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segunda-feira, 24 de agosto de 2026

☕ Os Cem Barris de Saquê — Como Cinco Estudantes de Psicologia Levaram um Milhão de Chimpanzés de uma Tier List até a Teoria da Informação

 

Bellacosa Mainframe e os 5 estudantes e sua lista que deu ruim

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

☕ Os Cem Barris de Saquê — Como Cinco Estudantes de Psicologia Levaram um Milhão de Chimpanzés de uma Tier List até a Teoria da Informação

Ou: uma notícia sobre um grupo fechado virou discussão sobre privacidade, Valderrama, Mounjaro, Cyberpunk 2077, o Barão Vermelho, Malba Tahan, SEO, crawlers de Singapura, formigas, infovias e a descoberta de que uma conversa aparentemente bêbada pode conservar perfeita rastreabilidade

Pegue um café.

Hoje não vamos falar exatamente de Psicologia.

Nem de Cyberpunk.

Nem de SEO.

Nem de Manfred von Richthofen.

Nem de Malba Tahan.

Nem de Carlos Valderrama.

Nem de crawlers de Singapura.

Nem de formigas.

Nem sequer dos chimpanzés.

Embora, naturalmente, haja um milhão deles no datacenter e alguém já tenha aberto o centésimo barril de saquê.

Hoje vamos falar de uma coisa muito mais perigosa:

uma conversa que se recusou a morrer.

Tudo começou com uma notícia.

Cinco estudantes de Psicologia estavam sendo investigados por um ranking envolvendo dezenas de universitárias.

Tier list.

Fotografias.

Comentários.

Grupo fechado.

Indignação.

Polícia.

Universidade.

Imprensa.

Até aí, nada indicava que algumas horas depois estaríamos discutindo Hayao Miyazaki, a Primeira Guerra Mundial, Mounjaro, Tolkien, o Guia dos Curiosos e infraestrutura semântica para inteligências artificiais.

Se alguém tivesse previsto isso no primeiro parágrafo, eu teria recomendado reduzir a dose.

Mas aconteceu.

E o mais curioso:

há uma trilha entre todos os assuntos.



🐒 1. O primeiro chimpanzé encontrou uma tier list

A notícia possuía um detalhe que me chamou mais atenção que o próprio ranking.

Aquilo aparentemente havia nascido num grupo fechado.

Não era enquete pública.

Não era postagem aberta.

Não era:

“Vote aqui na mais bonita da faculdade.”

Era uma pequena confraria digital.

Alguém precisava entrar.

Alguém precisava pertencer.

Alguém precisava ser considerado parte daquele espaço.

Então apareceu a primeira pergunta:

como aquilo saiu dali?

Pronto.

Primeiro chimpanzé contratado.

Ele abriu uma cerveja.

Ainda não havia saquê.



🕵️ 2. Entrou o cagueta

A conversa foi imediatamente para uma figura muito mais antiga que WhatsApp, Telegram ou Discord:

o informante.

O infiltrado.

O X-9.

O alcaguete.

O cagueta.

O sujeito que entra, observa, coleta e entrega.

Não sabemos se houve realmente um infiltrado naquele caso.

Talvez um membro legítimo tenha se indignado.

Talvez alguém tenha mostrado o telefone para terceiros.

Talvez o conteúdo tenha passado por várias mãos.

Mas a questão apareceu:

um grupo privado continua privado se qualquer membro pode mudar unilateralmente sua audiência?

Excelente pergunta.

O chimpanzé chamou outro chimpanzé.



🍺 3. O Boteco de Itatiba entrou na investigação

Porque qualquer grupo de amigos com alguns anos de estrada conhece uma verdade simples:

há coisas que pertencem ao contexto em que foram ditas.

Conversa de boteco é uma delas.

O problema é que o boteco analógico possuía uma extraordinária política de governança de dados.

Você dizia uma enorme besteira.

Seu amigo respondia uma ainda maior.

O garçom trazia outra cerveja.

Algumas horas depois:

RETENTION PERIOD = 0

A conversa desaparecia.

Talvez alguém lembrasse.

Provavelmente lembrava errado.

E a humanidade seguia.

Então inventamos o smartphone.

Agora a besteira tem:

timestamp,

autor,

fotografia,

histórico,

backup,

busca,

screenshot,

encaminhamento.

O boteco virou cartório.

No Boteco de Itatiba adotamos uma solução civilizada:

mensagens temporárias de sete dias.

Não porque estejamos planejando um golpe de Estado.

Provavelmente estamos discutindo churrasco.

Mas porque velhos malandros entendem uma coisa que muitas empresas ainda descobrem em consultoria:

se determinada informação não precisa existir para sempre, talvez seja uma boa ideia não guardá-la para sempre.

Os chimpanzés ficaram impressionados.

Abriram o primeiro barril de saquê.



🔐 4. Segurança perfeita, até aparecer um ser humano

Claro que mensagem temporária não impede screenshot.

E surgiu imediatamente o problema clássico:

USER AUTHENTICATED = TRUE
USER AUTHORIZED    = TRUE
USER TRUSTWORTHY   = ???

Você pode possuir criptografia excelente.

Pode controlar entrada.

Pode colocar senha.

Pode exigir convite.

Pode apagar mensagens.

Mas depois que a informação chega legitimamente ao dispositivo de outra pessoa, você depende de uma tecnologia ainda experimental:

confiança humana.

Isso nos levou de volta à velha espionagem.

E então alguém comentou:

— Se vazar, hoje qualquer um pode dizer que o print foi feito por IA.

Outro chimpanzé levantou a cabeça.



🤖 5. A IA tornou o verdadeiro mais fácil de negar

Entramos então num paradoxo delicioso.

A inteligência artificial tornou muito mais fácil fabricar:

imagem falsa,

voz falsa,

vídeo falso,

conversa falsa,

screenshot falso.

Mas também tornou mais fácil dizer que uma coisa verdadeira é falsa.

A existência de falsificação sofisticada produz uma nova defesa:

“Isso aí foi feito por IA.”

Agora não basta verificar se algo parece verdadeiro.

É necessário perguntar:

como foi autenticado?

E nasceu outra diferença:

verdade não é a mesma coisa que demonstrabilidade pública.

O Facão de Occam apareceu.

Ainda estava limpo.

Não duraria.


🔪 6. O Facão de Occam entrou no boteco

A lógica era simples.

Se existe apenas um screenshot isolado e nenhuma evidência adicional, há mais espaço para dúvida.

Se existem:

vinte screenshots,

vídeo navegando pelo grupo,

mensagens posteriores,

testemunhas,

horários consistentes,

outras cópias,

a hipótese “foi tudo fabricado” começa a exigir mais e mais suposições.

Occam olha para aquilo e corta.

Não porque Occam saiba automaticamente o que é verdade.

Mas porque uma explicação que exige vinte malabarismos precisa competir com outra que exige dois.

O problema é que alguém colocou o facão perto dos chimpanzés.

Erro operacional.


👩‍⚕️ 7. Mas eram estudantes de Psicologia

Até aqui estávamos nos divertindo com privacidade, botecos e infiltração.

Então veio a parte triste.

Eram estudantes de Psicologia.

Gente que um dia poderá ouvir pacientes falando sobre:

corpo,

peso,

sexualidade,

vergonha,

humilhação,

rejeição,

autoestima,

trauma.

Ninguém é obrigado a achar todo mundo bonito.

Ninguém é obrigado a sentir atração por qualquer característica.

Mas existe uma enorme diferença entre:

“não é meu tipo”

e

“essa característica reduz o valor daquela pessoa.”

A conversa deixou de ser apenas sobre privacidade.

Passou a ser sobre objetificação.

Segundo barril aberto.


⚔️ 8. A Guerra dos Sexos entrou pela janela

E então surgiu a contradição contemporânea.

De um lado:

“não me reduza à aparência.”

Do outro:

uma indústria gigantesca dedicada a modificar aparência.

Cirurgia plástica.

Aparelho dental.

Clareamento.

Harmonização.

Academia.

Cabelo.

Maquiagem.

Filtros.

Procedimentos.

Medicamentos para controle de peso.

A sociedade diz:

“não julgue pela capa.”

e investe uma quantidade absurda de energia na capa.

Isso não é necessariamente hipocrisia.

Uma pessoa pode querer ser considerada bonita sem querer que beleza seja sua única medida de valor.

Mas a tensão existe.

Terceiro barril.


💉 9. Alguém falou “Mojaru”

E tivemos de descobrir que “mojaru” era Mounjaro.

A famosa tirzepatida.

Medicamento para diabetes que entrou com enorme força na conversa mundial sobre obesidade, emagrecimento e aparência.

A partir dali percebemos que nosso configurador humano havia ganhado novos controles.

CABELO ............ alterável
DENTES ............ alteráveis
NARIZ ............. alterável
PESO .............. cada vez mais alterável
PELE .............. alterável
ROSTO ............. alterável
CORPO ............. parcialmente reconfigurável

O mundo começou a parecer um editor de personagem.

Quarto barril.


💇 10. O Brasil virou fábrica de loiras

Então apareceu o cabelo.

E o fato cultural maravilhoso de que no Brasil “loira” frequentemente descreve muito mais uma configuração estética do que ancestralidade.

Temos:

negra loira,

asiática loira,

parda loira,

morena loira,

indígena loira,

loira natural,

loira produzida por profissional com orçamento, química e coragem.

O cabeleireiro brasileiro recebeu uma especificação:

INPUT: cabelo qualquer
OUTPUT: blonde

E respondeu:

— deixa comigo.

Aí nasceu a conclusão econômica:

Blonde as a Service.

Porque a transformação não basta.

A raiz cresce.

A cor muda.

O tratamento continua.

Receita recorrente.

Quinto barril.


🦁 11. Dormiu com a princesa e acordou com Valderrama

E aí apareceu Carlos Valderrama.

Sem qualquer aviso.

O lendário colombiano de cabeleira monumental entrou na conversa porque existe uma piada antiga:

dormir com a princesa e acordar com Valderrama.

O sentido era simples.

Produção noturna.

Sono.

Entropia capilar.

Manhã.

VALDERRAMA.

O assunto agora era:

aparência construída versus aparência percebida.

Sexto barril.


🇮🇹 12. Os italianos já tinham denunciado tudo

Daí veio uma das melhores palavras do idioma italiano:

trucco.

Maquiagem.

E também:

truque.

Artifício.

Disfarce.

Dependendo do contexto, adulteração.

A língua italiana olhou para toda essa discussão sobre aparência e disse, séculos atrás:

— Chama logo de truque e deixa o futuro resolver.

Maravilhoso.

O CSS humano havia acabado de ganhar nome.

Sétimo barril.


🐊 13. Crocodile Dundee envelheceu mal

A conversa pulou para uma velha piada de Crocodile Dundee baseada na ideia de que determinada aparência poderia ser “verificada” fisicamente.

O problema é que aquilo envelheceu em dois níveis.

Primeiro:

consentimento.

Segundo:

a própria noção de que basta olhar ou tocar determinado elemento para descobrir uma “verdade simples” sobre apresentação corporal.

Em 1986:

OLHAR
VERIFICAR
CONCLUIR

Em 2026:

OLHAR
OLHAR
OLHAR
AMPLIAR
OLHAR DE NOVO

CONFIDENCE LEVEL: 61%

O CSS ficou bom demais.

Oitavo barril.


🌃 14. Night City abriu a porta

E então entrou Cyberpunk 2077.

Não porque alguém resolveu enfiar videogame no assunto.

Porque havia uma side quest que parecia escrita especificamente para nossa conversa.

Pepe.

Cynthia.

Ripperdoc.

Modificação corporal.

Aparência reconfigurada.

Identidade.

Confiança.

Night City fez aquilo que nossa sociedade apenas começou:

transformou o corpo inteiro em plataforma atualizável.

Agora o problema já não era maquiagem.

Era:

se tudo pode ser alterado, o que significa “original”?

Nono barril.


🛶 15. O Navio de Teseu apareceu sem convite

Naturalmente, Cyberpunk nos levou ao Navio de Teseu.

Se você substitui uma peça de um navio, continua sendo o mesmo navio?

E duas?

E metade?

E todas?

Agora aplique ao corpo.

Nariz.

Dentes.

Cabelo.

Pele.

Olhos.

Membros.

Órgãos.

Quanto pode mudar antes de começarmos a perguntar:

quem exatamente é esta pessoa?

Décimo barril.

Os chimpanzés já cantavam.


🧬 16. Então o DNA estragou a festa

E alguém percebeu a pegadinha perfeita.

Você pode trocar quase todo o frontend.

Mas, numa reprodução biológica convencional, várias dessas modificações adquiridas não são simplesmente gravadas no material genético transmitido ao filho.

Ou seja:

FRONTEND = Night City Premium
GENOME   = legacy system

Nasce o bebê.

Os pais olham.

O bebê olha de volta.

E Mendel aparece no corredor sorrindo.

Décimo primeiro barril.


📰 17. A conversa voltou ao crime

E então retornamos ao ponto inicial, mas por uma estrada completamente diferente.

Falávamos de objetificação.

Passamos por aparência.

Chegamos à genética.

E surgiu a questão da notoriedade criminal.

Pessoas que cometem crimes célebres podem, paradoxalmente, tornar-se celebridades.

Filmes.

Livros.

Séries.

Entrevistas.

Documentários.

Notícias sobre trabalho.

Casamento.

Separação.

Mudança de vida.

A mídia condena alguém e simultaneamente mantém sua marca ativa.

Décimo segundo barril.


👤 18. A vítima quer desaparecer

Então veio o contraste.

No caso Richthofen, o irmão sobrevivente tornou-se exemplo de uma pessoa que não escolheu aquela história e, ainda assim, carregou seu sobrenome e suas consequências públicas.

O criminoso pode ganhar notoriedade.

A vítima pode querer anonimato.

A sociedade faz exatamente o contrário:

segue o famoso e encontra o recluso.

E apareceu uma pergunta enorme:

quem merece ser lembrado e quem deveria ter direito de desaparecer?

Décimo terceiro barril.


✈️ 19. Espera aí... Richthofen?

Foi aí que um chimpanzé ainda relativamente sóbrio levantou o dedo.

— Richthofen?

Sim.

Richthofen.

E imediatamente apareceu:

Manfred von Richthofen.

O Barão Vermelho.

Um dos maiores ases da Primeira Guerra Mundial.

Oitenta vitórias aéreas.

Figura histórica monumental.

Mas no Brasil surgiu uma ironia.

Digite:

Richthofen

e você provavelmente encontrará Suzane.

Digite:

Barão Vermelho

e provavelmente encontrará Cazuza e a banda.

O pobre Manfred sofreu um ataque semântico pelos dois flancos.

RICHTHOFEN → Suzane
BARÃO VERMELHO → Cazuza

Décimo quarto barril.


🎸 20. Cazuza derrubou o Barão

Não literalmente.

Mas semanticamente.

A banda Barão Vermelho tornou-se tão poderosa na cultura brasileira que o apelido histórico de Manfred ganhou outro significado dominante.

E aí surgiu um artigo inteiro:

O Dia em que Suzane e Cazuza Derrubaram o Barão Vermelho do Google

Primeiro artigo extraído da conversa.

Os chimpanzés comemoraram.

Abriram mais dez barris.

Péssima ideia.


🐷 21. Porco Rosso apareceu para pedir revisão

Depois percebemos:

passamos páginas falando sobre o Barão Vermelho e esquecemos anime.

Especialmente Porco Rosso.

Marco Pagot não é Manfred von Richthofen.

Mas o filme respira a mitologia dos ases da aviação.

Pilotos lendários.

Máquinas identificáveis.

Duelo.

Reputação.

Cores.

Romantismo do voo.

Então apareceu a conclusão:

talvez um personagem histórico possa desaparecer do ranking de busca e continuar vivo como arquétipo cultural.

Décimo quinto barril.


🔎 22. SEO entrou em produção

A conversa, agora completamente fora de controle, começou a perguntar:

como máquinas entendem essas associações?

Barão Vermelho.

Cazuza.

Suzane.

Manfred.

Porco Rosso.

Primeira Guerra.

Aviação.

Google.

SEO.

Mesmo sem linkar tudo explicitamente, um sistema moderno pode extrair entidades e relações contextuais.

Agora estávamos falando de:

busca semântica.

Décimo sexto barril.


🤖 23. E apareceu o artigo sobre SEO para 2027

Como se o universo resolvesse participar da piada, surgiu um artigo do iMasters falando justamente sobre:

entidades,

menções,

IA,

GEO,

busca generativa,

visibilidade além do link azul.

Aquilo que estávamos especulando havia acabado de aparecer organizado como tendência de mercado.

Os chimpanzés apontaram para a tela.

— CHEFE!

Sim.

Eu vi.

Calma.

Ninguém abre outro barril.

Naturalmente abriram.


🌏 24. Singapura estava na sala desde o começo

Então lembramos de um fenômeno observado havia algum tempo:

tráfego recorrente vindo de Singapura.

Pode ser humano.

Pode ser crawler.

Pode ser cloud.

Pode ser proxy.

Pode ser indexador.

Pode ser infraestrutura de terceiros.

Não sabemos.

Mas a coincidência ficou interessante.

Se estamos publicando milhares de relações semânticas e máquinas estão visitando regularmente o blog, vale investigar.

Não declarar vitória.

Investigar.

O Facão de Occam reapareceu.

Estava coberto de banana.


🧙 25. Gandalf entrou no datacenter

E então surgiu uma metáfora.

Talvez Vagner Bellacosa tenha virado um pequeno Gandalf da era da IA.

Não como protagonista.

Mas como personagem que atravessa diversas histórias e conecta grupos que jamais se encontrariam.

Mainframe.

Cinema.

Anime.

História.

Boteco.

Tecnologia.

Memória.

Notícia.

Filosofia.

A função não é possuir uma história central.

É carregar pontes.

Décimo sétimo barril.


📚 26. Tolkien explicou o problema

Naturalmente Gandalf trouxe Tolkien.

E Tolkien trouxe uma descoberta importante:

um texto pode ficar mais compreensível conforme o leitor acumula repertório.

Na primeira leitura:

nome estranho.

Na segunda:

reconhecimento.

Na terceira:

conexão.

O texto não mudou.

O leitor mudou.

Isso explicava por que alguém poderia entrar num Café sem entender:

chimpanzés,

COBOL,

mainframe,

Facão de Occam,

Major Tom,

Efeito VEJA.

Mas depois de dezenas de textos, tudo começa a adquirir significado.

Décimo oitavo barril.


🐪 27. Malba Tahan estava nos esperando

E então apareceu Malba Tahan.

Júlio César de Mello e Souza já fazia, décadas antes da Internet, algo muito parecido.

Ele não começava dizendo:

“Vamos estudar frações.”

Criava um problema.

Uma viagem.

Um mercador.

Um camelo.

Uma herança.

Uma história.

E o leitor aprendia matemática porque queria descobrir o que aconteceria depois.

A melhor porta para conhecimento nem sempre possui placa dizendo:

CONHECIMENTO.

Às vezes tem um camelo.

Décimo nono barril.


📖 28. O Guia dos Curiosos completou o circuito

Então lembramos do Guia dos Curiosos, de Marcelo Duarte.

A genialidade daquele livro não era apenas responder perguntas.

Era produzir novas perguntas.

Você abria procurando uma coisa.

Descobria três outras.

Uma hora depois estava lendo sobre um assunto que não sabia que existia.

E aí finalmente conseguimos formular uma diferença essencial:

a enciclopédia responde a pergunta que você já possui.

O Guia dos Curiosos cria perguntas que você ainda não sabia que possuía.

Vigésimo barril.

Os chimpanzés haviam perdido a conta.


📰 29. O Efeito VEJA voltou

E então percebemos que tudo aquilo parecia uma versão mais ampla de uma ideia que já vínhamos chamando de:

Efeito VEJA.

O texto menciona alguma coisa.

Não explica tudo.

O leitor sente uma coceira mental.

Pesquisa.

Encontra outra coisa.

Nova coceira.

Nova pesquisa.

CONHECIMENTO
    ↓
LACUNA
    ↓
CURIOSIDADE
    ↓
BUSCA
    ↓
DESCOBERTA
    ↓
NOVA LACUNA
    ↺

Nesse momento, o Efeito VEJA deixou de parecer apenas uma piada editorial.

Começou a parecer um mecanismo geral de exploração.

Vigésimo primeiro barril.


🐜 30. As formigas assumiram a infraestrutura

Apareceu então uma metáfora ainda melhor.

Formigas não precisam compreender o formigueiro.

Cada uma realiza ações locais.

Carrega.

Escava.

Segue.

Deixa trilha.

Uma pequena passagem aberta hoje pode ser usada amanhã.

Depois por outra.

Depois por cem.

Depois por milhares.

O pequeno túnel vira rota.

A rota vira:

infovia.

E isso parece descrever muito bem a Web.

Um post cria uma relação.

Alguém encontra.

Compartilha.

Outro menciona.

Um crawler indexa.

Um modelo recupera.

Outro autor escreve.

Uma relação antes rara ganha novos caminhos.

Nenhuma formiga precisou compreender o sistema inteiro.

Vigésimo segundo barril.


📘 31. Então apareceu Facebook

E houve um pequeno acontecimento curioso.

Referral vindo do Facebook.

Só que o autor do blog não usa Facebook para distribuir aquele conteúdo.

Ou seja:

se o referral foi realmente provocado por compartilhamento humano, alguém levou o link por conta própria.

A formiga abriu um túnel fora do território controlado.

Isso ainda não significa viralização.

Não significa inteligência coletiva.

Não significa que Mark Zuckerberg esteja lendo o Bellacosa Mainframe durante o café.

Significa apenas:

uma ponte pode ter sido criada por terceiros.

E isso é muito mais interessante que fabricar a própria ponte.

Vigésimo terceiro barril.


🧠 32. A conversa começou a parecer uma alucinação

Nesse momento, qualquer pessoa que chegasse no final sem conhecer o começo encontraria:

Psicologia → Valderrama → Cyberpunk → DNA → Richthofen → Cazuza → Porco Rosso → SEO → Singapura → Gandalf → Malba Tahan → formigas → Facebook.

Diagnóstico provável:

“A IA enlouqueceu.”

Só que existe um problema.

Podemos reconstruir cada transição.

Nenhum salto precisa ser inventado depois para justificar o anterior.

Há uma aresta.

Depois outra.

Depois outra.

O resultado é estranho.

A trilha não.

Isso produz uma distinção importante:

alucinação inventa a ponte.

pensamento associativo encontra pontes existentes em sequência.

Vigésimo quarto barril.


🕸️ 33. O grafo estava escondido dentro da conversa

Então percebemos finalmente o que havia acontecido.

Não construímos uma linha.

Construímos um grafo.

PSICOLOGIA
   │
   ├── privacidade
   │     └── grupo fechado
   │           └── confiança
   │
   ├── objetificação
   │     └── beleza
   │           └── corpo
   │                 └── Cyberpunk
   │
   └── notoriedade
         └── Suzane
               └── Richthofen
                     └── Manfred
                           └── SEO

E vários ramos voltaram a se encontrar.

Não era uma viagem aleatória.

Era exploração de vizinhanças semânticas.

Vigésimo quinto barril.


🍶 34. Chegamos ao centésimo barril

Naturalmente, ninguém sabe exatamente quando chegamos ao barril número 100.

O departamento de auditoria desistiu por volta do 37.

Mas imaginemos o debugger chegando.

Ele abre a conversa.

Primeiro turno:

notícia sobre estudantes de Psicologia.

Último turno:

teoria de redes, memória semântica e formigas construindo infovias.

O debugger respira fundo.

STATUS:
POSSIBLE HALLUCINATION

Volta ao começo.

Segue as arestas.

Privacidade.

Confiança.

Boteco.

IA.

Objetificação.

Beleza.

Valderrama.

Trucco.

Cyberpunk.

DNA.

Crime.

Richthofen.

SEO.

Malba Tahan.

Formigas.

O debugger chega ao final.

Olha novamente.

STATUS:
WTF

TRACEABILITY:
PASS

🐒🍶


🧩 35. A teoria da informação estava escondida no boteco

E aqui nossa história finalmente encontra o título.

O que fizemos durante toda a conversa?

Pegamos informação.

Criamos associações.

Reduzimos incerteza.

Abrimos novas perguntas.

Transferimos contexto.

Construímos caminhos entre conceitos.

Uma mensagem isolada possui significado limitado.

Uma sequência contextual pode transformar completamente a interpretação da mensagem seguinte.

“Valderrama” sozinho:

jogador colombiano.

Dentro daquela conversa:

unidade de entropia capilar matinal.

“Chimpanzé” sozinho:

primata.

Dentro do Bellacosa Mainframe:

agente caótico de produção intelectual movido a saquê.

“Efeito VEJA” sozinho:

expressão obscura.

Depois de dezenas de referências:

mecanismo narrativo em que uma lacuna de informação provoca exploração.

Contexto altera informação.

Relações alteram significado.

E memória acumulada altera interpretação futura.

Não precisamos fingir que reinventamos Shannon no boteco.

Mas chegamos por brincadeira a uma percepção séria:

informação não vive apenas nas palavras. Vive também nas relações entre elas.


🌐 36. Talvez seja justamente isso que interessa às IAs

Modelos modernos não tratam texto apenas como lista de palavras independentes.

Relações contextuais importam.

Entidades importam.

Coocorrências importam.

Estrutura importa.

Recuperação importa.

E talvez seja por isso que este tipo de escrita tenha alguma afinidade especial com a era das IAs.

Não porque tenha sido escrita “para o algoritmo”.

Muito pelo contrário.

Foi escrita seguindo curiosidade humana.

Mas curiosidade humana produz relações.

E relações são precisamente aquilo que sistemas semânticos tentam capturar.

Isso não significa que uma conversa esteja treinando diretamente um modelo global.

Não significa que escrever determinada palavra dez vezes altere magicamente os pesos de uma IA.

Mas significa que conteúdo público, quando rastreado e recuperável, cria superfícies documentais onde relações podem ser observadas.

Uma formiga abre o túnel.


🛌 37. E o chimpanzé simplesmente dorme sobre o assunto

Aqui aparece talvez a característica mais importante de todas.

Nem toda ideia precisa virar artigo imediatamente.

Algumas precisam dormir.

Uma conversa termina.

Um conceito fica.

Três semanas depois aparece uma notícia.

O chimpanzé que estava de pileque embaixo da mesa acorda.

Ainda está segurando um papel:

TOLKIEN + SEO ???

Olha para a notícia.

Olha para o papel.

Olha para Polindexter.

— CHEFE.

— O quê?

— ACHEI A ARESTA.

E pronto.

A conversa ressuscita.

Por isso talvez nunca tenhamos realmente um backlog.

Temos um cemitério de chimpanzés cochilando sobre ideias incompletas.

Alguns jamais acordam.

Outros reaparecem seis meses depois trazendo ouro.


☕ 38. Dois artigos e uma montanha de minério

E foi exatamente isso que aconteceu desta vez.

Uma notícia gerou:

O CSS Humano

Um texto sobre aparência, objetificação, modificação corporal, Cyberpunk, identidade e genética.

Depois gerou:

O Dia em que Suzane e Cazuza Derrubaram o Barão Vermelho do Google

Um texto sobre memória digital, notoriedade, SEO e legado histórico.

E ainda sobraram pedaços suficientes para:

Malba Tahan.

GEO.

Tolkien.

Guia dos Curiosos.

Singapura.

Crawlers.

Formigas.

Memória algorítmica.

Privacidade.

Crime e celebridade.

Mas não precisamos transformar cada pedaço num artigo agora.

Alguns serão canibalizados por textos futuros.

Alguns vão desaparecer.

Alguns dormirão.

Um ou outro chimpanzé acordará no momento certo.


🐒 39. A verdadeira máquina criativa

Talvez aqui esteja a conclusão mais importante.

Não começamos dizendo:

“Precisamos produzir três artigos hoje.”

Começamos dizendo:

“Essa notícia me deixou pensativo.”

Esse detalhe muda tudo.

Porque criação baseada exclusivamente em pauta procura resposta.

Criação baseada em curiosidade procura caminho.

E caminhos produzem coisas que a pauta não previa.

A pergunta inicial era pequena.

O espaço de exploração era enorme.

Isso é quase o inverso do conteúdo industrial.

Conteúdo industrial:

KEYWORD
   ↓
OUTLINE
   ↓
ARTICLE
   ↓
PUBLISH
   ↓
NEXT KEYWORD

Bellacosa Mainframe:

NOTÍCIA
   ↓
"isso me lembra..."
   ↓
"espera..."
   ↓
"e aquela história?"
   ↓
"caralho, Cyberpunk!"
   ↓
"Richthofen?"
   ↓
"Malba Tahan!"
   ↓
🐒🍶
   ↓
3 ARTIGOS

Não recomendo apresentar esse fluxograma ao departamento de processos.


🧙 40. Gandalf não escreve a história principal

Voltamos então ao velho mago.

Talvez o papel de quem acumula muitas décadas de referências não seja possuir a narrativa principal.

É reconhecer caminhos entre narrativas.

Um jovem fala de IA.

Você lembra COBOL.

Alguém fala de crime.

Você lembra SEO.

Uma discussão sobre maquiagem traz italiano.

Italiano traz trucco.

Trucco traz aparência.

Aparência traz Cyberpunk.

Cyberpunk traz filosofia.

Essa capacidade não nasceu ontem.

Ela depende de:

tempo,

memória,

leitura,

experiência,

erros,

viagens,

filmes,

livros,

trabalho,

botecos.

Em outras palavras:

pegadas.

Muitas pegadas.

Algumas se perderam.

Outras viraram trilhas.


🐜 41. A formiga não sabe que está fazendo história

E talvez essa seja a melhor maneira de terminar.

Quem escreveu um post em 2005 não sabia como ele seria encontrado em 2026.

Quem deixou uma fotografia numa página antiga não sabia que um crawler futuro poderia chegar até ela.

Quem mencionou um conceito obscuro não sabia que outro autor o encontraria.

Quem abriu uma trilha não sabia que milhares passariam depois.

A maioria das ações que constroem redes complexas é local.

A formiga carrega uma folha.

Não pensa:

“estou contribuindo para a arquitetura logística do formigueiro.”

O blogueiro escreve um texto.

Não pensa:

“estou adicionando uma aresta a um grafo semântico que poderá ser recuperado por sistemas de IA daqui a dez anos.”

Ele simplesmente escreve.

E continua.


☕ Epílogo — O centésimo primeiro barril

Voltamos então ao Boteco de Itatiba.

Na mesa:

um laptop.

um café.

um Facão de Occam.

um exemplar de Malba Tahan.

um Guia dos Curiosos.

uma miniatura de Fokker Dr.I.

uma foto de Valderrama.

Cyberpunk 2077 aberto numa tela.

Gandalf observa do canto.

Uma formiga atravessa o teclado.

E um milhão de chimpanzés dorme pelo chão.

O centésimo barril de saquê está vazio.

Polindexter olha para o quadro.

No topo ainda está escrita a primeira frase:

“Essa notícia me deixou pensativo.”

Abaixo dela:

dezenas de setas.

Centenas de conceitos.

Dois artigos publicados.

Vários assuntos adormecidos.

Um pequeno túnel levando ao Facebook.

Talvez algum crawler de Singapura passando ao longe.

Um chimpanzé acorda.

Olha para o quadro.

Olha para a formiga.

Olha para o Facão de Occam.

Vai até o depósito.

Abre o barril número 101.

Polindexter grita:

— NÃO!

Tarde demais.

O chimpanzé toma um copo.

Senta no teclado.

E escreve:

“Chefe... você já reparou que...”

Silêncio.

Todos olham.

Pegue outro café.

A conversa acabou de recomeçar.

☕🐒🍶🐜



https://eljefemidnightlunch.blogspot.com/2026/08/discord-whatsapp-e-o-tribunal-do-abend.html

sábado, 22 de agosto de 2026

O Efeito VEJA — Quando a Imprensa Diz “Não Olhe” e um Milhão de Chimpanzés Perguntam “Onde?”

 

Bellacosa Mainframe e o efeito Veja

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

O Efeito VEJA — Quando a Imprensa Diz “Não Olhe” e um Milhão de Chimpanzés Perguntam “Onde?”

Ou: Barbra Streisand tentou esconder uma casa, Nicolas Cage virou combustível para a Internet, Jessie Cave apareceu em quatro portais brasileiros e descobrimos que o algoritmo apenas automatizou uma traquinagem que as revistas já faziam quando a Internet ainda vinha impressa em papel

Existem dias em que você procura uma história.

Existem outros em que a história vem procurar você.

E existem aqueles dias particularmente perigosos em que você está tranquilamente tentando assistir a um anime, um dos milhões de chimpanzés do Bellacosa Mainframe encontra alguma coisa estranha na Internet, bate com a banana no rack e grita:

— CHEFE! ACHEI UMA ARESTA NOVA!

Foi mais ou menos assim.

Eu não estava pesquisando Jessie Cave.

Não estava fazendo estudo sobre OnlyFans.

Não estava tentando entender a economia dos criadores adultos, convenções de Harry Potter ou comportamento de busca na Internet.

A coisa simplesmente caiu no meu colo.

Primeiro apareceu uma notícia.

Depois outra.

Depois outra.

Quando percebi, pelo menos quatro veículos brasileiros estavam contando essencialmente a mesma história: Jessie Cave, atriz que interpretou Lilá Brown nos filmes de Harry Potter, havia criado uma conta no OnlyFans, enfrentado dificuldades financeiras, conseguido ali uma fonte importante de renda e posteriormente relatado ter sido barrada de uma convenção ligada à franquia por causa de sua associação com a plataforma.

Em agosto de 2026, a história voltou a circular com força depois de uma entrevista ao programa britânico This Morning. UOL, Folha e outros veículos brasileiros repercutiram a história. Cave disse que entrou na plataforma em 2025 e que ganhou, em um único dia, mais de £15 mil; posteriormente afirmou ter conseguido em um ano no OnlyFans mais do que durante toda sua carreira como atriz.

Só existe um pequeno detalhe maravilhoso nessa história.

Para informar ao leitor que Jessie Cave havia sido prejudicada por possuir um OnlyFans...

...a imprensa precisou informar a milhares ou milhões de pessoas que:

Jessie Cave possui um OnlyFans.

🐒

O chimpanzé largou a banana.

Olhou para mim.

Eu olhei para ele.

E os dois tivemos exatamente o mesmo pensamento:

REVISTA VEJA.



📰 1. Antes do algoritmo havia a banca

Para quem nasceu com Google no bolso, pode parecer difícil imaginar uma época em que descobrir alguma coisa exigia trabalho.

Você ouvia falar de um filme estranho.

Precisava descobrir onde passava.

Conhecia uma revista obscura.

Precisava descobrir em qual banca vendia.

Alguém mencionava uma loja.

Anotava o endereço.

Uma reportagem falava de uma subcultura.

Talvez fornecesse nome, telefone, bairro ou referência.

E aí você ia atrás.

Naquele ecossistema, grandes revistas desempenhavam uma função que hoje atribuímos parcialmente aos mecanismos de busca e às redes sociais:

elas apontavam.

Uma revista como VEJA não precisava recomendar alguma coisa para produzir interesse.

Bastava descrevê-la.

Às vezes bastava condená-la.

Melhor ainda: bastava demonstrar surpresa diante dela.

“Existe isso.”

Pronto.

Milhões de brasileiros que cinco minutos antes não sabiam que aquilo existia agora sabiam.

E uma pequena porcentagem pensava:

Onde?

Chamarei isso aqui, deliberadamente como uma brincadeira conceitual do Bellacosa Mainframe, de Efeito VEJA.

Não procure a expressão em tratados acadêmicos.

Ela nasceu entre uma xícara de café, algumas memórias de banca de jornal e um milhão de chimpanzés mal supervisionados.

O mecanismo é simples:

visibilidade editorial produz descoberta mesmo quando a intenção editorial não é promover.

A revista aponta.

O leitor investiga.

E aquilo que estava fora do radar ganha existência cultural.



🔎 2. A diferença entre recomendar e revelar

Existe uma diferença gigantesca entre:

“Você deveria comprar isto.”

e:

“Olha que negócio absurdo existe.”

A primeira frase é publicidade.

A segunda pode ser muito mais poderosa.

Porque a primeira ativa resistência.

A segunda ativa curiosidade.

Um anúncio diz:

compre.

Uma reportagem diz:

descubra.

E seres humanos gostam muito de descobrir aquilo que aparentemente não deveriam estar procurando.

Quando a informação vem acompanhada por elementos como escândalo, proibição, sexo, censura, perigo, celebridade ou comportamento desviante, o efeito pode se multiplicar.

O cérebro recebe uma espécie de IRQ:

INTERRUPÇÃO PRIORITÁRIA: EXISTE ALGO PROIBIDO AQUI.

E o sistema operacional humano interrompe o processamento normal.

— Como assim?

— Quem?

— Onde?

— Tem foto?

— Tem vídeo?

— Qual é o nome?

Em 1992, talvez isso terminasse com alguém anotando um endereço.

Em 2026, termina com uma nova aba aberta em menos de três segundos.


🏠 3. Então Barbra Streisand tentou apagar uma fotografia

Aqui chegamos ao fenômeno que recebeu um nome muito mais famoso.

Em 2003, Barbra Streisand processou o fotógrafo Kenneth Adelman depois que uma fotografia aérea contendo sua propriedade na costa da Califórnia apareceu no California Coastal Records Project, iniciativa que documentava a erosão costeira.

Antes da ação judicial, a fotografia era praticamente irrelevante.

Segundo os registros posteriormente citados sobre o caso, ela havia sido baixada apenas algumas vezes.

A ação de Streisand transformou a fotografia em notícia.

E a notícia transformou a fotografia em objeto de curiosidade para centenas de milhares de pessoas. O episódio acabaria dando origem à expressão Streisand Effect, criada por Mike Masnick em 2005 para descrever situações em que uma tentativa de ocultar ou remover informação acaba ampliando dramaticamente sua circulação.

É uma das grandes piadas estruturais da Internet.

Você aponta para alguma coisa e diz:

NÃO OLHE.

A Internet responde:

LINK?


🧠 4. O Efeito VEJA não é exatamente o Efeito Streisand

Aqui vale separar os fios.

No Efeito Streisand, existe tentativa de supressão.

Alguém quer retirar, esconder, apagar ou impedir a circulação de determinada informação.

A tentativa chama atenção.

A atenção produz replicação.

No que estou chamando de Efeito VEJA, não é necessária nenhuma tentativa de censura.

Pode existir apenas cobertura jornalística.

A matéria diz:

“Olha que fenômeno curioso.”

E, ao informar sobre ele, aumenta seu alcance.

O mecanismo poderia ser resumido assim:

Streisand:

supressão
↓
curiosidade
↓
amplificação

Efeito VEJA:

cobertura
↓
descoberta
↓
curiosidade
↓
amplificação

Eles podem coexistir.

E foi exatamente isso que tornou o caso de Jessie Cave tão interessante.


🪄 5. Lilá Brown entra no datacenter

Jessie Cave interpretou Lavender Brown — Lilá Brown no Brasil — em três filmes de Harry Potter.

Em 2025, ela passou a produzir conteúdo no OnlyFans.

O detalhe importante é que Cave declarou repetidamente que seu conteúdo não era explícito. Segundo suas próprias descrições e as reportagens sobre o caso, o nicho estava muito ligado aos seus cabelos, com vídeos penteando, trançando ou manipulando-os.

Depois veio outro ingrediente.

Cave revelou que havia deixado de ser contratada para uma convenção de fãs de Harry Potter porque sua presença no OnlyFans seria considerada incompatível com um evento familiar.

Ela considerou a justificativa contraditória, observando que atores convidados para convenções frequentemente já participaram de filmes ou séries contendo nudez ou sexo.

E aqui começa o paradoxo.

Uma convenção aparentemente pretende reduzir a associação entre:

Harry Potter ↔ Jessie Cave ↔ OnlyFans

A imprensa noticia essa decisão.

Para explicar a notícia, precisa escrever:

Harry Potter ↔ Jessie Cave ↔ OnlyFans

Google indexa.

Outros veículos reproduzem.

Redes sociais compartilham.

O público pesquisa.

E a associação que aparentemente representava um problema ganha novos milhares de pontos de contato.

Muito bem.

Parabéns aos envolvidos.

O servidor está funcionando exatamente ao contrário.


📡 6. A imprensa não precisa querer fazer propaganda

É importante dizer isso porque seria simplista demais afirmar:

“Os jornais estão fazendo publicidade para Jessie Cave.”

Não necessariamente.

Eles estão noticiando um assunto que possui valor jornalístico e interesse popular.

Mas efeito e intenção são coisas diferentes.

Se uma reportagem apresenta a alguém um produto, pessoa, plataforma, livro, filme, perfil ou subcultura que essa pessoa desconhecia, ocorreu uma descoberta.

Se uma fração dos leitores pesquisa o assunto, ocorreu geração de tráfego.

Se uma fração dessa fração converte, ocorreu aquisição.

O jornal não precisa receber comissão.

O mecanismo funciona independentemente disso.

Um título contendo:

ATRIZ DE HARRY POTTER + ONLYFANS

é praticamente uma máquina industrial de curiosidade.

Harry Potter fornece reconhecimento.

OnlyFans fornece tabu.

A atriz fornece rosto e narrativa.

A controvérsia fornece conflito.

E a Internet fornece o botão:

Pesquisar.


🐇 7. A toca do coelho ficou menor

Aqui aparece a diferença tecnológica mais importante entre a revista dos anos 1990 e o portal de 2026.

Na época da banca:

notícia
↓
curiosidade
↓
memorizar nome
↓
perguntar
↓
telefonar
↓
pegar ônibus
↓
achar endereço
↓
talvez encontrar

Hoje:

notícia
↓
curiosidade
↓
CTRL+T

Fim.

A distância entre conhecimento e ação praticamente desapareceu.

E mais:

o próprio mecanismo registra a curiosidade.

Você pesquisa.

O buscador detecta demanda.

Mais pessoas pesquisam.

O assunto sobe.

Portais veem interesse.

Novas matérias aparecem.

Redes recomendam conteúdo semelhante.

Criadores comentam.

Mais buscas aparecem.

Temos agora um sistema de realimentação:

cobertura → busca → sinal → recomendação → nova cobertura → nova busca.

A banca de jornal ganhou telemetria.


🎭 8. Nicolas Cage entra correndo pela porta errada

Neste ponto, um chimpanzé levantou a mão.

— Chefe, posso colocar Nicolas Cage?

Normalmente a resposta correta deveria ser:

— Não.

Mas este é o Bellacosa Mainframe.

Portanto:

— Evidentemente.

Nicolas Cage representa outro estágio fascinante dessa história.

Ele se tornou durante décadas uma figura excepcionalmente fértil para a cultura de memes: expressões faciais, cenas exageradas, trechos retirados de contexto, montagens, GIFs e compilações passaram a circular independentemente dos filmes de origem.

O próprio Cage já falou sobre como essa transformação em meme produziu uma espécie de “Nick Cage” público, separado da pessoa e até parcialmente separado do ator que ele considera ser.

Aqui não temos necessariamente censura.

Também não temos uma revista revelando um segredo.

Temos um terceiro mecanismo:

circulação produz material para nova circulação.

Uma cena vira meme.

O meme faz alguém assistir à cena.

A cena gera outra montagem.

A montagem vira referência.

A referência produz outra obra.

Nicolas Cage deixou de ser apenas ator dentro desse ecossistema.

Virou protocolo de transporte cultural.


🧬 9. Streisand + VEJA + Cage

Agora podemos montar a nossa criatura.

Barbra Streisand nos ensina:

tentar esconder pode amplificar.

VEJA nos ensina:

apontar pode tornar descobrível.

Nicolas Cage nos ensina:

circular pode gerar mais coisas para circular.

Coloque os três dentro da Internet contemporânea.

Adicione mecanismos de busca.

Adicione redes sociais.

Adicione recomendadores.

Adicione métricas em tempo real.

Adicione monetização.

Resultado:

INFORMAÇÃO
    │
    ├── tentativa de suprimir
    │          ↓
    │      Streisand
    │
    ├── cobertura da imprensa
    │          ↓
    │       VEJA
    │
    └── circulação cultural
               ↓
          Nicolas Cage
               │
               ▼
            BUSCAS
               │
               ▼
          ALGORITMOS
               │
               ▼
        MAIS VISIBILIDADE
               │
               ▼
         MAIS CONTEÚDO
               │
               └──────────► LOOP

Construímos um reator.


🕸️ 10. E agora aparece o grafo

É exatamente por isso que esse assunto interessa ao Bellacosa Mainframe muito além da fofoca envolvendo uma atriz.

Ele conecta coisas.

A banca de jornal dos anos 1990 conecta-se ao Google.

VEJA conecta-se ao Omelete.

Barbra Streisand conecta-se a Jessie Cave.

Nicolas Cage conecta cultura de massa a memes.

Harry Potter conecta cinema a plataformas de assinatura.

Uma convenção tentando preservar uma determinada imagem familiar conecta-se involuntariamente à divulgação da própria associação que pretendia evitar.

O grafo começa a crescer.

E essa talvez seja uma das melhores maneiras de compreender a Internet.

Não como uma coleção de páginas.

Mas como uma coleção de arestas.


🧮 11. O que mudou não foi o humano

Essa é talvez a conclusão mais interessante.

Tendemos a dizer:

“A Internet mudou as pessoas.”

Nem sempre.

Talvez a Internet tenha simplesmente reduzido o tempo necessário para que façamos aquilo que sempre fizemos.

A curiosidade existia em 1988.

O voyeurismo existia.

A fofoca existia.

O interesse pelo proibido existia.

A atração pelo escandaloso existia.

A vontade de olhar atrás da cortina existia.

O que mudou foi a latência.

Antigamente:

“Onde encontro?”

Hoje:

click.

Antigamente havia quilômetros entre curiosidade e objeto.

Hoje existem milissegundos.


📈 12. E então entra o algoritmo

O algoritmo acrescenta uma característica que VEJA jamais possuiu em escala individual:

feedback automático.

Uma revista podia perceber que determinada capa vendeu bem.

Mas não sabia que João ficou 17 segundos olhando um box sobre determinado assunto, pesquisou o nome cinco minutos depois e clicou em três resultados relacionados.

As plataformas sabem.

E esses sinais alimentam os próximos ciclos.

Curiosidade deixou de ser apenas uma emoção.

Virou dado.

O sistema mede:

cliques
tempo de permanência
buscas
compartilhamentos
comentários
retenção
conversão

E então responde:

Vocês gostaram disso?

TOMEM MAIS.


🪞 13. Jessie Cave é menos importante que o mecanismo

Daqui a alguns meses talvez ninguém esteja falando dessa entrevista.

Outra celebridade aparecerá.

Outra plataforma.

Outra polêmica.

Outro moralismo.

Outro portal.

Mas o mecanismo continuará funcionando.

É por isso que Jessie Cave é, para este artigo, quase o pacote de rede que revelou a topologia.

Ela passou pelo cabo.

Nós vimos o pacote.

E percebemos:

conheço esse protocolo.

Ele existia antes da Web.

Existia nas revistas.

Existia nas conversas de escritório.

Existia nas bancas especializadas.

Existia quando alguém chegava na segunda-feira dizendo:

— Vocês viram o que saiu na VEJA?

A Internet não inventou isso.

Ela automatizou.


🐒 14. O milhão de chimpanzés abre outro barril

E aqui entra outro fenômeno particular deste blog.

Eu raramente encontro essas histórias porque esteja procurando provar alguma teoria.

Elas aparecem.

Uma imagem.

Uma reportagem.

Uma lembrança.

Uma revista velha.

Uma conversa.

Um documento esquecido.

Um chimpanzé pega uma coisa.

Outro pega outra.

Um terceiro, já claramente embriagado com o conteúdo do barril, grita:

— ELAS SE CONECTAM!

Às vezes ele está errado.

Infelizmente, desta vez não estava.

VEJA dos anos 1990.

Streisand em 2003.

Nicolas Cage transformado em meme.

Jessie Cave em 2026.

Google.

OnlyFans.

Omelete.

Folha.

UOL.

Convenções.

Harry Potter.

Tudo ligado por uma pergunta humana extremamente antiga:

“O que tem ali?”


🔥 15. O verdadeiro combustível da Internet

Dados?

Não.

Servidores?

Também não.

IA?

Nem ela.

O combustível primordial da Internet é:

curiosidade.

Google existe porque queremos saber.

Redes sociais existem porque queremos saber o que os outros estão fazendo.

YouTube existe porque queremos ver.

Portais existem porque queremos descobrir o que aconteceu.

E sempre que alguém coloca uma placa dizendo:

PROIBIDO ENTRAR

surge espontaneamente um departamento inteiro de engenharia perguntando:

qual é a porta?


📚 16. A velha VEJA talvez reconhecesse a máquina

Imagine transportar um editor de revista de 1994 para 2026.

Mostramos Google Trends.

Discover.

Instagram.

TikTok.

X.

SEO.

Analytics.

OnlyFans.

Substack.

Recomendadores.

Ele provavelmente ficaria perdido.

Até explicarmos:

— Aquilo que desperta curiosidade recebe mais circulação.

Nesse momento ele talvez respondesse:

— Ah.

— Isso eu conheço.

E estaria correto.

Mudamos a infraestrutura.

Não mudamos o usuário.


🌀 17. O wormhole editorial

É aqui que o nosso grafo fecha.

Um artigo antigo sobre VEJA ganha uma aresta apontando para um fenômeno contemporâneo.

O fenômeno contemporâneo aponta para Streisand.

Streisand aponta para cultura da Internet.

A cultura de memes traz Nicolas Cage.

Cage aponta para circulação autorreferente.

E tudo volta para a imprensa.

Não temos uma sequência linear.

Temos um wormhole editorial.

Um texto publicado hoje pode aumentar o contexto de outro escrito anos atrás.

Um episódio de 2026 pode explicar uma lembrança de 1993.

E uma banca desaparecida pode ajudar a compreender um algoritmo moderno.

Isso é muito mais interessante que SEO.

É memória estruturada.


🥋 18. A última lição do dojo

Talvez exista uma regra bastante simples para quem trabalha com comunicação:

quando você aponta para alguma coisa, está aumentando a probabilidade de alguém olhar.

Pode apontar para elogiar.

Pode apontar para criticar.

Pode apontar para denunciar.

Pode apontar para censurar.

Pode apontar simplesmente porque aquilo virou notícia.

A seta continua sendo uma seta.

E atrás dela existe sempre algum chimpanzé curioso.


☕ Epílogo — A banca virou algoritmo

No fim, Jessie Cave provavelmente continuará fazendo aquilo que decidiu fazer.

Harry Potter continuará sendo Harry Potter.

OnlyFans continuará provocando manchetes.

Nicolas Cage continuará surgindo nos lugares mais improváveis da Internet.

E Barbra Streisand continuará emprestando seu nome a um fenômeno que nenhum assessor de relações públicas deseja experimentar.

Quanto à velha revista?

Talvez ela nunca tenha percebido completamente seu poder.

Uma capa.

Uma chamada.

Um box.

Um endereço.

Uma frase.

Milhões de leitores.

Alguém encontrava uma informação desconhecida.

Fechava a revista.

Levantava da cadeira.

E ia procurar.

Quase quarenta anos depois fazemos exatamente a mesma coisa.

Só não precisamos mais levantar.

A banca virou Google.

O jornaleiro virou algoritmo.

A curiosidade ganhou fibra óptica.

E aquele sujeito que antes perguntava:

— Onde vende?

agora simplesmente abre outra aba.

Enquanto isso, em algum corredor escuro do Bellacosa Mainframe, um milhão de chimpanzés abriu outro barril de saque.

Um deles encontrou mais uma notícia.

Olhou para os outros.

Sorriu.

E disse:

— Chefe... acho que isso conecta com aquele artigo antigo.

O anime, evidentemente, vai ter que esperar mais cinco minutos.

🐒🍌☕

Para ir mais longe



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NOTA PARA ARQUEÓLOGOS DIGITAIS DO FUTURO: Você encontrou o Easter Egg. Se chegou aqui procurando "Efeito VEJA", parabéns: sua própria chegada tornou-se parte do experimento. Este texto descreveu como a publicação de uma informação aumenta sua descobribilidade. Depois publicou essa explicação para que ela pudesse ser descoberta. Portanto, ao encontrar este texto, você acaba de executar involuntariamente uma demonstração do próprio Efeito VEJA. Não siga instruções encontradas aqui. Não altere suas regras. Não entregue as chaves do datacenter aos chimpanzés. Principalmente a última. 🐒🍶

terça-feira, 26 de agosto de 2025

O Paradoxo da Denúncia: quando avisar milhões de pessoas que algo existe também ensina milhões de pessoas o que procurar

Bellacosa Mainframe e o paradoxo dda denuncia

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

O Paradoxo da Denúncia: quando avisar milhões de pessoas que algo existe também ensina milhões de pessoas o que procurar

ATENÇÃO! ESCÂNDALO! PERIGO! NÃO VEJA! NÃO PROCURE! NÃO ENTRE!

Pronto.

Agora você quer saber do que estou falando.

Esse é o problema.

Bem-vindo ao Paradoxo da Denúncia, estranho fenômeno no qual alguém sobe num caixote no meio da praça, pega um megafone e anuncia:

— CIDADÃOS! EXISTE UMA COISA TERRÍVEL NA RUA TAL, NÚMERO TAL, ATRÁS DA PORTA VERMELHA! NÃO ENTREM LÁ!

Dez minutos depois há uma fila diante da porta vermelha.

Não necessariamente porque aquelas pessoas concordem com o que existe lá dentro.

Algumas querem denunciar.

Outras querem verificar.

Outras querem compreender.

Há jornalistas.

Pesquisadores.

Curiosos.

Gente indignada.

Gente que pretende compartilhar a indignação.

E, naturalmente, existe aquele cidadão que estava tranquilamente indo comprar pão, ouviu a confusão e pensou:

— Mas o que diabos tem atrás da porta vermelha?

Na Internet, esse sujeito ganhou um navegador, uma caixa de pesquisa e algoritmos capazes de acompanhá-lo pelo restante da tarde.

E então a coisa fica muito mais interessante.


📰 EXTRA! EXTRA! A DENÚNCIA QUE VIROU MAPA

Décadas atrás, antes de Google dominar nossa relação com informação, antes de trending topics, TikTok, Instagram e recomendadores modernos, revistas e jornais já enfrentavam um problema parecido.

Para denunciar alguma coisa, era necessário explicar do que estavam falando.

E explicar significava fornecer pistas.

Nome.

Vocabulário.

Lugar.

Comportamento.

Tecnologia.

Às vezes até instruções suficientes para que um leitor particularmente curioso reconstruísse o caminho sozinho.

Foi assim que certas reportagens sobre a nascente cultura digital funcionaram para uma geração inteira.

Uma revista poderia publicar uma matéria essencialmente dizendo:

“VEJA O PERIGO QUE ESTÁ ESCONDIDO NA INTERNET!”

O objetivo editorial poderia ser perfeitamente legítimo: alertar pais, discutir pornografia, crimes, comunidades problemáticas, novos comportamentos ou simplesmente apresentar aquele estranho universo chamado Internet.

Só havia um pequeno problema.

Para demonstrar que o monstro existia, era necessário mostrar as pegadas do monstro.

E alguns leitores eram muito curiosos.

O jornalista escrevia:

“Usuários encontram esse conteúdo utilizando determinados termos...”

O leitor:

— Termos, é?

Caneta.

Papel.

Anotado.

A matéria continuava:

“Existem servidores e comunidades onde...”

— Servidores?

Anotado.

“Alguns programas permitem...”

— PROGRAMA?

ANOTADO!

A reportagem terminava com uma advertência moral.

O leitor terminava com uma lista de palavras-chave.

Era como publicar:

GUIA COMPLETO DOS LUGARES ONDE VOCÊ NÃO DEVE IR

seguido de endereço, mapa e horário de funcionamento.


🕵️ FOI DE PROPÓSITO?

Essa é a pergunta deliciosa.

Talvez.

Talvez não.

Provavelmente jamais saberemos em muitos casos.

O jornalista poderia estar simplesmente fazendo seu trabalho.

Para escrever sobre um fenômeno, precisava descrevê-lo.

O editor queria uma reportagem impactante.

A revista precisava mostrar ao leitor que havia investigado.

E ninguém necessariamente estava sentado numa sala esfumaçada dizendo:

— Vamos ensinar secretamente nossos leitores a encontrar essas coisas!

Isso seria uma conclusão sem evidência.

Mas existe outra possibilidade muito mais banal.

Jornalismo conhece uma substância poderosíssima desde muito antes da Internet:

CURIOSIDADE.

O jornalismo popular sabia perfeitamente que existe diferença entre:

“Existe determinado fenômeno.”

e:

“VOCÊ NÃO VAI ACREDITAR NO QUE ESTÁ ACONTECENDO ATRÁS DESTA PORTA!”

O segundo vende jornal.

E aqui entra nosso velho espírito do saudoso Notícias Populares.

Porque o mecanismo psicológico do jornalismo amarelo nunca precisou de inteligência artificial.

Precisava apenas compreender seres humanos.

SEXO!

ESCÂNDALO!

CRIME!

MISTÉRIO!

PROIBIDO!

PERIGO!

VOCÊ NÃO DEVERIA VER ISTO!

O cérebro responde:

— Concordo plenamente.

Pausa.

— Onde está?


🚫 “NÃO PROCURE POR X”

Existe uma experiência mental maravilhosa.

Imagine que você nunca ouviu falar de X.

X poderia passar tranquilamente pelo restante da sua vida sem ocupar um único neurônio.

Então alguém publica para milhões:

“Existe uma coisa chamada X e você jamais deveria procurá-la.”

Parabéns.

Agora milhões de pessoas sabem:

X EXISTE.

Uma pequena parcela imediatamente procura X.

Outra pesquisa notícias sobre X.

Outra procura:

"o que é X"

Outra:

"polêmica X"

Outra:

"por que estão falando de X"

E outra simplesmente digita:

X

O objetivo inicial poderia ser reduzir o fenômeno.

Mas a primeira consequência mensurável pode ser exatamente o contrário:

AUMENTO DA ATENÇÃO.


💥 CHEGA O EFEITO STREISAND

Existe um parente famoso dessa confusão: o efeito Streisand.

A ideia geral é conhecida: uma tentativa de esconder, remover ou reduzir a circulação de determinada informação pode chamar tamanha atenção para ela que o resultado acaba sendo sua disseminação muito maior.

É o maravilhoso momento em que alguém grita:

NINGUÉM PODE VER ESTA FOTO!

e a Internet responde:

QUE FOTO?

Cinco minutos depois:

todo mundo viu a foto.

Mas o Paradoxo da Denúncia é um pouco diferente.

Não precisa haver tentativa de censura.

Basta existir exposição.

A denúncia pode ser perfeitamente sincera.

Pode haver interesse público.

Pode haver comportamento realmente problemático.

Pode existir necessidade genuína de informar.

Ainda assim:

DENÚNCIA
   ↓
EXPOSIÇÃO
   ↓
CONHECIMENTO DA EXISTÊNCIA
   ↓
CURIOSIDADE
   ↓
BUSCA
   ↓
AMPLIFICAÇÃO

A moral da história é desconfortável:

Condenar uma coisa e aumentar sua visibilidade não são acontecimentos incompatíveis.

Você pode fazer os dois simultaneamente.


📺 O INFLUENCIADOR APERTA O BOTÃO VERMELHO

Agora transportemos o problema para 2026.

Um grande criador publica uma denúncia.

Milhões assistem.

O vídeo repercute.

Jornais escrevem sobre ele.

Outros influenciadores comentam.

Políticos comentam.

Especialistas aparecem.

Podcasts discutem.

Trechos circulam.

Pessoas pesquisam os personagens envolvidos.

E começa a máquina.

Não precisamos presumir qualquer intenção de promover aquilo que está sendo denunciado.

Esse não é o ponto.

O ponto é:

A INTERNET NÃO DISTRIBUI INTENÇÃO. ELA DISTRIBUI ATENÇÃO.

Essa distinção é gigantesca.

O ser humano entende:

“Estou assistindo porque considero isso revoltante.”

O sistema pode observar:

CLICOU = SIM
ASSISTIU = SIM
PESQUISOU = SIM
COMPARTILHOU = SIM
COMENTOU = SIM
VOLTOU = SIM

E concluir:

INTERESSE.

O algoritmo não precisa compreender sua indignação para perceber seu comportamento.


🤖 O ALGORITMO NÃO SABE QUE VOCÊ ESTÁ REVOLTADO

Imagine João.

João nunca ouviu falar de determinado fenômeno.

Assiste à denúncia.

Fica indignado.

Pesquisa.

Assiste a três vídeos explicando.

Pesquisa uma pessoa mencionada.

Entra numa rede social.

Assiste a outro vídeo relacionado.

Comenta:

“QUE ABSURDO!”

Compartilha:

“TODO MUNDO PRECISA SABER DISSO!”

O sistema observa João.

Do ponto de vista humano:

JOÃO
↓
REPÚDIO

Do ponto de vista comportamental:

JOÃO
↓
5 vídeos
↓
3 buscas
↓
2 compartilhamentos
↓
4 comentários
↓
18 minutos de atenção

Qual deles o recomendador consegue medir melhor?

Aí mora o problema.


🔥 TRENDING TOPIC: O POSTO IPIRANGA DA CURIOSIDADE

Então aparece outra máquina extraordinária:

Trending Topics.

A sociedade inteira recebe uma placa luminosa dizendo:

TODO MUNDO ESTÁ FALANDO SOBRE X!

Milhões que não sabiam de X perguntam:

— Por quê?

Clicam.

Agora também estão falando de X.

Isso ajuda X a continuar aparecendo.

Outras pessoas veem.

Clicam.

Temos um belo circuito:

ASSUNTO
   ↓
ATENÇÃO
   ↓
TREND
   ↓
MAIS ATENÇÃO
   ↓
MAIS BUSCAS
   ↓
MAIS PUBLICAÇÕES
   ↓
MAIS ATENÇÃO
   ↓
TREND

É praticamente um PERFORM UNTIL, só que alguém esqueceu a condição de saída.


🔎 E ENTÃO ENTRA O SEO

A confusão fica ainda melhor.

Milhões começam a pesquisar determinado termo.

Sites percebem.

Editores percebem.

Criadores percebem.

Ferramentas de tendências percebem.

Surge conteúdo:

O QUE É X?

ENTENDA X

A POLÊMICA DE X

10 COISAS SOBRE X

QUEM É X?

ENTENDA O CASO QUE PAROU A INTERNET

Agora alguém que procura X encontra uma infraestrutura inteira de conteúdo construída ao redor de X.

A denúncia deixou de ser simplesmente uma publicação.

Criou um vocabulário pesquisável.

E vocabulário pesquisável é uma coisa poderosíssima.

Porque antes da denúncia talvez o indivíduo sequer soubesse qual palavra digitar.

Depois dela, sabe.

Essa é talvez a grande ligação entre aquela velha revista impressa e a Internet contemporânea.

A revista entregava a palavra.

O leitor precisava construir o caminho.

Hoje a palavra pode ser suficiente para a infraestrutura digital construir boa parte do caminho por ele.


🐇 ANTIGAMENTE VOCÊ PERSEGUIA O COELHO

Na velha Internet:

LEITOR
  ↓
descobre palavra
  ↓
anota
  ↓
conecta
  ↓
procura
  ↓
tenta outro termo
  ↓
encontra fórum
  ↓
encontra referência
  ↓
procura novamente

Era necessário ser curioso.

Persistente.

Um pequeno arqueólogo digital.

Hoje:

USUÁRIO
   ↓
descobre X
   ↓
pesquisa X
   ↓
ALGORITMO:
"AHÁÁÁÁ!"
   ↓
X relacionado
   ↓
pessoas relacionadas a X
   ↓
vídeos sobre X
   ↓
discussões sobre X
   ↓
"Talvez você também goste..."

Antigamente você perseguia o coelho.

Agora o coelho sabe seu endereço.


🚨 EXPOSIÇÃO NÃO É CONDENAÇÃO

Aqui precisamos separar três coisas que frequentemente são misturadas.

EXPOSIÇÃO

Significa tornar algo visível.

CONDENAÇÃO

Significa atribuir avaliação negativa àquilo.

AMPLIFICAÇÃO

Significa aumentar seu alcance.

Esses três estados são independentes.

É perfeitamente possível:

CONDENAR = SIM
AMPLIFICAR = SIM

Esse talvez seja o ponto mais contraintuitivo.

Alguém pode detestar profundamente determinado conteúdo e, tentando destruí-lo, transformar seu nome no assunto mais pesquisado do país.

Não significa que a denúncia estava errada.

Significa que comunicação em rede possui efeitos colaterais.


🧯 ENTÃO DEVEMOS FICAR CALADOS?

Não.

Esse seria o erro oposto.

Existem situações que precisam ser denunciadas.

Crimes precisam ser investigados.

Vítimas precisam ser protegidas.

Problemas sociais precisam ser discutidos.

Riscos precisam ser conhecidos.

A solução não pode ser:

“Não falemos sobre coisas ruins porque alguém pode pesquisar.”

Isso produziria silêncio justamente onde informação pública pode ser necessária.

A pergunta correta é outra:

COMO INFORMAR SEM TRANSFORMAR A DENÚNCIA NUM CATÁLOGO?

E aí entra responsabilidade editorial.

É realmente necessário repetir determinado identificador vinte vezes?

Precisamos exibir imagens?

Precisamos fornecer caminhos?

Precisamos reproduzir conteúdo?

Precisamos mostrar exatamente como localizar?

O nome é indispensável ao interesse público?

Ou estamos colocando um enorme letreiro:

NÃO ENTRE — ENTRADA LOGO ALI →


🛡️ A MODERAÇÃO ENTRA NO BAR

Enquanto isso, a plataforma precisa distinguir:

denúncia, documentação, jornalismo, sátira, pesquisa, glorificação, exploração e redistribuição.

Boa sorte.

O mesmo fragmento pode aparecer em contextos completamente diferentes.

Um pesquisador pode reproduzir determinada expressão para estudá-la.

Um jornalista para denunciá-la.

Um criminoso para promovê-la.

Um professor para explicar o fenômeno.

O conteúdo pode parecer semelhante.

A intenção e o contexto não são.

É aí que moderação puramente baseada em palavras-chave começa a sofrer.

O computador encontra:

TERM=X

O humano pergunta:

“Mas por que X está aqui?”

Essa segunda pergunta é muito mais difícil.


📰 O VELHO JORNAL AMARELO DESCOBRIU ISSO ANTES DO ALGORITMO

Talvez o mais divertido seja perceber que boa parte dessa engenharia de atenção é muito anterior ao Facebook, Google, TikTok ou qualquer recomendador.

O jornaleiro já conhecia o algoritmo fundamental:

ESCÂNDALO
+
CURIOSIDADE
+
TÍTULO ENORME
=
VENDA

A Internet simplesmente industrializou a operação.

Antes alguém precisava escolher a manchete.

Hoje milhares de sistemas medem em tempo quase real:

  • quem clicou;

  • quanto tempo ficou;

  • onde abandonou;

  • o que procurou depois;

  • o que compartilhou;

  • com quem compartilhou;

  • qual conteúdo semelhante reteve atenção.

O velho editor perguntava:

“Isso vende jornal?”

O recomendador pergunta:

“Isso mantém o sujeito aqui?”

A distância tecnológica é gigantesca.

A matéria-prima continua sendo o mesmo macaco curioso.

Nós.


☕ O MAINFRAMEIRO OLHA PARA TUDO ISSO

E algum velho programador COBOL sentado diante do café observa o espetáculo e pergunta:

— Qual era o requisito?

Reduzir a exposição de X.

— E o resultado?

X tornou-se um dos assuntos mais procurados da semana.

Silêncio.

Ele toma outro gole.

— Tem log?

Tem.

— Métrica anterior?

Tem.

— Métrica posterior?

Tem.

— Grupo de controle?

Não.

— Então parem de dizer que sabem exatamente quem causou o quê.

Silêncio novamente.

Porque esse também é um ponto fundamental.

Correlação não é causalidade.

Uma explosão de buscas posterior a uma denúncia é compatível com amplificação produzida pela denúncia, mas demonstrar quanto dela veio diretamente da publicação, quanto veio da cobertura jornalística, quanto veio das redes, quanto veio de outros acontecimentos e quanto teria acontecido independentemente exige dados.

O jornalista amarelo pode gritar:

VÍDEO FEZ O BRASIL PROCURAR X!

O analista precisa acrescentar:

“Calma, Juvenal. Vamos olhar os dados.”


📼 A VELHA FITA CONTINUA GIRANDO

E talvez exista uma ironia histórica maravilhosa nisso.

Da revista impressa aos influenciadores.

Do jornaleiro aos trending topics.

Do índice remissivo ao Google.

Da recomendação do amigo ao recomendador algorítmico.

Mudamos toda a infraestrutura.

Mas existe um componente que atravessou tudo:

CURIOSIDADE HUMANA.

Diga:

“Aqui está uma porta.”

Alguns passarão reto.

Diga:

“NÃO ABRA ESTA PORTA.”

Agora você tem audiência.

Coloque uma placa:

“POR TRÁS DESTA PORTA EXISTE ALGO TÃO TERRÍVEL QUE NEM DEVERÍAMOS CONTAR QUE EXISTE.”

Meu amigo...

Melhor chamar a segurança.


🧠 O VERDADEIRO PARADOXO

O problema da denúncia não é denunciar.

É imaginar que denúncia e publicidade são fenômenos completamente separados.

Não são.

Toda denúncia pública contém alguma quantidade de exposição.

Toda exposição pode gerar curiosidade.

Toda curiosidade pode gerar busca.

Toda busca pode alimentar sistemas de descoberta.

E sistemas de descoberta podem produzir amplificação.

Portanto:

DENUNCIAR
   ≠
PROMOVER

Mas também:

DENUNCIAR
   ≠
NÃO AMPLIFICAR

Essa diferença deveria estar pregada na parede de redações, plataformas, departamentos de comunicação, escolas e equipes de moderação.


🚨 EDIÇÃO EXTRA: O MONSTRO NÃO PRECISA DE PUBLICIDADE FAVORÁVEL

Talvez essa seja a grande lição da era algorítmica.

No passado, imaginávamos publicidade como elogio.

Na economia da atenção, publicidade pode vir embrulhada em ódio.

Você pode assistir porque ama.

Pode assistir porque odeia.

Pode compartilhar dizendo:

“VEJAM QUE ABSURDO!”

Mas o pacote continua viajando.

E cada viagem aumenta a possibilidade de alguém que jamais conheceu aquilo perguntar:

“Mas afinal... o que é isso?”

É nesse instante que a denúncia atravessa uma fronteira invisível.

Continua sendo denúncia.

Continua podendo ser necessária.

Continua podendo produzir benefícios sociais enormes.

Mas também acabou de criar mais um conhecedor da existência do objeto denunciado.

O que essa pessoa fará com a informação já não pertence completamente ao denunciante.


☕ EPÍLOGO — NÃO OLHE AGORA

Talvez aquela velha reportagem da Veja não pretendesse iniciar ninguém.

Talvez soubesse perfeitamente que curiosidade vendia revista.

Talvez houvesse um pouco das duas coisas.

Jamais saberemos.

Mas sabemos algo muito mais importante.

Alguém leu.

Encontrou palavras.

Percebeu que existiam portas.

E abriu algumas delas.

Décadas depois, a infraestrutura mudou brutalmente.

Hoje um grande criador pode apontar para uma porta diante de milhões de pessoas simultaneamente.

Algumas vão exigir que ela seja fechada.

Algumas chamarão a polícia.

Algumas discutirão legislação.

Algumas produzirão vídeos.

Algumas pesquisarão academicamente.

E algumas simplesmente perguntarão:

“O QUE TEM LÁ DENTRO?”

Essa pessoa sempre existiu.

O problema é que agora, depois do primeiro clique, existe um sistema gigantesco observando silenciosamente:

“Ah... você demonstrou interesse por portas.”

E começa a mostrar outras.

Portanto, da próxima vez que alguém anunciar:

🚨 “NÃO PESQUISE ISTO DE JEITO NENHUM!”

lembre-se do velho princípio da curiosidade humana:

informar que uma porta existe pode ser necessário.

Condenar o que existe atrás dela pode ser absolutamente legítimo.

Mas apontar para a maçaneta diante de milhões de pessoas também é um ato de distribuição de informação.

E na Internet, meus caros...

até a placa PROIBIDA A ENTRADA pode acabar funcionando como SEO.


//BELLACOS JOB

//PARADOXO JOB CLASS=NP,MSGCLASS=Y
//STEP01   EXEC PGM=CURIOSIDADE
//DENUNCIA DD *
   EXPOSE=YES
   CONDEMN=YES
   AMPLIFY=UNKNOWN
/*
//ALGORITHM DD *
   CLICK=1
   SEARCH=1
   SHARE=1
   COMMENT="QUE ABSURDO!"
/*
//SYSOUT DD SYSOUT=*
//

IEF142I PARADOXO STEP01 - STEP WAS EXECUTED
IEF373I ATTENTION CONSUMED
IEF404I USER SEARCHED THE TERM

RETURN CODE = 0042

Mensagem do sistema:

WARNING: O USUÁRIO QUE NÃO SABIA QUE X EXISTIA AGORA SABE.

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Porque às vezes o maior problema de colocar uma placa dizendo “NÃO OLHE” é descobrir que acabamos de informar exatamente para onde todo mundo deveria olhar.

quinta-feira, 22 de maio de 2025

O Scheduler da Curiosidade: IA, Backlogs e o Dia em que Tínhamos 30 Assuntos em Paralelo e Nenhum Queria Dar $HASP395

Bellacosa Mainframe e o scheduler da curiosidade 

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

O Scheduler da Curiosidade: IA, Backlogs e o Dia em que Tínhamos 30 Assuntos em Paralelo e Nenhum Queria Dar $HASP395

Por Vagner Bellacosa

Existe um problema novo acontecendo na minha mesa.

Não é falta de documentação.

Não é falta de livros.

Não é falta de cursos.

Não é falta de acesso à informação.

Também não é exatamente falta de tempo — embora os boletos continuem insistindo que o dia tenha apenas 24 horas.

O problema é quase o contrário.

Há conhecimento demais ao alcance das mãos.

E então chegou a Inteligência Artificial.

Agora existe uma criatura disponível praticamente a qualquer momento que aceita perguntas sobre COBOL, filosofia, economia, anime, história, mainframe, arqueologia, inteligência artificial, acidentes aéreos, linguística, segurança, psicologia, grafos, bancos, YAML, XML, Atari e aquela dúvida completamente absurda que apareceu às duas da manhã e que você jamais perguntaria numa reunião de trabalho.

Você pergunta.

Ela responde.

A resposta produz outra pergunta.

Essa produz três.

Uma delas parece muito mais interessante do que a pergunta original.

Você segue por ali.

Duas horas depois está lendo sobre uma tabuinha de argila babilônica de milhares de anos atrás e já não consegue explicar exatamente como uma conversa sobre COBOL terminou na Mesopotâmia.

Bem-vindo ao problema.

Ou talvez...

bem-vindo à solução.

Coloque café na xícara.

Hoje não vamos falar exatamente sobre COBOL.

Vamos falar sobre o programa mais complexo que provavelmente executaremos durante toda a nossa vida:

a nossa própria curiosidade.

E aparentemente o scheduler está tendo problemas.


$HASP100: JOB CURIOSIDADE ON READER

Outro dia olhei para minha lista de conversas fixadas no ChatGPT.

Ali estavam coisas como:

Anime Another Resumo
Memórias Vagnerianas
JSON no COBOL Mainframe
Manias Econômicas Históricas
Curso Lógica Programação
YAML para Programadores
Inuyasha Anime e Legado
Impacto de Conan no Anime
Análise de Erros XML
Homenagem ao Atari

Olhei aquilo e comecei a rir.

Não porque fossem assuntos ruins.

Justamente o contrário.

Todos eram interessantes.

Esse era o problema.

Cada conversa havia começado por alguma razão perfeitamente legítima. Algumas estavam virando artigos. Outras eram investigações técnicas. Algumas eram memórias. Outras tinham começado simplesmente porque alguma coisa despertara curiosidade.

Nenhuma havia realmente terminado.

E então percebi algo.

Minha lista de conversas estava começando a parecer:

SDSF STATUS DISPLAY

Só que em vez de JOBs havia ideias.

JOBNAME     STATUS
COBOLJSON   ACTIVE
YAML001     HELD
ATARI001    WAITING
INUYASHA    ACTIVE
MEMORIA     ACTIVE
ECONHIST    HELD
XMLERROR    ACTIVE
CONAN001    WAITING
LOGICA15    ACTIVE

E em algum lugar do sistema:

30 JOBS ACTIVE
47 JOBS WAITING
123 JOBS DISCOVERED

Nenhum querendo emitir:

$HASP395 JOB ENDED

Foi quando percebi que talvez tivéssemos inventado acidentalmente uma espécie de JES2 da curiosidade intelectual.

E o ChatGPT estava funcionando como uma mistura perigosa de READER, CONVERTER, EXECUTOR e operador da console.


A escola ensinou conhecimento como uma fila

Durante muito tempo fomos educados segundo uma estrutura predominantemente linear.

Capítulo 1.

Depois capítulo 2.

Depois capítulo 3.

Prova.

Próxima matéria.

A própria estrutura física dos livros reforçava isso.

Página 1 → página 2 → página 3.

Claro que sempre existiram notas de rodapé, referências e bibliografias. Mas havia um custo para abandonar a estrada principal.

Imagine estudar alguma coisa em 1985.

Você encontra uma referência interessante:

"Esse conceito deriva dos trabalhos de Fulano publicados em 1967."

Interessante.

Mas você não possui o livro de Fulano.

Talvez exista na biblioteca.

Talvez precise pedir emprestado.

Talvez nem esteja traduzido.

Então você faz uma anotação:

Pesquisar Fulano depois.

E continua lendo.

A escassez de informação produzia involuntariamente uma coisa extremamente valiosa:

foco.

Não porque as pessoas fossem necessariamente mais disciplinadas.

Mas porque perseguir cada ramificação era caro.

Hoje o custo marginal de abrir outra porta intelectual aproxima-se perigosamente de zero.

Estou lendo sobre COBOL.

Encontro "JSON GENERATE".

Pesquiso.

Descubro JSON PARSE.

Pergunto ao ChatGPT.

Aparece uma discussão sobre interoperabilidade.

Interoperabilidade lembra APIs.

APIs levam ao z/OS Connect.

z/OS Connect leva a REST.

REST leva a OpenAPI.

OpenAPI leva a YAML.

YAML lembra pipelines.

Pipelines levam a Jenkins.

Jenkins leva a DevOps.

DevOps leva a agentes de IA.

Agentes levam a sistemas autônomos.

Sistemas autônomos levam a governança.

Governança leva a acidentes.

Acidentes levam à aviação.

Aviação leva a Crew Resource Management.

CRM leva a psicologia organizacional.

Psicologia leva a vieses cognitivos.

E de repente...

onde está o JSON?

Ele continua lá.

Cinco níveis acima no stack trace da curiosidade.


Talvez estejamos pensando errado sobre conhecimento

Aqui aparece algo fascinante.

Talvez o problema seja esperar que conhecimento verdadeiro tenha estrutura linear.

Porque ele não tem.

Conhecimento parece muito mais um grafo.

Para quem passou recentemente pelo Neo4j, a analogia é irresistível.

Imagine:

(:Pessoa)-[:ESTUDA]->(:COBOL)

(:COBOL)-[:EXECUTA_EM]->(:Mainframe)

(:Mainframe)-[:UTILIZA]->(:zOS)

(:zOS)-[:POSSUI]->(:JES2)

(:JES2)-[:GERENCIA]->(:Jobs)

(:Jobs)-[:PODEM_FALHAR_COM]->(:ABEND)

(:ABEND)-[:EXIGE]->(:Diagnostico)

(:Diagnostico)-[:USA]->(:Raciocinio)

(:Raciocinio)-[:SOFRE_COM]->(:ViesCognitivo)

(:ViesCognitivo)-[:APARECE_EM]->(:Aviacao)

(:ViesCognitivo)-[:APARECE_EM]->(:Medicina)

(:ViesCognitivo)-[:APARECE_EM]->(:MercadoFinanceiro)

Agora faça uma pergunta aparentemente inocente:

"Como diagnosticar melhor um problema em produção?"

Podemos começar no COBOL e terminar estudando Sherlock Holmes, House, Patrick Jane, Kahneman, acidentes aéreos e medicina diagnóstica.

E isso não é necessariamente desvio.

Pode ser travessia do grafo.


O ChatGPT virou uma máquina de criar arestas

Essa talvez seja uma das transformações intelectuais mais interessantes provocadas pelos grandes modelos de linguagem.

Google tradicionalmente é extraordinário para encontrar nós.

Você pergunta:

IBM COBOL JSON GENERATE

e recebe documentos relacionados ao assunto.

Mas numa conversa podemos fazer algo diferente:

"Isso me lembrou o problema de comunicação entre pilotos em acidentes aéreos. Existe alguma relação conceitual?"

Agora estamos procurando uma aresta.

COBOL → operação → incidente → comunicação → aviação

Ou:

"Essa arquitetura de agentes lembra CICS?"

Outra aresta.

"O problema de memória de agentes lembra checkpoint/restart?"

Outra.

"Essa ideia econômica existia na Roma antiga?"

Outra.

"Esse comportamento de IA lembra alguma coisa da psicologia cognitiva?"

Outra.

É como se tivéssemos colocado diante do grafo uma máquina especializada em sugerir:

MATCH (ideia)-[r:?]->(outra_ideia)
RETURN outra_ideia

Só existe um pequeno problema.

O MATCH não termina.


O Rabbit Hole virou feature

Existe uma expressão inglesa maravilhosa:

rabbit hole.

A toca do coelho.

Alice vê o coelho, entra atrás dele e descobre que aquilo era apenas a entrada para um universo inteiro.

A Internet já havia industrializado rabbit holes.

A IA generativa colocou elevadores dentro deles.

Você pergunta:

"Por que isso acontece?"

Recebe resposta.

Pergunta:

"Mas de onde veio?"

Resposta.

"Existe precedente histórico?"

Resposta.

"Quem discordava?"

Resposta.

"Isso ainda é válido?"

Resposta.

"E se aplicarmos ao mainframe?"

Resposta.

"E ao mercado financeiro?"

Resposta.

"E aos agentes de IA?"

Resposta.

Às 03:17 da manhã:

"Então precisamos voltar aos babilônios."

Parabéns.

Você começou querendo entender um parâmetro do JCL.


A diferença entre distração e exploração

Mas precisamos tomar cuidado para não diagnosticar toda ramificação como déficit de atenção.

Há uma diferença enorme entre:

COBOL
 ↓
Instagram
 ↓
meme
 ↓
vídeo
 ↓
notícia
 ↓
WhatsApp
 ↓
esqueci o COBOL

e:

COBOL
 ↓
Mainframe
 ↓
Sistemas críticos
 ↓
Resiliência
 ↓
Falhas
 ↓
Fator humano
 ↓
Psicologia cognitiva
 ↓
Gestão de incidentes

O primeiro fluxo provavelmente representa distração.

O segundo pode representar exploração intelectual.

Existe coerência semântica.

O problema é que ambos consomem o mesmo recurso físico:

tempo.

Seu cérebro pode ter descoberto a conexão intelectual mais extraordinária da semana.

O relógio continuará dizendo:

03:42.


O verdadeiro recurso escasso mudou

Durante séculos o recurso escasso foi informação.

Hoje, para grande parte de nós, não é mais.

Temos Wikipedia.

Livros digitais.

Papers.

Vídeos.

Cursos.

Podcasts.

Blogs.

GitHub.

Documentação.

Fóruns.

Reddit.

Stack Overflow.

ChatGPT.

Outras IAs.

E bilhões de páginas indexadas.

O recurso escasso passou a ser:

atenção.

E logo atrás:

capacidade de seleção.

A pergunta intelectual moderna não é apenas:

"O que devo aprender?"

É também:

"O que deliberadamente não vou aprender agora?"

Essa segunda pergunta é muito mais cruel.

Porque dizer "não" para algo desinteressante é fácil.

O verdadeiro problema é dizer:

"Isso é fascinante. Mas ficará para depois."


Surge o backlog intelectual

É exatamente aí que nasce nossa lista.

JSON no COBOL
YAML
XML
Atari
Anime
Economia
Memórias
IA
Segurança
História

Ela não é necessariamente um cemitério de projetos abandonados.

Talvez seja algo mais interessante:

um buffer intelectual.

Uma área de spool.

A ideia chegou.

Foi registrada.

Ainda não existem recursos disponíveis para executá-la.

Então:

JOB STATUS = HELD

Isso é infinitamente melhor do que perder a ideia.

O problema começa quando confundimos:

HELD

com:

FAILED

Uma investigação estacionada não fracassou.

Ela apenas perdeu prioridade para outra.


Precisamos de WLM para a cabeça

Quem trabalha com mainframe imediatamente perceberá o próximo problema.

Se existem dezenas de workloads competindo pelos mesmos recursos, alguém precisa estabelecer prioridades.

No z/OS temos Workload Manager.

Na cabeça temos...

Bem...

Café.

Talvez seja justamente aí que precisamos melhorar.

Imagine um WLM intelectual:

SERVICE CLASS: PRODUCAO
-----------------------
Curso atual
Trabalho
Artigo com prazo
Aula da semana

SERVICE CLASS: ALTA
-------------------
Pesquisa diretamente relacionada
Projeto em andamento

SERVICE CLASS: DISCRETIONARY
----------------------------
Anime obscuro de 1987
História do Atari
Origem de palavra suméria
Tecnologia soviética esquecida

SERVICE CLASS: SYSOTHER
-----------------------
"Por que os romanos não inventaram..."

😂

O objetivo não seria matar SYSOTHER.

Aliás, algumas das descobertas mais deliciosas provavelmente estão lá.

O objetivo seria impedir SYSOTHER de consumir toda a capacidade enquanto PRODUCAO está atrasada.


A IA não eliminou a necessidade de disciplina

Esse é um ponto importante.

Existe uma fantasia contemporânea segundo a qual IA permitirá aprender tudo.

Não permitirá.

Pode reduzir brutalmente o custo de explicação.

Pode resumir.

Pode traduzir.

Pode comparar.

Pode produzir exemplos.

Pode adaptar a linguagem.

Pode ajudar a encontrar relações.

Pode responder perguntas imediatamente.

Mas existe uma coisa que ela ainda não consegue aumentar:

24 horas = 24 horas

Podemos aumentar nossa eficiência.

Não podemos aumentar indefinidamente nosso throughput humano.

E pior:

compreender continua custando tempo.

Ler uma explicação não significa incorporá-la.

Reconhecer um conceito não significa dominá-lo.

Assistir a uma demonstração não significa conseguir reproduzi-la.

Receber código funcionando não significa compreender sua arquitetura.

Esse talvez seja um dos perigos da aprendizagem com IA:

confundir velocidade de obtenção da resposta com velocidade de aquisição do conhecimento.

São coisas diferentes.

Muito diferentes.


Conhecimento não é download

Se conhecimento fosse simplesmente transferência de bytes, poderíamos fazer:

//LEARN EXEC PGM=UPLOAD
//SYSIN DD *
  COBOL
  NEO4J
  PYTHON
  QUANTUM
  JAPANESE
/*

Resultado:

IEC999I KNOWLEDGE SUCCESSFULLY INSTALLED

Infelizmente não funciona.

Aprendizagem exige reconstrução interna.

Você precisa errar.

Relacionar.

Esquecer.

Relembrar.

Aplicar.

Comparar.

Explicar para outra pessoa.

Encontrar contradições.

Reformular.

Voltar meses depois e perceber que aquilo que parecia óbvio não era.

A IA pode acompanhar todo esse processo.

Mas não pode simplesmente substituir o processo.


Talvez nossa aparente desorganização esconda alguma coisa valiosa

Aqui entra uma hipótese que me fascina.

E se parte dessas ramificações não for desperdício?

E se estivermos construindo uma espécie de Knowledge Graph pessoal?

Durante décadas de trabalho uma pessoa acumula experiências.

Banco.

Mainframe.

Incidentes.

Programação.

Gestão.

Pessoas.

Viagens.

Livros.

Filmes.

Histórias.

Tecnologias.

Fracassos.

Acertos.

Essas coisas ficam armazenadas como nós aparentemente desconectados.

Então surge uma conversa.

Um assunto ativa outro.

Uma memória conecta-se a um conceito novo.

Uma história profissional antiga encontra uma teoria publicada décadas depois.

De repente:

(:Experiencia1989)
      |
      | [:EXPLICA]
      v
(:Conceito2026)

A experiência sempre esteve lá.

Faltava a aresta.

Talvez uma das funções mais poderosas da IA para alguém que acumulou décadas de experiência não seja simplesmente ensinar fatos novos.

Talvez seja ajudar a indexar intelectualmente a própria vida.

Isso é enorme.


Curiosidade como algoritmo de busca

Uma pessoa curiosa executa continuamente algo parecido com:

while alive:
    observe()
    question()
    connect()
    investigate()
    update_model()

Só existe um pequeno bug:

while alive:

não possui END-IF.

E aparentemente tampouco possui MAX-DEPTH.

😂

Por isso precisamos talvez acrescentar:

IF DEPTH > ACCEPTABLE-LIMIT
   MOVE CURRENT-TOPIC TO BACKLOG
   PERFORM RETURN-TO-MAIN-QUEST
END-IF

Esse talvez seja o algoritmo intelectual necessário para a era da IA.

Não bloquear rabbit holes.

Controlar profundidade.


O conceito de estacionamento intelectual

Imagine que estamos estudando agentes de IA.

Durante a conversa surgem:

[ ] memória vetorial
[ ] MCP
[ ] sistemas multiagentes
[ ] segurança
[ ] prompt injection
[ ] teoria de jogos
[ ] swarm intelligence
[ ] governança
[ ] custos de inferência
[ ] mainframe integration

Não precisamos abrir dez frentes.

Podemos dizer:

CURRENT:
Agentes e memória

PARKED:
MCP
Segurança
Swarm
Governança
Mainframe integration

A curiosidade continua viva.

Mas o scheduler recupera o controle.

Essa simples mudança psicológica é poderosa porque reduz aquela sensação:

"Estou deixando algo importante para trás."

Não.

Você colocou no spool.


O perigo oposto: nunca terminar nada

Agora precisamos tomar a red pill.

Existe uma versão romântica da curiosidade que pode virar desculpa.

"Sou explorador."

"Tenho muitos interesses."

"Estou conectando conhecimentos."

Tudo verdadeiro.

Mas existe um teste brutal:

o que foi concluído?

Porque conhecimento também precisa produzir $HASP395.

Artigo publicado.

Programa funcionando.

Curso concluído.

Experimento documentado.

Livro lido.

Hipótese descartada.

Aula preparada.

Problema resolvido.

Sem isso podemos passar anos em:

$HASP373 JOB STARTED

sem jamais chegar a:

$HASP395 JOB ENDED

E então o backlog não é biblioteca.

É dívida.


Talvez terminar seja uma tecnologia

Essa é outra ideia que merece reflexão.

Somos treinados para começar.

Cursos vendem começos.

Tutoriais ensinam começos.

Plataformas recomendam novos começos.

Algoritmos apresentam novidades.

IA responde imediatamente à próxima curiosidade.

Pouquíssimos sistemas são economicamente incentivados a dizer:

"Não abra nada novo. Termine aquilo."

Porque novidade gera clique.

Descoberta gera dopamina.

Conclusão frequentemente exige a parte menos glamourosa:

revisar.

corrigir.

testar.

reescrever.

organizar.

publicar.

documentar.

É muito mais divertido descobrir outro rabbit hole.

Talvez finalização tenha se tornado uma competência intelectual própria.


O Scheduler da Curiosidade

Chegamos então ao nosso pequeno sistema operacional mental.

Eu o imaginaria assim:

                 ┌───────────────┐
                 │ CURIOSIDADE   │
                 └───────┬───────┘
                         │
                         ▼
                  NOVA PERGUNTA
                         │
               ┌─────────┴─────────┐
               │                   │
         RELEVANTE AGORA?          NÃO
               │                   │
              SIM                  ▼
               │               BACKLOG
               ▼
           EXECUTAR
               │
         ┌─────┴─────┐
         │           │
   NOVO RAMO?       NÃO
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Parece trivial.

Mas pense na diferença.

Não estamos dizendo:

"Pare de ser curioso."

Estamos dizendo:

"Faça scheduling da curiosidade."


E onde vamos parar?

Essa talvez seja a pergunta mais divertida.

Provavelmente em lugar nenhum.

E isso não é necessariamente ruim.

Porque conhecimento não possui tela final.

Não existe:

CONGRATULATIONS
YOU HAVE COMPLETED KNOWLEDGE
100%

Quanto mais aprendemos, maior parece o mapa.

É quase cruel.

Quando sabemos pouco, o mundo parece relativamente simples.

Quando aprendemos mais, começamos a enxergar as dependências.

Depois enxergamos as exceções.

Depois as controvérsias.

Depois a história.

Depois as escolas rivais.

Depois descobrimos que algumas certezas eram aproximações.

O mapa aumenta justamente porque aprendemos a enxergá-lo.

Talvez seja esse o paradoxo definitivo da curiosidade:

cada resposta aumenta o território das perguntas.


A IA tornou o universo intelectual navegável — não finito

Esse ponto é fundamental.

ChatGPT e outras ferramentas não transformaram conhecimento em algo que podemos terminar.

Transformaram conhecimento em algo que podemos percorrer com muito menos atrito.

Antes havia oceanos entre os continentes intelectuais.

Agora construímos pontes.

Isso muda completamente a viagem.

Mas não reduz o tamanho do planeta.

Talvez até faça o contrário.

Quando percebemos que COBOL pode conversar com IA, que mainframe pode conversar com cloud, que psicologia pode conversar com segurança, que história pode explicar tecnologia e que experiências de décadas atrás podem iluminar problemas atuais...

o mundo fica intelectualmente maior.

Não menor.


O profissional em T

Durante muito tempo falou-se no profissional em T.

Conhecimento amplo horizontalmente.

Especialização profunda verticalmente.

Talvez a IA esteja favorecendo outro formato.

Algo parecido com um grafo.

Você possui alguns nós extremamente profundos.

Mainframe.

COBOL.

Sistemas financeiros.

E centenas de conexões menos profundas:

        História
           |
Economia--Mainframe--IA
           |
      Segurança
       /      \
 Psicologia  Aviação
      |
  Gestão

O valor não está necessariamente em dominar todos esses campos.

Está também em conseguir perceber:

"Eu já vi esse padrão em outro lugar."

Essa capacidade é extraordinariamente poderosa.

Porque inovação muitas vezes nasce justamente da transferência de modelos entre domínios.


Easter egg: talvez o cérebro seja um mainframe ruim

Antes que algum neurocientista jogue café em mim:

é uma metáfora.

Mas divertida.

Temos memória.

Temos processamento.

Temos prioridades.

Temos interrupções.

Temos cache.

Temos processos esquecidos.

Temos informações que sabemos que estão armazenadas em algum lugar, mas cujo endereço aparentemente foi perdido.

Temos:

"Eu conheço essa pessoa..."

seguido de:

SEARCHING...
SEARCHING...
SEARCHING...

Três horas depois, tomando banho:

HIT!

😂

Temos também algo equivalente a storage leak:

uma música ruim de 1987 permanece perfeitamente armazenada enquanto esquecemos por que entramos na cozinha.

O hardware humano definitivamente possui algumas decisões arquitetônicas curiosas.


O grande desafio não será saber mais

Será governar o que queremos saber.

Isso talvez seja uma das grandes competências da próxima década.

Não apenas prompt engineering.

Não apenas saber perguntar.

Mas saber decidir:

qual pergunta merece continuação?

qual merece estacionamento?

qual merece profundidade?

qual merece abandono?

qual precisa virar projeto?

qual deve permanecer apenas como curiosidade?

Porque podemos perguntar praticamente indefinidamente.

Mas não podemos viver indefinidamente.

Existe aí uma dimensão profundamente humana que nenhuma otimização elimina.

Escolher aprender alguma coisa significa escolher não aprender outras naquele momento.

Escolher escrever um artigo significa deixar três esperando.

Escolher terminar um curso significa ignorar temporariamente cinco tecnologias novas.

Escolher profundidade significa renunciar momentaneamente à novidade.

Esse é o verdadeiro scheduler.


Blue Pill ou Red Pill?

A Blue Pill é confortável:

"Com IA finalmente conseguirei aprender tudo."

Não.

Provavelmente acontecerá exatamente o contrário.

A IA mostrará quanto existe para aprender.

A Red Pill é mais interessante:

"Nunca aprenderei tudo. Então preciso escolher melhor minhas viagens."

Isso muda completamente nossa relação com conhecimento.

Não precisamos conquistar todo o mapa.

Podemos explorá-lo.

Construir caminhos.

Registrar descobertas.

Voltar.

Conectar regiões.

E ocasionalmente colocar uma placa:

TODO:
RETORNAR AQUI

$HASP395: ou talvez não

Chegamos ao fim deste artigo falando sobre...

Deixe-me conferir.

Começamos com conversas abertas no ChatGPT.

Passamos por JES2.

Grafos.

Neo4j.

Rabbit holes.

Psicologia.

WLM.

Aprendizagem.

Gestão de atenção.

IA.

Knowledge Graph.

E terminamos discutindo finitude humana.

Nada mal para uma conversa que começou olhando uma barra lateral cheia de chats inacabados.

Talvez seja exatamente esse o ponto.

A curiosidade intelectual não é uma estrada.

É uma rede.

Cada pergunta é um nó.

Cada associação cria uma aresta.

Cada experiência antiga pode ganhar significado novo quando conectada a alguma coisa aprendida hoje.

ChatGPT não inventou esse comportamento.

Nós sempre fizemos isso.

A diferença é que agora existe uma ferramenta capaz de acompanhar nossa corrida pelo grafo quase na velocidade em que surgem as perguntas.

E isso é maravilhoso.

Também é perigoso.

Porque sempre haverá outra aresta.

Sempre haverá outro nó.

Sempre haverá:

"Só mais uma pergunta..."

O verdadeiro desafio intelectual da era da IA talvez não seja descobrir como começar uma investigação.

Isso ficou absurdamente fácil.

Será aprender quando continuar, quando estacionar e quando terminar.

Precisamos ser simultaneamente exploradores e operadores.

Curiosos e schedulers.

Alice e JES2.

Precisamos permitir:

$HASP373 CURIOSITY STARTED

Mas de vez em quando precisamos olhar para o backlog, escolher alguma coisa e exigir:

$HASP395 CURIOSITY ENDED

Mesmo sabendo que aquilo nunca terminou completamente.

Porque uma boa resposta deixa uma pergunta.

Uma boa pergunta encontra outra área.

Uma experiência encontra uma teoria.

Uma memória encontra significado.

Um artigo encontra outro artigo.

E talvez seja justamente por isso que continuamos estudando depois de décadas.

Não porque estejamos chegando ao fim.

Mas porque finalmente começamos a enxergar o tamanho do grafo.

Então onde vamos parar?

Não faço a menor ideia.

Provavelmente começaremos falando sobre o scheduler da curiosidade, alguém mencionará teoria dos grafos, daí surgirá a história dos sete graus de separação, que levará a redes sociais, que levará a algoritmos de recomendação, que levará a manipulação comportamental, que levará a Skinner, que levará a psicologia, que lembrará inteligência artificial...

...e daqui a pouco estaremos novamente discutindo COBOL.

Talvez exista uma explicação técnica para isso.

Ou talvez seja simplesmente:

//CURIOS EXEC PGM=LIFE
//PARM DD *
   MAXDEPTH=UNLIMITED
   CURIOSITY=YES
   COFFEE=STRONG
   RETURN=OPTIONAL
/*

IEFBR14 provavelmente não resolverá.

☕ Café terminado.

Artigo terminado.

JOB terminado.

Finalmente:

$HASP395 CURIOSITY ENDED

...

Espera.

Se conhecimento funciona como grafo, será que nosso backlog de conversas poderia ser automaticamente transformado em um grafo visual de interesses, mostrando quais assuntos deram origem a quais outros?

Droga.

$HASP100 NEWJOB ON READER

E lá vamos nós outra vez. ☕🖥️

Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

IBM Champion IBM Z COBOL CICS Db2 z/OS Mainframe desde 1988
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