Privacidade e ética nos Sistemas de Recomendação para e-commerce: uma breve reflexão 1. Segundo Góis (2000) e-commerce pode ser definido como:

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1 Privacidade e ética nos Sistemas de Recomendação para e-commerce: uma breve reflexão 1 Camila Maciel Cardoso 2 Sandra Reimao 3 Jane Marques 4 Universidade de São Paulo, São Paulo, SP RESUMO: No atual cenário tecnológico as relações entre consumidores e organizações têm se alterado constantemente, principalmente quanto às novas formas de negócio como comércio eletrônico. Este artigo abordará de forma breve as relações estabelecidas entre usuário (cliente) e site (empresa) quanto à coleta de dados para sugestão de itens de compra (Sistemas de Recomendação) nos quesitos de privacidade e ética no e-commerce. PALAVRAS-CHAVE: Privacidade; Sistemas de Recomendação; Coleta de Dados. Introdução Os avanços tecnológicos atuais têm permitido o surgimento de novas formas de negócio, entre elas está o e-commerce. Segundo Góis (2000) e-commerce pode ser definido como: [...] a compra e venda de informações, produtos e serviços, além de todos os serviços de pré e pós-venda realizados através de computadores, incluindose nesse segmento a Internet e todas as mídias interativas englobando vários processos de negócios da organização (p.3, GÓIS, 2000 apud TEZZA et al.). O desenvolvimento do comércio eletrônico, assim como das formas de comunicação pela internet foi baseado no conhecimento que se tinha de outras mídias (FREITAS, 2002). Por esta causa, assim como nos outros meios de comunicação e formas de negócios ocorrem 1 Trabalho apresentado em Grupo de Trabalho da II Conferência Sul-Americana e VII Conferência Brasileira de Mídia Cidadã. 2 Bolsista de Iniciação Científica CNPq e graduanda do Curso de Marketing da EACH-USP, 3 Orientadora do trabalho e Professora Livre Docente do Curso de Marketing da Escola de Artes Ciências e Humanidades (EACH) da Universidade de São Paulo (USP), 4 Docente do Curso de Marketing da Escola de Artes Ciências e Humanidades (EACH) da Universidade de São Paulo (USP); 1

2 falhas e erros, entre as mais discutidas hoje está a privacidade do usuário, muitas vezes colocada em risco. No Brasil não há uma regulamentação efetiva sobre as atividades realizadas via web e o internauta fica desprotegido (ROHRMANN, 2000). Percebe-se que há uma grande importância do estudo dessa nova forma de negócio, suas implicações e derivações. De acordo com dados citados na Revista Exame de 9 de março de 2011, o faturamento estimado dos sites de varejo virtual em 2010 foi de 9 bilhões de dólares no Brasil, e esse número tende a aumentar ainda mais. Também em 2010 no Brasil, 70% dos usuários da web acessaram algum portal de varejo on-line e, de acordo com o jornal Valor On-line, cerca de 23 milhões de clientes fizeram mais de 40 milhões de pedidos. Este trabalho pretende trazer algumas questões relacionadas à privacidade dos indivíduos nos Sistemas de Recomendação aplicados ao e-commerce e suas implicações éticas. O texto abordará, inicialmente, algumas definições e itens relacionados ao Sistema de Recomendação, a seguir enfocará questões relativas à coleta de dados e privacidade; neste âmbito discutirá alguns modelos de interfaces de recomendação e algumas questões psicológicas e éticas aí implicadas. Sistemas de Recomendação e Agentes Inteligentes Usualmente nas compras que não se dão por impulso, o comprador busca informações sobre o produto almejado. Uma das formas de coleta dessas referências é o bocaa-boca realizado com pessoas de confiança, vendedores, ou indivíduos que já tenham feito uso do produto (CARDOSO; REIMAO, 2011). Com as atuais tecnologias esse processo foi aprimorado e dinamizado. Todos os dias recebemos uma infinidade de informações que estão distantes de nós por apenas um click. Para facilitar a seleção, filtragem e uso delas diversos recursos e aparatos são construídos diariamente, e entre os processos que vêm ganhando força estão os Sistemas de 2

3 Recomendação que realizam sugestões de itens para serem escolhidos pelos usuários, neste trabalho essas indicações estarão relacionadas ao e-commerce. Recommender systems are used by e-commerce sites to suggest products to their customers [ ] Recommender systems automate personalization on the Web, enabling individual personalization for each customer 5 (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999, p. 158). Ainda de acordo com SCHAFER, KONSTAN e RIEDL (1999, p. 158): A recommender system learns from a customer and recommends products that she will find most valuable from among the available products 6. Baseados nessas definições e explicações percebe-se que os Sistemas de Recomendação estão sendo usados quase como um vendedor virtual ao invés de uma ferramenta de marketing. Cada configuração do sistema foca o cliente de maneira diferente. Os sistemas trabalham para auxiliar o cliente selecionando, em seu lugar, itens que provavelmente serão comprados (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999). Para a constituição do Sistema de Recomendação pode-se definir os agentes inteligentes que são: softwares ou sistemas autônomos utilizados para gerenciamento e execução de uma série de tarefas que, a partir de informações providas pelos usuários, programação ou regras definidas por engenheiros de sistemas, observação, imitação e auto-aprendizado, pode oferecer automação de serviços, personalização e customização para os usuários (FREITAS, 2002, p. 4). Há grande dificuldade para criação de softwares que atendam o consumidor de forma adequada, questões interessantes são como o agente (varejista) conseguirá conhecimento suficiente para decidir quando e como auxiliar o interagente (consumidor), e como saber se este (consumidor / usuário) estará confortável em delegar tarefas ao sistema e como receberá as recomendações (FREITAS, 2002). 5 Sistemas de Recomendação são usados por sites de e-commerce para sugerir produtos para seus clientes. Sistemas de Recomendação automatizam a personalização individual na web, permitindo personalização individual para cada cliente (Tradução nossa). 6 Um Sistema de Recomendação aprende sobre o consumidor, recomenda produtos que ele procura e que tem mais valor na avaliação dele (Tradução nossa). 3

4 No comércio eletrônico o Agente Inteligente, que é esse sistema autônomo que realiza uma série de tarefas a partir de informações fornecidas pelos usuários e outros meios, deverá estabelecer uma comunicação personalizada de forma a transmitir um estímulo para que o possível comprador possa utilizá-lo, além disso o cliente precisará perceber que transmitir suas informações e mesmo a própria coleta de dados oferecerá benefícios a ele, o que nem sempre é uma tarefa fácil. Em muitas situações esses agentes podem ser considerados invasores de privacidade devido à coleta e armazenamento dos dados (FREITAS, 2002). Um dos principais fundamentos do Sistema de Recomendação é a fidelidade. Na atual situação do mercado o concorrente está a um click de distância ganhar clientes e mantê-los é uma estratégia de mercado. Os Sistemas de Recomendação agregam valores à relação entre o cliente e o site. Os sites investem no aprendizado sobre os usuários e clientes, usam o sistema para operacionalizar o aprendizado e trazer ao consumidor interfaces personalizadas que atendam as necessidades dele. Ele optará pelo site que melhor atender a essas necessidades. Quanto mais o consumidor usa o sistema, ensinando a ele o que deseja e suas preferências, mais fiel o cliente se torna ao site. Mesmo que o concorrente tenha as mesmas capacidades e habilidades, o usuário optará por não gastar tempo e energia para ensinar novamente o que o outro sistema já sabe. São clientes que retornarão para o site e o recomendarão para outras pessoas com quem ele queira interagir (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999). Os Sistemas de Recomendação podem ser uma importante vantagem competitiva para as empresas de e-commerce em especial. Quando um sistema oferece boas sugestões ele pode cativar o usuário, além de inspirar confiança no interagente. Uma interface bem apresentada pode recolher de forma eficiente informações para realizar as recomendações personalizadas para cada cliente (COSLEY et al., 2003). Coleta de dados e a privacidade do usuário 4

5 Para fazer recomendação é necessário capturar e armazenar dados dos usuários e a coleta de dados ocorre de forma implícita (por exemplo, coleta de dados de navegação) ou explícita (usuário aponta o que mais lhe interessa) (CAZELLA; NUNES; REATEGUI, 2010). são: Segundo Cazella, Nunes e Reategui (2010), os modos mais comuns de identificação Identificação no servidor: em geral, disponibiliza uma área de cadastro, esses sites possuem bancos de dados e obrigam a ter um login e senha, a identificação nesse caso ocorre com mais precisão. Nesse caso o consumidor se sente menos invadido, pois ele está oferendo os dados que quer apresentar; Identificação no cliente: faz uso de cookies. Um cookie funciona como um cartão de identificação para o computador, eles são inseridos na navegação do usuário para diferenciá-lo de outros ips. Esses cookies também vasculham as preferências dos browsers. Dessa forma, muitos sites de e-commerce podem recomendar produtos baseados na navegação por aquela página, e nessa forma o consumidor visualiza que não está sendo respeitado quanto à sua privacidade. Os cookies não são necessariamente ruins, entretanto, a forma como os dados são coletados, armazenados e utilizados é que define esse atributo. Sistemas de recomendação geralmente usam histórico da interação do usuário para gerar respostas. A coleta de informações pelos sites de forma implícita gera alguns conflitos com a essa privacidade do interagente. Algumas empresas vendem seus bancos de dados, o que aumenta a quantidade de spam, além disso, o indivíduo que usa o site perde a confiança; para isso uma boa política de privacidade ajuda (CAZELLA; NUNES; REATEGUI, 2010). Antes de coletarem os dados, os sites precisam melhorar seu relacionamento com os clientes, os indivíduos se sentem invadidos, uma sugestão é que o site somente solicite esses dados quando o cliente efetivamente decidir realizar a compra, o uso de cookies, por exemplo, não seria uma boa estratégia sob esse olhar (NIELSEN; LORANGER, 2007). Interfaces de Recomendação (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999) 5

6 Navegação: anteriormente aos Sistemas de Recomendação eletrônicos, o potencial cliente estaria sujeito ao conhecimento do vendedor, por exemplo. Mas com a digitalização desses sistemas o processo de escolha dos consumidores se tornou mais fácil. Essa interface auxilia a transformar usuários em compradores, e faz com que estes sintam mais confiança em suas escolhas e decisões; Item similar: esse formato tenta expor ao usuário objetos ou itens que tenham esquecido ou nem mesmo chegaram a conhecer. Possibilita uma recomendação mais específica e personalizada, porém é necessário um cuidado, pois quando o cliente percebe que essa recomendação se baseou em dados que ele não ofereceu o mesmo pode se sentir invadido; acaba se tornando uma extensão da tradicional mala direta, entretanto, de forma mais eficiente, como é o caso da Amazon. São ofertas específicas para o perfil daquele cliente, o recurso dos s permite que o cliente seja avisado de um novo item assim que ele fica disponível, muitas vezes acaba antecipando a ação dos concorrentes. Essa interface favorece a fidelização dos clientes e o retorno ao site; Textos Comentários: cada vez mais as empresas fornecem recomendações aos clientes baseadas nos comentários de outros compradores; de certa forma oferece opiniões imparciais sobre os serviços e produtos vendidos, essa ação também auxilia no aumento da lealdade a empresa. Se os clientes sabem que podem confiar na opinião de outros indivíduos que fazem uso daquela empresa, estarão mais propensos à recompra e podem até indicar outros usuários; Média de Classificação: em vez de questionar o cliente diretamente o sistema procura perfis semelhantes para estabelecer algumas médias. Auxilia também o consumidor na seleção do que procura, pois ele terá a possibilidade de comparar com outros perfis e comentários; Top-N: as organizações tiram proveito dessas listas Top-N, o sistema aprende o que o cliente gosta ou não através da navegação do mesmo, então elabora uma lista com itens nunca vistos antes por ele, mas que sejam de seu agrado, 6

7 proporcionando maior exposição das mercadorias e ajuda o cliente a se decidir; Resultados de pesquisa ordenados: enquanto a lista Top-N se reserva a uma quantidade limitada de itens, essa interface permite continuar olhando os itens que percorrem do alto ao pouco provável interesse. Psicologia e Privacidade A Constituição Brasileira garante o direito à privacidade com respeito à preservação da vida privada e da intimidade da pessoa (p. 7, LEMOS et al, 2007), e Rohrmann (2000) destaca que temor quanto à falta de privacidade foi apontado como principal fator de retardo do consumidor a comprar um produto pela internet. Ainda de acordo com Rohrmann (2000), a privacidade online significa a proteção dos dados dos usuários que são disponibilizados para o website. Algumas ações estão sendo realizadas com relação a essa questão; nos EUA dois senadores propuseram um projeto de lei rígido sobre a privacidade, segundo essa possível lei as empresas de tecnologia terão que informar seus clientes o motivo de seus dados estarem sendo monitorados e deverão permitir que os usuários do site se recusem a aceitar a coleta de dados específicos quando não concordarem, uma das justificativas do projeto é que muitos sites que são gratuitos o são porque a receita publicitária cobre os gastos, e esses anúncios são feitos com base nos dados recolhidos durante a navegação. Sob o olhar do cliente essa falta de privacidade acaba por oferecer riscos. Pode-se definir o risco percebido como a incerteza que o possível cliente possui sobre os efeitos positivos e negativos na compra, trata-se de uma análise subjetiva, que ocorre na mente do ator social e depende em demasia das características psicológicas, sociais e pessoais do indivíduo. Os usuários consideram como riscos pessoais os fatos de que seus dados possam ser vendidos a outras empresas (COSTA; LUCIAN, 2008). Mesmo com os benefícios oferecidos a internet também pode gerar conceitos negativos, por exemplo, como já citado, quando a empresa vende seu banco de dados, ou no 7

8 fato de que os clientes também possuem incertezas e riscos do processo de compra, além disso no e-commerce o possível cliente não pode experimentar, ver o produto fisicamente (COSTA; LUCIAN, 2008). Comprovando isto, Nunes (2009) cita diversos estudos que têm mostrado como são importantes os traços de personalidade e emoções no processo de decisão humana (NUNES, 2009). De acordo com Nielsen e Loranger (2006, apud TEZZA et al., 2010) a busca dentro de um site é parte fundamental da experiência do usuário, pois este cria expectativas e a partir do que é observado e vivenciado na página o usuário registra experiências para depois decidir se comprará ou não o produto. Se o site apresentar boa usabilidade o usuário perceberá um diferencial, o que poderá levá-lo à compra. As características dos usuários, tanto relacionadas a modelos mentais quanto experiências e contextos sociais influenciam grandemente na usabilidade dos programas e aplicações, pois a relação estabelecida depende dos fatores humanos e sociais, de como o usuário atua em relação à interface. Pensando dessa maneira, a usabilidade não está ligada diretamente ao sistema, mas às características do usuário (TEZZA et al., 2010). No caso de usuários não especialistas, a interação é muito mais baseada nos processos cognitivos do que em conhecimentos técnicos, a não atenção a estes fatores pode gerar sérias dificuldades no entendimento da relação humano computador em sites de e-commerce e conseqüentemente prejudicar do desempenho do site (TEZZA et al., 2010, p. 1). O entendimento das características psicológicas humanas é essencial para que o site possa oferecer melhor personalização, otimizando a interação homem-máquina (NUNES, 2009, p. 1). Ética, privacidade e a computação persuasiva O estudo da computação e da tecnologia persuasiva foi definido como Captology derivado do acrônimo Computers As Persuasive Technologies. Cheng (2003) define esse 8

9 termo como the computing systems, devices, or applications intentionally designed to change a person's attitudes or behavior in a predertined way 7 (CHENG, 2003, p. 1). Os sistemas em si não são feitos para persuadir, essas intenções são plantadas pelos criadores dos mesmos. Em marketing essas estratégias são muito usadas para incentivar o cliente a comprar mais. Nos sistemas de recomendação em sites de e-commerce gerar uma boa recomendação é uma questão fundamental para estratégia de persuasão. Uma possível solução seria a filtragem de conteúdo: durante a coleta de dados o sistema criaria um perfil do usuário com palavras-chave que seriam usadas na combinação para gerar a sugestão. Outra solução seria a filtragem colaborativa, que está mais relacionada à comparação de perfis de usuários para estabelecer a recomendação (CHENG, 2003). Berdichevsky e Neuenschwander (1999) trazem o conceito imperativo de privacidade, no qual aproveita-se das informações coletadas anteriormente para persuadir o indivíduo, porém, para muitos, pode ser considerada como algo invasivo. Segundo os autores, questões a se fazer são: What that intent in the first place? (o que se pretende inicialmente?), e So why persuade you? (Então, por que persuadí-lo?) (BERDICHEVSKY; NEUENSCHWANDER, 1999, p. 10). As questões apontadas são importantes, pois quando o cliente percebe que está sendo monitorado ou rastreado acaba gerando um certo grau de desconfiança e desconforto por parte dos usuários. Sugere-se que os programadores e designers pensem no bem estar do internauta e não somente no lucro ao criar um sistema persuasivo. Deve-se pensar, portanto, nos beneficiários finais das tecnologias em vez de apenas o lucro (CHENG, 2003). Os chamados endogenously persuasive technologies interagem de forma dinâmica com os objetos de persuasão. Os atos persuasivos não podem ser atribuídos às máquinas e computadores, mas sim aos indivíduos que programam. Deve-se observar os métodos pelos quais a persuasão convence, mesmo algumas das motivações serem louváveis os métodos podem ser antiéticos (BERDICHEVSKY; NEUENSCHWANDER, 1999). 7 O cálculo de sistemas, dispositivos ou aplicações projetado intencionalmente para mudar as atitudes de uma pessoa ou comportamento de uma forma predeterminada. 9

10 É possível se observar o conceito de ética e fazer algumas reflexões Ethics refers to a rational, consistent system for determining right and wrong, usually in the context of specific actions or policies 8 (BERDICHEVSKY; NEUENSCHWANDER,1999, p. 2). Cabe aos programadores e designers refletirem se as formas de persuasão utilizadas e mesmo se as formas de coletas de dados são corretas para eles próprios e sob o olhar de quem é afetado por isso, de forma benéfica ou não, É importante que se pese os lados da balança tanto do usuário ou comprador quanto do programador (ou empresa que irá oferecer o serviço). Existem alguns padrões internacionais sobre a questão da coleta de dados e privacidade deles, aqui no Brasil,em junho de 2000, a Fundação Vanzolini, em parceria com a Universidade de São Paulo USP, publicou a Norma de Referência da Privacidade Online (NRPOL), entre algumas normas éticas estão (LEMOS et al, 2007): o acesso completo do usuário às informações coletadas ao seu respeito; a garantia de que a informação recolhida é adequada e de que não será usada para propósitos diversos daqueles que motivaram o seu recolhimento; e (iii) a adoção, pela empresa recolhedora dos dados, de procedimentos que previnam danos e o uso, sem autorização de tais informações (p. 17). Uma aplicação: o caso da Amazon Segundo o perfil da empresa sob o olhar de Schafer, Konstan e Riedl (1999) há algumas estratégias para o Sistema de Recomendação. A primeira seria aplicada aos consumidores que preferem fazer compras via e-commerce, nesse caso as informações e dados sobre os produtos são bem completas e são oferecidas ao cliente duas listas, uma com os livros mais vendidos e outra com livros dos autores mais vendidos, uma forma de recomendação que não atinge a privacidade do consumidor. Outra estratégia utilizada pela empresa é o envio de s, que pode ocorrer de forma simples com a apresentação de novos itens inclusos no catálogo, e de modo mais complexo, os s são personalizados de acordo com buscas anteriores do consumidor no site da empresa, nesse formato o usuário (cliente) percebe que os dados utilizados pelo sistema foram coletados na própria navegação 8 Ética se refere a um sistema racional e consistente para determinar o certo e o errado, geralmente no contexto de ações específicas ou políticas 10

11 pelo site, o que de certa forma também não invade a individualidade dele. Outra opção é a que os potenciais compradores ou já clientes escolhem sobre qual gênero de livros querem receber atualizações, é chamado pelos autores de Amazon.com Delivers. Uma quarta estratégia é chamada pelos autores de Book Matcher, que consiste na tentativa de permitir ferramentas para os clientes oferecerem feedback sobre os livros que tem lido, usa-se essas recomendações para taxar e classificar os livros que serão recomendados posteriormente; essa ação se torna uma forma de interação do cliente como o website da organização, fazendo com que ele se torne mais próximo da empresa. A última estratégia apresentada por Schafer, Konstan e Riedl (1999) é a do comentário dos clientes, os consumidores recebem recomendações baseadas nas recomendações de outros usuários dos produtos. Além disso, o Sistema de Recomendação utiliza dos dados de navegação do cliente no próprio site para efetivar as recomendações. A Amazon utiliza as seguintes funções já descritas nesse trabalho: item similar, , textos comentários, lista top-n, recomendação não personalizada, correlação item a item, correlação pessoa a pessoa e dados de compra (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999; CARDOSO;REIMAO, 2011) Apesar da última forma de recomendação apresentar a coleta de dados da navegação do cliente, essa coleta é realizada no próprio site da empresa, o que torna a questão da privacidade menos complexa sob o olhar do cliente. Finalizando... Uma questão muito importante a ser considerada é a satisfação do cliente, se ele sente que sua privacidade está sendo invadida é bem provável que não esteja satisfeito. Avaliações positivas dos clientes sobre a empresa são importantes, mesmo se tratando de uma compra on-line, pois são elas que mantêm o cliente, em geral, é mais barato manter um cliente do que conquistar um novo, além do próprio processo do boca-a-boca, no qual os clientes insatisfeitos provavelmente divulgarão entre seus pares como é o serviço da empresa (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005). 11

12 Pode-se colocar em pauta também que os consumidores insatisfeitos têm o direito de entrar com uma reclamação formal ou mesmo um processo contra a empresa (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005). A retenção e fidelidade dos clientes serão muito importantes para os sites, esta relação será, na maior parte das vezes, a favor do cliente. Importantes desafios éticos surgem para equilibrar o valor de recomendações para o site e para o cliente, entre eles a privacidade do usuário (SCHAFER; KONSTAN; RIEDL, 1999). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANTUNES, Luciene. Grandes Números: compra virtual, consumo real. Revista Exame, São Paulo, 987 ed., n.4, p. 28, 9 mar BERDICHEVSKY, Daniel; NEUENSCHWANDER, Erik. Toward an ethics of persuasive technology Disponível em: <http://cseserv.engr.scu.edu/nquinn/engr019_301spring2002/ CACMEthics8.pdf>. Acesso em: 21 set BLACKWELL, R. D.; MINIARD, P. W.; ENGEL, J. F. Comportamento do Consumidor. Tradução de Eduardo Teixeira Ayrosa. 9.ed. São Paulo: Cengage Learning, CARDOSO, C. M.; REIMAO, S. Sistemas de Recomendação para E-commerce: uma breve apresentação de um conceito. In: XXV Congresso Brasileiro de Ciências Da Comunicação, Salvador, In: Anais... São Paulo: Intercom, p Disponível em: < Acesso em: 27 set CHENG, Ran. Persuasion strategies for computers as persuasive technologies Disponível em: <http://www.google.com/url?sa=t&source=web&cd=3&ved=0cdaqfjac&url=http%3a%2f %2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D %26rep %3Drep1%26type%3Dpdf&rct=j&q=Persuasive%20Technologies%3A %20Introduction&ei=aRd6Tr7RO9SgtwfghYz-Dw&usg=AFQjCNG0Yr-oOK-pyHFRFoZ-EeUvwCaPw&sig2=VkAC_nxGJbHes_YYlXTUg& cad=rja >. Acesso em: 21 set COSLEY et al. Is seeing believing?: how recomender interfaces affect users' opinions Disponível em: <http://www.google.com/url? sa=t&source=web&cd=1&ved=0cbkqfjaa&url=http%3a%2f%2fciteseerx.ist.psu.edu %2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D %26rep%3Drep1%26type %3Dpdf&rct=j&q=%22Is%20Seeing%20Believing%3F%20How%20Recommender %20Interfaces%20Affect%20Users%27%20Opinions. %22&ei=Tyd6TtDHMobW0QHTiemmAg&usg=AFQjCNELmTXzQoCK9d1DfzfL6ibCnzcb 5w&sig2=eQxhgTGrszR5OeyG09yKRg&cad=rja>. Acesso em: 21 set

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