Classificar coisas e pessoas sempre fez parte do cotidiano do ser humano. Contudo, o rating, como assim foi nomeado este hábito, só foi inserido na sociedade de forma metodológica por volta do século 19. E, de forma sistemática, entre meados do século 20 e, finalmente, consolidado no início do século 21 por meio de softwares de processamento de dados. Hoje, com o Big Data, vive-se o seu nirvana.

Tudo teve início, durante a Revolução Industrial, quando começou a ser desenvolvido um método para análise da solvabilidade das empresas. Este consistia numa pontuação de risco das empresas que era feito de acordo com o histórico de pagamento delas por meio de critérios puramente objetivos. Mais tarde este mesmo método evoluiu ao ser incorporado pelas empresas Fitch Ratings, Standard & Poor’s e a Moody’s Investors Service, mais conhecidas como as primeiras Agências de Classificação de Risco de Crédito .

Posteriormente, com o avanço do século 20, essa prática foi transportada das agências de rating para as empresas de crédito e, a avaliação que antes era exclusiva às pessoas jurídicas, passou também a ser utilizada para as pessoas físicas, por meio do Credit Scoring . Os modelos de credit scoring são sistemas que atribuem scores às variáveis de decisão de crédito de um requerente, mediante a aplicação de técnicas estatísticas. Esses modelos visam sumariar todas as características que permitem distinguir os bons dos maus empréstimos*. Vale ressaltar que o desenvolvimento do credit scoring envolve pessoas e muitas empresas ainda seguem um modelo de avaliação que combina automação de sistema e “feeling” dos seus analistas de crédito, portanto, ainda não estamos em um momento da história em que o scoring se desenvolve 100% automatizado*.

Atualmente, o rating atingiu outra dimensão, e adentrou na esfera pessoal de classificação de pessoas por pessoas. Sem a utilização de uma fórmula matemática, apenas por meio de critérios subjetivos, o rating system deu um novo passo, e isso só foi possível com a popularização das empresas de economia compartilhada ( sharing economy ), tais como Uber, Cabify entre outras.

Construindo uma reputação

Ao chamar um Uber, a primeira informação que você visualiza é a reputação do motorista, no caso, seu score de 1 a 5 estrelas. Finalizada a corrida, o usuário pode classificar o motorista, como se vê no app.

Diante disso, percebe-se que a reputação se constrói pela média geral de corridas, quanto mais estrelas o motorista receber, melhor será a pontuação dele. Fato este que pode ser aferido na plataforma da Uber em Joanesburgo , em que estes critérios estão mais transparentes. Na tabela do link é possível verificar que são elencadas a quantidade de corridas e a nota proporcional a elas que o motorista precisa manter para continuar trabalhando.

Afere-se a média do motorista com base em todas as avaliações recebidas, as quais são somadas e divididas pela quantidade efetiva de corridas em que ele foi avaliado, gerando uma nota de 1 a 5.

Para que o prestador de serviço possa continuar a utilizar a plataforma, ele precisa obrigatoriamente manter a pontuação exigida pelo aplicativo, sob pena de ter o seu serviço temporariamente indisponível ou até mesmo desligado . Por outro lado, se ele possuir um bom desempenho, ele será premiado, por meio de incentivos financeiros, os chamados bônus por desempenho.

A Uber informa que adota esses padrões para poder manter um serviço de alta qualidade e assim catalisar novos usuários. No entanto, é necessário questionar até que ponto a “balança mental” do usuário é a melhor saída?

A trivialidade em avaliar: sociedade ranqueada

Condicionar avaliações mediante critérios subjetivos, demonstram que o fenômeno da “uberização” está longe de chegar a um caráter equitativo. No Uber pool por exemplo, se o usuário não gostar da experiência de compartilhamento da corrida, a plataforma não dá a opção de avaliar o Uber pool em si, mas apenas o motorista, o qual não é o responsável pelo sistema, e acaba sendo o bode expiatório da empresa para inúmeras avaliações negativas dos usuários contra o Uber pool, por exemplo.

O que se percebe é que ao mesmo tempo em que se tornou trivial o ato de avaliar, a importância dele cresceu exponencialmente, uma vez que ele passou a trazer benefícios econômicos aos prestadores de serviços avaliados. Contudo, em que pesem esses benefícios, fato é que ocorreram diversos banimentos de motoristas e usuários de aplicativos como o Uber, e isto demonstra que o sistema em si ainda está no seu estado in natura e que as pessoas simplesmente não sabem como utilizá-lo.

Condicionar as avaliações mediante critérios subjetivos, os quais, podem ser entendidos como bom humor ou mau humor, ou critérios puramente pessoais, demonstram que o fenômeno da uberização está longe de chegar a um caráter equitativo e equânime. Além disso, não precisa ir até à ficção da série Black Mirror , para entender essa situação, basta apenas olhar para a realidade a partir do exemplo da empresa Reputation , especializada na implementação de reputação em plataformas. Com a finalidade de tornar mais fidedignas as avaliações dos usuários, a Reputation possui um software que ajuda as empresas a melhorarem a avaliação e críticas dos seus produtos ou serviços, o que gera uma maior rentabilidade às empresas bem avaliadas.

Fato é que analisando todas as recomendações da Uber , que é o exemplo aqui utilizado, verifica-se que elas ainda não refletem a importância do rating, bem como ainda são rasas e obscuras em dar subsídios para que as pessoas entendam como devem proceder numa avaliação e porque ela importa.

Quando adentramos na seara do ranqueamento voltado para reputação, percebemos que ele se baseia em pessoas que avaliam pessoas, por critérios pessoais, ao mesmo tempo, quando pensamos em avaliação por meio de algoritmos, chegamos à conclusão de que a tecnologia também é humana, e esta, como temos visto, não tem sido nem transparente e nem acessível . Dessa forma, o que resta fazer?

Tudo isso me lembra um trecho do livro “Homo Deus” do Yuval Noah Harari que diz que a avaliação das redes de cooperação humanas depende do parâmetro e do ponto de vista que nós, como sociedade, adotamos e que, ao mesmo tempo, essas mesmas redes se avaliam por parâmetros inventados por elas próprias. Partindo do pressuposto que critérios subjetivos não são parâmetros, precisamos encontrar um equilíbrio, algo que torne o rating horizontal.

Caso a atenção devida a esse novo fenômeno não seja dada, toda essa discussão no final das contas pode vir a se resumir em uma avaliação, de 1 a 5 estrelas, feita por você, leitor.

*Sobre credit scoring, recomendo a leitura de Lewis, Edward M. An Introduction to Credit Scoring. Vol. Seconde Edition. San Rafael, California: Fair, Isaac and Co.,Inc., 1992 e a dissertação de mestrado de Danilson Pedro da Veiga Semedo, publicada em 2009. As informações sobre o funcionamento do rating system foram obtidas com diversos motoristas da Uber e da Cabify, que não quiseram se identificar, em várias corridas que eu fiz, onde questionei sobre o funcionamento do rating, bem como se existiam bonificações por desempenho.

Maria Cecília Oliveira Gomesé advogada especializada em Direito Digital e Propriedade Intelectual no escritório Opice Blum, Bruno, Abrusio e Vainzof, e pós-graduanda em Propriedade Intelectual e Novos Negócios pela FGV.