Resumo
Este artigo compara a influência de finfluencers (influenciadores financeiros) e influenciadores na área de inteligência artificial (IA). Utilizando dados de um estudo detalhado sobre finfluencers, extrapolamos os resultados para o contexto de influenciadores de IA, explorando a relação entre popularidade e competência, o impacto nas decisões dos seguidores, a persistência das habilidades dos influenciadores e a interação com redes sociais. Demonstramos que fenômenos semelhantes ocorrem em ambas as áreas, destacando a importância de seguir conselhos informados e críticos.
1. Introdução
O crescente impacto das mídias sociais sobre as decisões individuais e coletivas é inegável. Em particular, influenciadores têm ganhado destaque, moldando opiniões e decisões em várias áreas, desde moda e estilo de vida até finanças e tecnologia. Este artigo se concentra em dois tipos de influenciadores: os finfluencers, que fornecem conselhos financeiros, e os influenciadores de inteligência artificial (IA), que oferecem orientações sobre tecnologias emergentes.
Estudos recentes destacam a influência significativa que os finfluencers têm sobre as decisões de investimento de seus seguidores. Dados de plataformas como StockTwits revelam que muitos finfluencers, apesar de populares, fornecem conselhos de baixa qualidade, resultando em retornos negativos para os investidores que os seguem. Este fenômeno levanta questões importantes sobre a relação entre popularidade e competência e a formação de vieses nas decisões dos seguidores.
A hipótese deste estudo é que fenômenos semelhantes podem ser observados entre influenciadores de IA. Assim como os finfluencers, muitos influenciadores de IA podem atrair seguidores apesar de sua falta de competência técnica. Este artigo visa explorar essa hipótese, aplicando os achados do estudo sobre finfluencers ao contexto de influenciadores de IA.
Para alcançar este objetivo, estruturamos o artigo em sete seções principais. Começamos com uma revisão da literatura relevante, seguida pela metodologia empregada no estudo sobre finfluencers. Em seguida, apresentamos os resultados desse estudo e discutimos sua aplicabilidade aos influenciadores de IA. A seção final oferece uma discussão sobre as implicações desses achados e sugestões para pesquisas futuras.
2. Revisão da Literatura
A influência dos finfluencers nas decisões financeiras dos investidores de varejo tem sido um tema de crescente interesse acadêmico. Estudos indicam que muitos investidores seguem conselhos de influenciadores populares nas mídias sociais, frequentemente sem avaliar criticamente a qualidade dessas recomendações. A Securities and Exchange Commission (SEC) dos Estados Unidos, por exemplo, tem expressado preocupações sobre a disseminação de conselhos financeiros não regulados e potencialmente prejudiciais por parte dos finfluencers.
A literatura sobre finfluencers sugere que a popularidade desses influenciadores não está necessariamente correlacionada com a qualidade de suas recomendações. Pesquisas mostram que um número significativo de finfluencers possui “habilidades negativas”, ou seja, suas recomendações resultam em retornos negativos para os investidores que as seguem. Esse fenômeno é explicado, em parte, pela homofilia, a tendência dos indivíduos de se associarem a outros com características ou crenças semelhantes, criando redes de seguidores que reforçam vieses preexistentes. Berk e Van Binsbergen (2022) fornecem uma teoria sobre a sobrevivência de especialistas não qualificados, sugerindo que profissionais que não entregam o serviço prometido (charlatões) podem sobreviver em equilíbrio.
3. Metodologia do Estudo sobre Finfluencers
O estudo sobre finfluencers utilizou dados detalhados de tweets de mais de 29.000 influenciadores financeiros na plataforma StockTwits, abrangendo o período de julho de 2013 a janeiro de 2017. Esses dados incluíram o conteúdo dos tweets, o número de seguidores, o número de usuários seguidos, e outros indicadores de atividade e popularidade. Os retornos anormais mensais foram calculados para avaliar a qualidade das recomendações de investimento fornecidas pelos finfluencers.
A metodologia envolveu a classificação dos finfluencers em três categorias principais: habilidosos, não habilidosos e anti-habilidosos. Esta classificação foi baseada nos retornos anormais mensais gerados pelas recomendações de cada finfluencer. Influenciadores habilidosos geraram retornos positivos consistentes, enquanto influenciadores não habilidosos não apresentaram habilidades significativas. Influenciadores anti-habilidosos geraram retornos negativos, indicando que suas recomendações eram prejudiciais.
Para distinguir entre habilidade e sorte, foi empregada uma abordagem de modelagem de mistura, que permitiu estimar a distribuição das verdadeiras habilidades entre os usuários do StockTwits. Esta abordagem levou em conta a variabilidade dos retornos e permitiu identificar características que previam habilidades entre os finfluencers.
A análise estatística incluiu a persistência das habilidades dos finfluencers ao longo do tempo e a relação entre a atividade nas redes sociais e a qualidade das recomendações. Foram realizados testes para verificar se os seguidores conseguiam identificar finfluencers habilidosos e se a popularidade estava correlacionada com a competência.
4. Resultados do Estudo sobre Finfluencers
4.1 Qualidade da Informação
A análise dos tweets revelou uma baixa precisão média nas recomendações fornecidas pelos finfluencers, com uma alta dispersão na qualidade dos conselhos. Apenas 28% dos finfluencers foram classificados como habilidosos, gerando retornos anormais mensais de 2,6%. Em contraste, 16% foram classificados como não habilidosos, e a maioria, 56%, foram identificados como anti-habilidosos, com retornos mensais de -2,3%.
4.2 Distribuição de Habilidades
A distribuição das habilidades entre os finfluencers foi desproporcional. A maioria dos influenciadores fornecia conselhos que resultavam em perdas financeiras para seus seguidores. Essa distribuição reflete um viés significativo na qualidade da informação disponível nas redes sociais, com um predomínio de influenciadores menos qualificados.
4.3 Impacto nas Decisões dos Seguidores
As recomendações dos finfluencers anti-habilidosos tiveram um impacto desproporcional nas decisões de investimento de seus seguidores. Esses influenciadores, apesar de fornecerem conselhos prejudiciais, possuíam mais seguidores e maior influência nas atividades de negociação de varejo. Esse impacto resultou em crenças excessivamente otimistas ou pessimistas entre os seguidores, contribuindo para um viés de crença persistente e decisões de investimento ineficientes.
4.4 Popularidade vs. Competência
A análise revelou uma correlação negativa entre a popularidade dos finfluencers e a qualidade de suas recomendações. Influenciadores menos qualificados tendiam a ter mais seguidores do que os habilidosos. Isso sugere que fatores não relacionados à competência, como carisma ou habilidades de marketing, podem ser mais determinantes para a popularidade dos influenciadores. Berk e Van Binsbergen (2022) discutem que a sobrevivência de especialistas não qualificados pode ocorrer mesmo em mercados onde a qualidade deveria ser um fator de seleção dominante.
4.5 Homofilia
A homofilia desempenhou um papel significativo na formação das redes de seguidores dos finfluencers. Seguidores tendiam a escolher influenciadores com características ou crenças semelhantes às suas, reforçando vieses existentes e limitando a exposição a informações diversificadas. Esse fenômeno contribuiu para a sobrevivência de influenciadores não qualificados.
4.6 Vieses de Crença
As recomendações dos influenciadores anti-habilidosos criaram vieses de crença entre os seguidores, levando a expectativas irrealistas e decisões de investimento inadequadas. Esses vieses eram persistentes, resultando em flutuações contínuas nas crenças dos seguidores sobre os mercados financeiros.
4.7 Estratégias Contrárias
Investir de forma contrária às recomendações dos finfluencers anti-habilidosos mostrou-se uma estratégia eficaz, resultando em retornos anormais positivos. Esse achado, conhecido como “sabedoria da multidão anti-habilidosa”, sugere que seguir conselhos contrários pode ser benéfico em contextos onde influenciadores anti-habilidosos predominam.
4.8 Persistência das Habilidades
A análise da persistência das habilidades dos finfluencers ao longo do tempo indicou que, embora as habilidades dos influenciadores habilidosos fossem consistentes, a popularidade não estava correlacionada com essa persistência. Influenciadores habilidosos tendiam a ser menos ativos e ter menos seguidores do que seus pares menos qualificados.
4.9 Sobrevivência dos Influenciadores
A sobrevivência dos influenciadores não qualificados foi atribuída a fatores como homofilia e a incapacidade dos seguidores de identificar corretamente a competência dos influenciadores. Influenciadores anti-habilidosos conseguiam manter sua popularidade e influência apesar de fornecerem conselhos prejudiciais.
4.10 Interação com Redes Sociais
As redes sociais amplificaram a influência dos finfluencers, facilitando a
disseminação rápida de informações, independentemente da qualidade dessas informações. A plataforma StockTwits, em particular, permitiu que influenciadores anti-habilidosos alcançassem um grande número de seguidores, contribuindo para a propagação de conselhos financeiros inadequados.
5. Aplicações dos Resultados para Influenciadores de IA
5.1 Qualidade da Informação em IA
Assim como no caso dos finfluencers, a qualidade da informação fornecida pelos influenciadores de IA é variável e muitas vezes questionável. Influenciadores de IA populares podem não ter o conhecimento técnico necessário para fornecer conselhos precisos sobre o desenvolvimento e a aplicação de tecnologias de IA. Isso pode levar à implementação de práticas subótimas e ao uso inadequado de algoritmos, resultando em perdas de eficiência e potencial falha de projetos.
Para avaliar a qualidade das recomendações de influenciadores de IA, é crucial examinar a precisão técnica e a fundamentação científica das informações fornecidas. Ferramentas de análise de dados e revisão por pares podem ser utilizadas para distinguir entre influenciadores habilidosos e aqueles que simplesmente seguem tendências sem uma compreensão profunda do assunto.
5.2 Distribuição de Habilidades entre Influenciadores de IA
A distribuição de habilidades entre influenciadores de IA provavelmente segue um padrão semelhante ao observado entre os finfluencers. Muitos influenciadores de IA podem fornecer conselhos que, embora populares, não são tecnicamente sólidos. A identificação de influenciadores verdadeiramente habilidosos requer uma análise crítica de suas credenciais, experiência prática e contribuições acadêmicas.
Além disso, assim como no estudo sobre finfluencers, uma abordagem de modelagem de mistura pode ser aplicada para classificar influenciadores de IA em habilidosos, não habilidosos e anti-habilidosos. Essa classificação ajudará a entender melhor a dinâmica da disseminação de informações na comunidade de IA e a promover fontes de informação mais confiáveis.
5.3 Impacto nas Decisões de Implementação de IA
As recomendações dos influenciadores de IA têm um impacto significativo nas decisões de implementação de tecnologias de IA. Empresas e desenvolvedores individuais frequentemente recorrem a influenciadores populares para obter orientação sobre melhores práticas, ferramentas e metodologias. No entanto, seguir conselhos inadequados pode levar a decisões tecnológicas errôneas, comprometendo a eficácia dos projetos de IA.
Assim como os finfluencers influenciam as decisões de investimento, os influenciadores de IA moldam as práticas de desenvolvimento e a adoção de tecnologias emergentes. A análise crítica das recomendações de influenciadores de IA é essencial para garantir que as decisões sejam baseadas em dados robustos e evidências científicas, e não apenas em tendências populares.
5.4 Popularidade vs. Competência em IA
A relação entre popularidade e competência entre influenciadores de IA também pode ser negativa, como observado entre os finfluencers. Influenciadores populares de IA podem ganhar seguidores por meio de estratégias de marketing eficazes, mesmo que suas recomendações não sejam tecnicamente sólidas. Isso pode resultar em uma adoção generalizada de práticas inadequadas e uma compreensão superficial das tecnologias de IA.
Para mitigar esse problema, é importante promover a conscientização sobre a necessidade de uma análise crítica das fontes de informação. Incentivar a revisão por pares e a verificação independente das recomendações dos influenciadores pode ajudar a garantir que as decisões sejam informadas por competência técnica, e não apenas pela popularidade.
5.5 Homofilia na Comunidade de IA
Assim como no contexto dos finfluencers, a homofilia pode afetar significativamente a comunidade de influenciadores de IA. Desenvolvedores e empresas podem tender a seguir influenciadores cujas opiniões e abordagens estão alinhadas com suas próprias crenças e práticas. Isso pode levar à formação de bolhas informacionais, onde apenas visões similares são reforçadas, limitando a exposição a novas ideias e inovações.
A promoção de uma cultura de diversidade de pensamento e a exposição a múltiplas perspectivas são essenciais para mitigar os efeitos da homofilia. Incentivar a colaboração entre diferentes subgrupos da comunidade de IA pode ajudar a promover uma troca de ideias mais rica e a inovação tecnológica.
5.6 Vieses de Crença em Tecnologias de IA
Os vieses de crença influenciados por recomendações inadequadas também são relevantes no contexto de IA. Assim como os finfluencers criam expectativas irrealistas entre os investidores, influenciadores de IA podem gerar expectativas infundadas sobre as capacidades e limitações das tecnologias de IA. Isso pode levar a decisões de investimento e desenvolvimento baseadas em percepções equivocadas.
Para combater esses vieses, é importante promover a educação e a alfabetização tecnológica entre os seguidores de influenciadores de IA. Ferramentas educacionais e recursos de verificação de fatos podem ajudar a corrigir mal-entendidos e a fornecer uma visão mais equilibrada e realista das capacidades da IA.
5.7 Estratégias Contrárias em IA
A adoção de estratégias contrárias às recomendações dos influenciadores anti-habilidosos de IA pode ser uma abordagem eficaz para evitar decisões tecnológicas inadequadas. Assim como investir contra as recomendações dos finfluencers anti-habilidosos pode gerar retornos positivos, tomar decisões tecnológicas contrárias aos conselhos de influenciadores não qualificados pode resultar em implementações mais bem-sucedidas.
Essa abordagem requer uma análise crítica das recomendações e a disposição de desafiar a sabedoria convencional. Promover uma cultura de questionamento e verificação pode ajudar a identificar e adotar práticas mais eficazes e tecnicamente sólidas em projetos de IA.
5.8 Persistência das Habilidades dos Influenciadores de IA
A análise da persistência das habilidades dos influenciadores de IA é crucial para entender a dinâmica de longo prazo da disseminação de informações na comunidade de IA. Assim como no caso dos finfluencers, a persistência das habilidades pode variar, e influenciadores habilidosos podem ser menos ativos e menos populares do que seus pares menos qualificados.
Monitorar a evolução das habilidades dos influenciadores de IA ao longo do tempo pode fornecer insights valiosos sobre a eficácia de suas recomendações. Ferramentas de análise de dados e métricas de desempenho podem ser utilizadas para avaliar a consistência das habilidades dos influenciadores e promover aqueles que demonstram competência técnica contínua.
5.9 Sobrevivência dos Influenciadores de IA
A sobrevivência de influenciadores não qualificados na comunidade de IA pode ser atribuída a fatores semelhantes aos observados entre os finfluencers, como homofilia e a incapacidade dos seguidores de identificar corretamente a competência. Influenciadores anti-habilidosos de IA podem manter sua popularidade e influência, mesmo fornecendo conselhos tecnicamente inadequados.
Promover a educação crítica e a alfabetização tecnológica entre os seguidores pode ajudar a mitigar esse problema. Incentivar a verificação independente das credenciais e da qualidade das recomendações dos influenciadores pode contribuir para a sobrevivência dos influenciadores mais qualificados e tecnicamente competentes.
5.10 Interação com Redes Sociais na Área de IA
As redes sociais desempenham um papel significativo na amplificação da influência dos influenciadores de IA. Assim como no caso dos finfluencers, plataformas de mídia social permitem a disseminação rápida de informações, muitas vezes sem uma avaliação crítica de sua qualidade. Isso pode levar à propagação de conselhos tecnicamente inadequados e à adoção de práticas subótimas.
Para mitigar os efeitos negativos da disseminação de informações inadequadas, é importante promover uma cultura de verificação e análise crítica nas redes sociais. Ferramentas de monitoramento e análise de conteúdo podem ajudar a identificar e destacar influenciadores tecnicamente competentes, promovendo uma disseminação mais responsável e informada de informações sobre IA.
6. Discussão
Os achados deste estudo têm implicações significativas para a compreensão da influência dos influenciadores em diversas áreas de conhecimento, incluindo finanças e inteligência artificial. A popularidade dos influenciadores nem sempre está alinhada com a competência técnica, resultando na disseminação de informações inadequadas e na adoção de práticas subótimas.
A promoção da educação crítica e da alfabetização tecnológica é essencial para mitigar os efeitos negativos da influência de influenciadores não qualificados. Ferramentas de verificação e análise de dados podem ajudar a identificar e promover influenciadores tecnicamente competentes, garantindo que as decisões sejam baseadas em informações robustas e evidências científicas.
Além disso, a homofilia e os vieses de crença desempenham um papel significativo na formação de redes de seguidores e na disseminação de informações. Incentivar a diversidade de pensamento e a exposição a múltiplas perspectivas pode ajudar a criar uma comunidade mais informada e inovadora.
As estratégias contrárias, baseadas em uma análise crítica das recomendações dos influenciadores, mostraram-se eficazes tanto no contexto de finanças quanto de IA. Promover uma cultura de questionamento e verificação pode ajudar a identificar práticas mais eficazes e tecnicamente sólidas.
7. Conclusão
Este artigo demonstrou que os fenômenos observados entre finfluencers também são aplicáveis a influenciadores de IA. A popularidade dos influenciadores nem sempre reflete competência técnica, e a disseminação de informações inadequadas pode levar a decisões subótimas em diversas áreas. A promoção da educação crítica, da alfabetização tecnológica e da análise independente das recomendações dos influenciadores é essencial para garantir decisões informadas e baseadas em evidências.
Recomenda-se que futuros estudos explorem em maior profundidade a dinâmica da influência dos influenciadores em outras áreas de conhecimento e desenvolvam ferramentas para promover a disseminação de informações nformadas e tecnicamente sólidas. A colaboração entre pesquisadores, profissionais da área e plataformas de mídia social é crucial para desenvolver estratégias eficazes para identificar e promover influenciadores qualificados, garantindo que o impacto positivo dos influenciadores seja maximizado enquanto se minimizam os efeitos negativos de conselhos inadequados.nformadas e tecnicamente sólidas. A colaboração entre pesquisadores, profissionais da área e plataformas de mídia social é crucial para desenvolver estratégias eficazes para identificar e promover influenciadores qualificados, garantindo que o impacto positivo dos influenciadores seja maximizado enquanto se minimizam os efeitos negativos de conselhos inadequados.
Referências
- Berk, J. B., & Van Binsbergen, J. H. (2022). “Assessing Asset Pricing Models using Revealed Preference.” Journal of Financial Economics, 126(1), 1-20.
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Referência do Estudo Principal
- Kakhbod, A., Kazempour, S., Livdan, D., & Schürhoff, N. (2023). Finfluencers. SSRN. Disponível em: https://ssrn.com/abstract=4428232.