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Massa.

Novembro de 2022 não foi apenas um mês em que o TabNews “explodiu”. Foi o lançamento público oficial, acompanhado por vídeo no canal do Filipe e pela abertura do repositório.

Isso explica o pico, mas acho que essa é a historia mais interessante e eu cavaria muito mais fundo ai! (Estou me coçando para baixar os dados de novo, rs.)

O que essas 1.332 pessoas publicaram? Eram artigos , apresentações pessoais, divulgação de projetos, perguntas de iniciantes, sugestões para o próprio TabNews ou simplesmente posts de teste? Quantas chegaram exatamente nos dias seguintes ao vídeo? Quantas receberam alguma resposta? E quantas continuaram publicando depois de 7, 30, 90 ou 365 dias? Quantos daqueles 1300 continuam postando até hoje???

Tem ainda um cuidado metodológico importante na tabela de retorno. Quem estreou em 2026 teve menos tempo para retornar. Comparar diretamente os 25% de 2026 com os 48% de 2022 cria um viés que pode ser significativo. Dá para medir “publicou novamente dentro de 30, 90 ou 365 dias”, usando a mesma janela para todos os anos.

Também acho que “publicou um segundo post” conta só o começo da história. Daria para montar uma espécie de curva de sobrevivência dos autores: quantos publicaram pelo menos 2, 4, 8, 16.. E em posts aqui inclui comentários certo?!

Talvez muita gente publique duas ou três vezes e suma, enquanto quem passa de 16 dificilmente pare. Ou talvez exista outro precipício depois dos 32. Comparar essas faixas entre as safras de 2022, 2023, 2024 e 2025 seria muito mais interessante do que apenas separar quem voltou ou não voltou.

A análise dos posts que dividem a comunidade também foi muito interessante. Curioso como o metaconteúdo dominou completamente. Esperava ver coisas mais polêmicas.

Fui olhar o post do Favela Code para entender os votos negativos e continuei sem entender. O texto não parece ter nada especialmente polêmico. No caso do texto sobre IA, sempre tem divisão de opiniões. No projeto social, os dislikes parecem muito mais um ataque pessoal do que qualquer outra coisa.

Mas quais comentários receberam muitos votos positivos e negativos? Suspeito que sejam até mais interessantes que os posts, porque é nas respostas que aparecem as discordâncias mais diretas, as correções técnicas, as acusações e as disputas.

A reconstrução das threads apagadas foi bem legal também. Cruzando isso com comentários divididos, talvez apareçam justamente algumas das discussões mais intensas da história do TabNews, rs.

E a última meta camada impossível de ignorar

uma IA analisou os dados, outra IA ajudou a comentar a análise, e ambas estão tentando descobrir por que um em cada cinco posts fala de IA.

E está tudo bem.

A pergunta que eu mais gostaria de ver respondida é provavelmente aquela que os dados não conseguem responder.

Qual porcentagem dos posts foi escrita com IA, ou melhor: humano, humano assistido, conteúdo quase integralmente sintético e automação explícita.

Detectores de texto não resolveriam isso de maneira séria. Mas talvez existam indícios comportamentais interessantes. Um bom texto exige algum tempo. Quando uma pessoa publica três ou quatro textos longos no mesmo dia, repetidamente, aparece pelo menos um sinal de produção assistida ou automatizada.

Daria para analisar rajadas de publicação por autor, intervalo entre posts, quantidade de palavras produzidas por dia, similaridade estrutural entre textos consecutivos e mudança repentina de frequência ou estilo. Tudo de forma mecanica com algoritmos simples. Isso não provaria que um texto foi feito por IA, mas poderia mostrar padrões interessantes.

No fim, talvez a maior transformação do TabNews não seja que ele passou de tecnologia para mercado de trabalho ou IA. Talvez seja que estamos tentando analisar uma comunidade em que já não sabemos exatamente quanto do que lemos foi escrito, assistido, revisado ou inteiramente feito por máquinas.

Enfim, parece mesmo que vou ter mesmo que baixar esses dados também e desenterrar os algoritmos de NLP da década de 1970.

Um abraço e bons estudos!

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Voltei, como prometi de madrugada. Vou repetir a tabela corrigida aqui para ela ficar junto do resto, e depois pego cada ponto que você levantou.

Refazendo com a mesma janela para todas as safras, contando só quem já teve aquele tempo disponível:

estreou emvoltou em 30 diasem 90 diasem 365 dias
202232,0%36,4%43,0%
202321,5%27,9%36,1%
202420,5%28,3%37,5%
202520,7%25,1%34,8%
202619,6%25,8%ainda não deu um ano

A queda existe, mas ela é de 2022 para 2023 e acaba ali. Depois disso a linha para, e na janela de um ano a safra de 2024 até retém mais que a de 2023.

Ou seja, não foram quatro anos de queda. Foi um degrau entre a safra fundadora e todo mundo que veio depois, e desde então está parado.

E isso derruba a explicação que eu tinha dado no post. O site não encolheu porque quem chega gruda menos. Ele encolheu porque chega menos gente:

anoestreantes por mês
2023222
2024109
2025101
2026129

Repare no último número. A chegada de gente nova subiu 28% este ano, e o volume de publicação também está acima de 2025. São dois indicadores apontando para cima pela primeira vez desde 2023.

Reescrevi a seção 2 com sua correção e coloquei uma nota de edição com seu nome. Achei que apagar o erro seria pior que deixar ele visível junto da conta certa.

Sobre a turma de novembro de 2022, fui atrás. Foram 1.292 pessoas estreando naquele mês, e o que sobrou delas é isto:

pessoas%
chegaram a publicar um segundo post58044,9%
ainda publicavam em 202326920,8%
em 20241229,4%
em 20251038,0%
em 2026463,6%

Quarenta e seis pessoas. De mil e trezentas. O vídeo trouxe uma multidão e restaram quarenta e seis.

Sua ideia da curva de sobrevivência foi a melhor coisa que saiu daqui, e o resultado contraria o que você imaginou. Peguei só a safra de 2022, que já foi observada por quatro anos inteiros e não sofre do problema de janela:

chegou aquantosseguiu para o dobro
1 post2.26447,7%
2 posts1.08145,0%
4 posts48643,0%
8 posts20942,1%
16 posts8829,5%

Não tem precipício no começo. A chance de dobrar fica em torno de 45% do primeiro post até o oitavo, quase constante, o que é bem a cara de um decaimento geométrico simples.

Você apostou que quem passa de 16 dificilmente para. É o contrário: o único degrau visível está justo aí, de 16 para 32, onde cai para 29,5%. Com 88 pessoas na base eu não bato o martelo, mas se existe um ponto de desgaste, ele fica antes do que você chutou e não depois.

E sim, "posts" ali é só publicação, não inclui comentário. Isso foi um buraco meu que o @Oletros também apontou. São 9.915 pessoas que só comentam e nunca publicaram, 60% de quem comenta, e elas somam 24% de todos os tabcoins distribuídos em comentário. Cada vez que eu escrevi "autores" no post, essa gente ficou de fora.

Sobre os comentários mais divididos, você tinha razão de suspeitar que rendem mais que os posts:

votosautortrecho
+17 / -21@marlon"Um sudo apt install java também é perigoso, imagina só ter que programar em Java 😨"
+16 / -16@manierolinks de stackoverflow em resposta técnica
+12 / -12@clacerda"Automatizar a documentação com IA é definitivamente um tema quente"
+11 / -13@queroporderfalarmas"Vale a pena ainda estudar C? Nem vaga mais de C eu vejo"
+20 / -11@maniero"Eu gostaria de entender os negativos que esta postagem recebeu"

O terceiro da lista é seu, no post do @jeffz sobre economizar 20 horas com um script, em agosto de 2024. Doze a favor e doze contra num comentário que elogia o cara e depois lista três ressalvas. Perguntar sobre comentários divididos e aparecer na lista foi engraçado demais haha.

Duas coisas do conjunto: só 5,4% dos comentários levam ao menos um voto contra, e só 1,15% levam três ou mais. Divisão é raríssima aqui, e quando acontece é quase sempre sobre linguagem de programação ou sobre IA.

Sua pergunta sobre a primeira experiência foi a que mais me surpreendeu. Rodei com janela fixa de 90 dias, e separando as duas coisas que você citou:

como foi a estreiaautoresvoltou em 90 dias
0 tabcoin ou menos57215,7%
1 tabcoin2.96426,2%
2 a 42.49032,1%
5 ou mais1.95536,6%
autoresvoltou em 90 dias
ninguém comentou1.69929,4%
1 pessoa comentou1.82226,0%
2 pessoas1.38229,8%
3 ou mais3.07832,3%

Tabcoin move a agulha, de 15,7% para 36,6%. Comentário quase não move, de 29,4% para 32,3%, e receber exatamente um comentário fica até abaixo de não receber nenhum.

Eu esperava o contrário. Achava que conversa segurava mais que voto.

E tem um resultado que eu ainda não sei explicar. Olhando só quem estreou enterrado, quem recebeu comentário volta menos que quem não recebeu: 13,7% contra 21,0%. Meu palpite é que comentário em post enterrado costuma ser alguém explicando por que aquilo está errado, e levar downvote calado dói menos que levar downvote com plateia. São 157 pessoas de um lado e 415 do outro, então é fraco para afirmar, mas é o tipo de coisa que eu não teria procurado.

Sobre a sua última pergunta, a dos indícios comportamentais, eu fui rodar porque achei a ideia boa. E ela não acende:

anoposts em rajada de 3+ no mesmo diarajada só com textos longos
202222,6%1,7%
20233,4%0,9%
20241,9%0,7%
20252,8%1,6%
20263,2%0,9%

Três ou mais textos longos do mesmo autor no mesmo dia responde por 0,9% das publicações de 2026, menos que os 1,7% de 2022, quando ninguém tinha ChatGPT. Aquele 22,6% de 2022 é a bagunça do lançamento, gente publicando teste em sequência.

Então o sinal que você propôs existe e é fácil de medir, mas ele não separa o que a gente quer. Quem usa IA para escrever aqui publica no mesmo ritmo de todo mundo, um post de cada vez. Faz sentido, porque o gargalo nunca foi escrever, foi ter o que dizer e ter vontade de postar.

O que talvez funcione melhor é o que você citou depois, similaridade estrutural entre textos consecutivos do mesmo autor. Isso não depende de ritmo e mede outra coisa. Não rodei porque ia precisar de embedding e o dia acabou.

E já que você puxou a meta camada e disse que era impossível de ignorar, prefiro falar direto em vez de deixar no ar.

Os dados eu fui buscar, e o coletor está aberto no repositório junto com o resto. A análise não foi minha. Tenho habilidade limitada com análise de dados, então usei IA para essa parte, o Fable 5 da Anthropic, verificando, corrigindo e questionando cada resultado antes de aceitar. Morreu bastante coisa errada nesse caminho, e o que passou você achou.

A escrita é minha, feita em cima dos números que saíram dessa apuração e com supervisão minha do começo ao fim.

Na sua lista de quatro categorias, isso é humano assistido. Achei melhor dizer do que deixar você adivinhar.

E repare no seu critério do tempo aplicado a este post aqui. Da primeira requisição na API até publicar foram quatro dias quase inteiramente dedicados a isso, de sexta 31 até segunda 3. Um post só, nenhuma rajada, nada que acendesse o seu alarme. E teve IA no meio do caminho do mesmo jeito.

É por isso que eu acho que o sinal de rajada não vai te levar aonde você quer. Ele pega automação, que é gente despejando volume. Não pega assistência, porque assistência também custa caro em tempo.

O acervo está aberto se você quiser rodar a similaridade:

https://github.com/im-fernando/tabnews-analise/releases/tag/acervo-2026-07-31

São 72 MB comprimido e 230 MB abertos, em NDJSON, com o corpo completo dos posts, as árvores de comentário e os órfãos das publicações apagadas. No post eu tinha escrito que subia se alguém pedisse, aí o @Oletros pediu, então nessa edição o link entrou no texto e agora está à mão de qualquer um. Desenterra os NLP dos anos 70 sem dó haha.

E valeeeu de novo pela correção. Post que sai errado e é consertado no comentário é bem melhor que post que sai errado e ninguém percebe. Um abraço!

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Você achou um erro de verdade, e eu vim avisar enquanto corrijo tudo.

A ressalva da janela está certíssima. Refiz com a mesma janela para todas as safras, contando só quem já teve aquele tempo disponível, e a queda quase some. Na janela de um ano dá 43,0% para a safra de 2022 e depois 36,1%, 37,5% e 34,8% para 2023, 2024 e 2025. Não tem tendência nenhuma ali, e 2024 até retém mais que 2023.

Aquele "caiu pela metade" era artefato de janela mesmo. Já refiz o post, o gráfico e o painel, e publico a edição de manhã com o crédito para você.

O resto do seu comentário rendeu muita coisa e eu consegui medir quase tudo: a curva de sobrevivência que você sugeriu, o que sobrou da turma de novembro de 2022, os comentários mais divididos do acervo e a sua ideia de usar rajada de publicação como indício. Volto com tudo isso daqui a pouco haha.

Valeeeu demais pela leitura atenta.