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A playlist do Spotify
🔀 Por que a aleatoriedade não é tão aleatória assim?
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5:44 PM • Feb 24, 2025
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Ainda estamos ajustando tudo, mas queremos garantir que estamos criando algo realmente útil.
Para isso, precisamos entender melhor os desafios e necessidades de estudantes e profissionais da educação.
E ninguém melhor que você 🫵 para nos ajudar a clarear esse caminho!
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Então, bora bater um papo!
📰 THE WEEKLY MATH #62
A playlist do Spotify: Por que a aleatoriedade não é tão aleatória assim?
🎲 A ideia de sorte ou acaso é fascinante, mas quando se trata de computadores, o que chamamos de “aleatório” é na verdade fruto de cálculos bem definidos.
Os sistemas digitais não conseguem criar números verdadeiramente aleatórios. Em vez disso, eles usam algoritmos para gerar o que chamamos de números pseudoaleatórios.
Um dos métodos mais simples e utilizados é o Gerador Congruencial Linear. A fórmula é:
Xₙ₊₁ = (a · Xₙ + c) mod m
Essa equação transforma uma semente inicial (X₀) em uma sequência de números que parecem ser escolhidos ao acaso, mas que seguem uma regra fixa.
Parâmetros como “a” (multiplicador), “c” (incremento) e “m” (módulo) determinam o comportamento da sequência. Cada novo valor depende do anterior, criando a ilusão de imprevisibilidade.
Esses cálculos não são apenas teorias em um livro. Eles estão presentes em diversas aplicações do nosso dia a dia, desde sorteios de loterias até os algoritmos por trás do modo “ordem aleatória” no Spotify.
O 'CASE' DO SPOTIFY
🔀 No caso do Spotify, muitos assinantes reclamaram que a função “ordem aleatória” não era tão imprevisível quanto esperado.
Usuários notaram que músicas do mesmo artista ou com estilo semelhante apareciam em sequência. Em resposta, o time do Spotify ajustou o algoritmo - e está o aprimorando até hoje.
Eles implementaram heurísticas que, em tese, evitam repetições imediatas, garantindo uma experiência que se aproxima mais da verdadeira aleatoriedade.
Essa mudança fez toda a diferença para quem busca surpresa a cada faixa.
Para entender melhor como funciona um gerador pseudoaleatório, veja este exemplo em Python:
def gerador_pseudoaleatorio(x0, a, c, m, n):
# x0: semente inicial
# a: fator multiplicador
# c: incremento constante
# m: módulo para limitar o valor
# n: número de valores a serem gerados
numeros = [] # Lista para armazenar os números gerados
x = x0
for i in range(n):
x = (a * x + c) % m # Calcula o próx. nº da sequência
numeros.append(x) # Adiciona o número à lista
return numeros
# Exemplo: gera 10 números pseudoaleatórios
print(gerador_pseudoaleatorio(1, 1103515245, 12345, 2**31, 10))Neste código, o algoritmo começa com uma semente (x0) e, a cada iteração, calcula um novo número usando a fórmula do Gerador Congruencial Linear.
Os parâmetros “a”, “c” e “m” determinam a “mistura” dos números.
Ao final, a função retorna uma lista de 10 números que, embora pareçam escolhidos ao acaso, são totalmente determinados pelos valores iniciais.
E A NETFLIX?
Outro exemplo interessante é o da Netflix.
Além de personalizar recomendações com base no histórico de visualização, a Netflix utiliza toques de aleatoriedade para introduzir conteúdos inesperados.
Esse “elemento surpresa” ajuda a ampliar os horizontes dos usuários, incentivando a descoberta de novos gêneros e títulos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.
A manipulação da nossa jornada como cliente vai muito além de um mero acaso.
Plataformas como Spotify e Netflix usam a matemática para estruturar nossas experiências, influenciando nossas escolhas e até nossos hábitos.
Cada recomendação e cada ordem de exibição são o resultado de cálculos precisos que misturam o previsível com o inesperado.
Essa realidade nos convida a refletir: entender os algoritmos por trás das interfaces que usamos diariamente é essencial para reconhecer como o conhecimento matemático dita as regras desse mundo digital.
Ao compreender esses mecanismos, ganhamos poder para fazer escolhas mais informadas e apreciamos a criatividade que surge dessa combinação de ordem e surpresa.
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