Na noite da apuração da eleição presidencial americana de 2016, os principais jornais do mundo davam uma vitória apertada da candidata do partido democrata Hilary Clinton sobre o republicano Donald Trump. Por volta das 23h da terça-feira, 8 de novembro, o quadro começou a mudar e na manhã desta quarta-feira o bilionário republicano foi declarado o 45o presidente americano. Surpresa? Não para os sistemas de inteligência artificial que previram a vitória do republicano há uma semana.
No final de outubro, o sistema MogIA foi taxativo ao afirmar que Donald Trump venceria a eleição americana. E sua previsão deveria ter sido levada mais a sério. O MogIA não só acertou desta vez como tem feito isso há três eleições seguidas, bem como as primárias democratas e republicanas.. Os computadores ainda soltaram um alerta naquela época pré-eleições: Trump era mais popular do que Barack Obama (atual presidente americano) na campanha que o elegeu.
O MogIA foi criado pelo empreendedor indiano Sanjiv Rai, fundador da startup Genic.ai. O sistema usa mais de 20 milhões de entradas de dados de diversos serviços pela internet. Entre esses estão Google, Twitter e Youtube. Suas previsões são formadas a partir do movimento e tendência expressas nessa informações quentes de pessoas do mundo inteiro que estão on line.
Engajamento on line
Rai diz que criou o sistema em 2004 para ele ir também aprendendo com o tempo. Com o passar dos anos o MogIA fica mais inteligente, o que seria um motivo a mais para ele ter sido levado a sério desta vez. Recentemente, outras fontes de dados, como os videos ao vivo do Facebook começaram a ser incluídos nas análises.
Provavelmente, o MogIA viu o que muitos não viram. Por mais que os noticiários e as pesquisas dessem uma vitória de Clinton, era Trump que ficava cada dia mais popular. No dia que as previsões foram divulgadas, o criador do sistema advertiu que o engajamento que estava sendo levado em conta era o que havia determinado a vitória nas últimas eleições e, se por acaso Trump não fosse eleito, seria a primeira vez que isso poderia ser considerado um erro que faria o projeto ser revisto.
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