buscam investir ou desenvolver tecnologias de reconhecimento facial. Com diferentes agências de segurança pública possuindo seu próprio sistema e buscando expandir sua base de dados. No entanto, tais tecnologias não existem sem inúmeras críticas e preocupações.

Ótimo início -- para melhorar, valeria colocar dados mais objetivos, como números de investimento, por exemplo.

Há muito a ser discutido sobre ética, privacidade e legalidade em relação a tecnologias de reconhecimento facial. Alguns querem um aumento na vigilância biométrica, outros querem que a mesma seja banida, destacando falhas devido ao viés na programação, com um estudo comprovando de que muitas tecnologias de reconhecimento facial são racistas.

Olhando para a imagem global para obter uma visão da tecnologia atual de reconhecimento facial revela, de certa forma, um caos. No Reino Unido, as autoridades defendem o uso de testes de reconhecimento facial automatizados, apesar das inúmeras críticas e questionamentos sobre a legitimidade dos resultados e de sua legalidade, devido à falta de regulamentação sobre seu uso.

Nos Estados Unidos, as cidades individualmente aceitam ou rejeitam totalmente o uso de tais tecnologias. Quanto à Ásia, Hong Kong experimenta algo semelhante ao cyberpunk distópico real. Com manifestantes não apenas evitando a tecnologia, mas tentam usar a mesma contra o governo.

No Brasil, cerca de 37 cidades do país já utilizam tecnologias de reconhecimento facial, nas áreas de segurança pública, controle de fronteiras e transporte. Porém, similar ao que ocorre em outros países, seu uso não vem sem apreensões.

Ótima linha argumentativa, que foi de uma realidade geral a casos específicos. Mas senti falta de mais links para o caso brasileiro, por mais que o que colocou seja de interesse.

As empresas privadas responsáveis por tais tecnologias também são alvo de escrutínio. A falta de fiscalização em relação a coleta dos dados, como podem ser manipulados e para quem são vendidos estão no topo da lista de preocupações. Clearview AI tinha como um dos argumentos mais veementes contra suas práticas o de que os protocolos de segurança e armazenamento de dados da empresa não haviam sido testados e nem regulamentados. Validando as críticas, a empresa teve seu sistema hackeado, com um vazamento mostrando seus diversos clientes.

A violação do direito à privacidade, com a obtenção de dados sem nosso consentimento, é algo que deve ser levado em consideração quando são discutidas diferentes regulamentações sobre seu uso.

Ótimo trabalho! Muito bom mesmo: texto claro, informativo, interessante.

Tarefa 5: Redes Sociais

• Redes sociais em que o texto apareceu:

1. Twitter: https://twitter.com/nytimes/status/1235649871153004545?s=20

Observações: O texto foi compartilhado pelo perfil oficial do The New York Times cerca de 48 dias após sua publicação, o artigo aparenta ter sido compartilhado devido publicação em um novo artigo escrito pelo mesmo autor com novas informações sobre o uso da tecnologia e a empresa.

• Interações:

1. Site do The New York Times: No texto original, atualmente, existem 1.168 comentários.
2. Twitter:

Comentários	Likes	Compartilhamentos
6	67	37

• Observações: Além dos compartilhamentos do tweet do New York Times, o artigo foi compartilhado em perfis pessoais de diversos usuários, que após lerem a matéria decidiram compartilhá-la com seus seguidores na rede social, alguns apenas com o link e outros com comentários, em geral, positivos e concordando com os argumentos apresentados na matéria.
• As interações em sua maioria são de apoio ao artigo, porém, talvez compartilhando o mesmo em mais redes e em um período mais próximo a data de publicação, haveriam interações mais significativas.

No semestre que vem veremos mais a fundo como lidar com métricas de redes sociais. O que fez está ótimo por enquanto!