Os melhores filmes para assistir no streaming agora: a lista do crítico é uma pequena rebelião contra o algoritmo

Toda semana um crítico senta e faz algo vagamente heroico: escolhe. Um punhado de filmes, dignos da sua noite, nomeados e defendidos. O gesto parece jornalismo de serviço simples — uma mão amiga apontando além da bagunça — mas veja contra o que ele se coloca. Ele se coloca contra uma máquina que já decidiu, por você, o que você provavelmente vai querer, e organizou uma vitrine inteira para confirmar isso. A lista é pequena. O que ela enfrenta não é.

O grande truque do streaming foi semântico. Ele parou de distribuir filmes e começou a servir “conteúdo”, e a palavra importa, porque é exatamente como o software enxerga. Um filme entra no sistema não como uma obra de um diretor com uma filmografia por trás, mas como um pacote de atributos: um gênero, uma duração, um tipo de ator principal, uma etiqueta de estilo cinematográfico. O autor é dissolvido em metadados. Uma vez que um filme é apenas seus atributos, qualquer filme com atributos semelhantes serve, e a tarefa da plataforma se torna não te mostrar um filme específico, mas manter o olho se movendo pela fileira.

E o olho se move. Segundo um estudo da New America sobre a plataforma, cerca de quatro quintos das horas que as pessoas passam na Netflix vêm do seu sistema de recomendação, e não de algo que elas procuraram; a busca — o ato de querer uma coisa específica — é o comportamento minoritário. Essa é a aritmética que a lista do crítico está contestando silenciosamente. Ela está lutando pela fração da audiência que ainda é uma escolha.

O problema mais profundo é que o motor estreita. Como os analistas da XroadMedia colocaram, quanto mais o sistema aprende sobre você, mais ele se inclina para o que já sabe, até que um perfil bem treinado se torna um espelho — os mesmos gostos refletidos com retornos decrescentes. A serendipidade, a coisa que mantém um catálogo vivo, é precisamente o que a personalização é construída para eliminar. O que ela otimiza é a probabilidade de você apertar o play, não a possibilidade de você encontrar algo que não poderia ter previsto. Ela não tem opinião sobre se um filme é bom; ela tem uma opinião muito exata sobre se você vai terminá-lo.

É aqui que o reflexo do cinéfilo e o algoritmo se separam para sempre. A história do meio é uma história do imprevisível — de um diretor quebrando seu próprio padrão, de uma forma que argumenta algo que nenhuma sinopse pode conter. Examinando o mesmo terreno, o Global Times observou que a recomendação assume “que o futuro será um espelho do passado”, um belo princípio para logística e um fatal para a arte. Uma máquina que só conhece seu passado nunca pode te entregar o filme que o muda.

Mesmo a promessa mais usada para defender o sistema — que a personalização atende a um público mais amplo e diverso — carrega uma história de cautela. Quando a plataforma começou a personalizar as próprias imagens de miniatura, o único momento visível em que a personalização tocou a representação não foi lisonjeiro: alguns espectadores negros receberam uma arte que destacava um ator negro secundário em vez dos protagonistas reais do filme. Representação, naquele episódio, não era um valor que o sistema mantinha, mas uma alavanca que ele puxava. A imagem foi escolhida para garantir o clique, e o elenco que se dane.

A escala é o que aguça as apostas. A tela inicial da Netflix tem cerca de quarenta fileiras de até setenta e cinco títulos cada, cada posição ranqueada para você, e a própria pesquisa da empresa descobriu que a arte sozinha responde pela parcela esmagadora do que decide um espectador — por isso ela já exibiu até nove imagens diferentes para um único título. Isso não é uma biblioteca. É uma máquina caça-níqueis vestida como tal, e a pequena lista de um crítico é a rara interrupção que pede para você querer uma única coisa de propósito.

Então leia a lista semanal — não porque um punhado de filmes é tudo que vale a pena assistir, mas porque é o último lugar dentro da máquina onde um humano ainda diz este aqui, e quer dizer isso. O algoritmo recuperará a perda pela manhã. Sua recomendação era só sobre o próximo clique; a de um crítico é sobre o próximo filme que você vai lembrar.

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