Mediações algorítmicas e cognição: conexões entre a semiótica e a inferência ativa

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31501/esf.v1i32.15497

Abstract

Este artigo investiga como as mediações algorítmicas afetam nossos processos cognitivos dos usuários das redes, adotando como fundamentação teórica o pensamento de Charles Peirce e a Inferência Ativa proposta pelo neurocientista Karl Friston. Analisamos como algoritmos moldam nossas crenças e inferências, operando por meio de abduções que configuram um hackeamento cognitivo. Concluímos que os algoritmos funcionam como sistemas de cognição maquínica, direcionando padrões de resposta e interação.

Author Biographies

  • Marcelo Hamdan Alvim, University of São Paulo

    Professor universitário e doutorando no PPGCOM ECA-USP em Ciências da Comunicação - Comunicação, redes e linguagens: objetos teóricos e empíricos, com foco em Semiótica peirceana, big data, mediações algorítmicas e inteligência artificial. Mestre em Comunicação Social pela PUC Minas - Interações Midiáticas, com pesquisa sobre subjetividades contemporâneas e cultura das redes. Bacharel em Comunicação Social - Publicidade e Propaganda. Experiência na área de educação (docência no ensino superior) e Criação Publicitária (Direção de Arte, Programação Visual, Comunicação Visual, Design Editorial e Práticas de Rádio). Professor de língua inglesa. Áreas de interesse: Semiótica, Big Data, Inteligência Artificial, Mediações Algorítmicas, Psicanálise, Criação, Produção de Áudio (música, jingles e spots), Psicologia do Consumo.

  • Anderson Vinicius Romanini, University of São Paulo
    Editor científico de Semeiosis e coordenador do grupo de pesquisa SemioData. Foi presidente da Sociedade Brasileira de Ciências Cognitivas (SBCC) e é editor do livro "Peirce and Biosemiotics: a Guess at the Riddle of Life" (Springer).

Published

2025-05-01

Issue

Section

Dossiê Semiótica, Cognição e Comunicação

How to Cite

Mediações algorítmicas e cognição: conexões entre a semiótica e a inferência ativa. (2025). Esferas, 1(32). https://doi.org/10.31501/esf.v1i32.15497