BBB 23: Inteligência artificial revela quem mais apareceu nos VTs do programa

Estadão realiza levantamento inédito dos participantes do reality com o auxílio de tecnologia de reconhecimento facial

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Atualização:

O Big Brother Brasil está chegando à sua reta final e o prêmio recorde de pelo menos R$ 2,58 milhões está em jogo para cinco participantes. Enquanto o público mais tradicional - o “sofá” - e as comunidades “emojizadas” nas redes sociais torcem por seus favoritos, uma pergunta permanece: quem foi o participante que mais se destacou na telinha até agora?

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Para responder a esta dúvida, o Estadão analisou os 90 primeiros episódios exibidos na Rede Globo, um total de 89 horas de vídeos, com a ajuda de Inteligência Artificial (IA), sim – sem a dor de cabeça de ter que cronometrar à mão os segundos de cada competidor.

Por meio da aplicação de uma tecnologia de reconhecimento facial avançada, foi possível medir o tempo em que cada participante desta edição do reality show apareceu na TV aberta.

Tecnologia de inteligência artificial permite identificar os participantes nos VTs exibidos na Rede Globo. Foto: Reprodução de vídeo/TV Globo

A ferramenta usada mapeia 128 pontos característicos no rosto de cada pessoa, permitindo calcular a semelhança facial entre indivíduos. E assim foi possível identificar quando um determinado participante aparece e, com base nisso, medir o tempo de tela de cada um dos 22 competidores desde o início do programa, em 16 de janeiro deste ano, até o último sábado, dia 15 de abril.

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Ferramenta detecta os rostos visíveis na tela, mas não identifica quando há objetos à frente da face ou em situações que o participante não está em destaque no vídeo. Foto: Reprodução de vídeo/TV Globo

No entanto, como em qualquer modelo de inteligência artificial, existem limitações. Neste caso, a tecnologia usada é capaz de reconhecer apenas os rostos que estão em destaque na tela, o que significa que não foi possível medir o tempo dos participantes que aparecem de costas, com objetos bloqueando a visão de seus rostos ou cujas imagens na tela são muito pequenas.

Confira a seguir mais detalhes sobre o destaque que os brothers e sister tiveram na telinha da Globo:

Top 5

Aline, Amanda, Bruna, Larissa e Ricardo Alface passaram pela “semana bomba” de eliminação e alcançaram os últimos dias da edição, que terá a sua grande final na próxima terça-feira, dia 25 de abril. Veja a seguir o desempenho e conquistas do Top 5 ao longo do programa:

Bruna Griphao, líder por quatro vezes, e Amanda, emparedada em quatro ocasiões, foram as que mais apareceram na frente das câmeras entre os cinco finalistas, com 3h29min e 3h7min, respectivamente. Ao passo que Aline Wirley foi a que menos teve destaque, entre o quinteto, nos VTs da Rede Globo, com 2h29min.

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Camarote X Pipoca

Quando o assunto é o grupo de seleção dos participantes, o levantamento mostra praticamente um empate nos destaques por dia. O Camarote, composto por celebridades, teve 43 dias onde um de seus integrantes foi o mais exibido na TV, enquanto o grupo Pipoca, formado por anônimos, registrou 40 dias com um dos competidores em maior visibilidade.

O apresentador Tadeu Schmidt e os humoristas Dani Calabresa e Paulo Vieira foram os que mais apareceram na telinha em sete oportunidades.

Entre todos os participantes do BBB 23, Bruna Griphao foi a que teve maior destaque no total de dias no reality show. Ao longo da temporada, a atriz foi a mais exibida em 10 programas. Sarah Aline, Fred Nicácio e Domitila Barros estão na segunda posição, cada um com 8 dias como o maior tempo de tela entre os jogadores.

Uma curiosidade é em relação a Key Alves, que apesar de ter sido eliminada no meio da temporada, no 51º dia, foi a participante mais em foco em seis episódios do game. O seu relacionamento com o mato-grossense Gustavo e diversas situações de conflito com outros brothers lhe renderam bons minutos a mais de evidência nos VTs da Globo.

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Para além dos “vtzeiros”, os dados apontam que os participantes que mais se envolveram com o game, como conquistando a liderança da semana, sendo indicado ao paredão ou colocado no monstro foram aqueles que mais tiveram visibilidade no reality.

Esta edição do Big Brother Brasil foi repleta de acontecimentos significativos, incluindo um incidente de preconceito contra enfermeiros, acusações de racismo religioso, bem como possíveis casos de assédio moral e sexual envolvendo os participantes. Tais eventos tiveram um impacto notável na visibilidade dos jogadores durante os primeiros 90 dias do programa.

No comando

Tadeu Schmidt é o integrante do time BBB que mais aparece na frente das câmeras, o que já era esperado – o jornalista apresenta a atração global desde 2022. Além dele, outras duas figuras principais do programa, os humoristas Dani Calabresa e Paulo Vieira, tiveram bastante evidência diante das lentes nos dias que seus quadros são exibidos na Globo.

Metodologia

Este projeto foi desenvolvido na linguagem Python, com uso de diversas bibliotecas (pacotes de códigos), como a OpenCV para processar os VTs do programa e encontrar os rostos e a Face Recognition para realizar o reconhecimento das faces dos participantes. Mas como isso é feito? Primeiro, foi necessário treinar o modelo CNN, de rede neural, que identifica as características faciais de cada pessoa, carregando diversas imagens do rosto de cada um dos competidores.

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O modelo é capaz de identificar 128 pontos característicos na face de cada pessoa e, com base nesses dados, é possível medir o quão próxima é a aparência do rosto de uma nova pessoa em relação às características já registradas. Assim, foi possível calcular cada frame de vídeo em que o rosto aparece e, no fim, ter o tempo de tela total por participante para cada programa exibido na TV.

Nos nossos testes, identificamos uma margem de erro média de 0.30% para os falsos positivos, ou seja, quando o modelo identificou uma pessoa e na verdade era o rosto de outra. Com isso, optamos por subtrair o tempo de cada participante em 0.30% do tempo total do vídeo/episódio, para reduzir as chances de eventuais erros.

Vale ressaltar que, como todo modelo de inteligência artificial, há sempre limitações. A tecnologia empregada neste projeto só é capaz de identificar os rostos visíveis na tela, não sendo possível o reconhecimento do participante que esteja de costas, com objetos à frente da face ou mesmo com o rosto pequeno na tela. Em ambientes muito escuros, como em festas, também percebemos uma dificuldade maior da ferramenta em identificar as faces.

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