Um documentário da Netflix transformou a Cambridge Analytica no rosto de um medo novo: o de que nossos dados sejam usados para nos manipular...
Fio 01
O que o filme alega
Privacidade Hackeada é o título brasileiro de The Great Hack, documentário lançado pela Netflix em 24 de julho de 2019 e dirigido por Karim Amer e Jehane Noujaim. Ele conta o escândalo da Cambridge Analytica por meio de três personagens: David Carroll, professor de design em Nova York que processou a empresa para descobrir quais dados ela guardava sobre ele; Brittany Kaiser, ex-diretora de desenvolvimento de negócios que virou denunciante; e Carole Cadwalladr, a jornalista do Observer que destrinchou o caso.
Carroll nunca recebeu resposta completa. Em janeiro de 2019 a SCL Elections declarou-se culpada por descumprir a notificação do regulador britânico no caso dele, com multa de 15 mil libras mais custas — a primeira e única condenação criminal de toda a história do escândalo (INFORMATION COMMISSIONER'S OFFICE, 2019). A empresa já estava em liquidação, e o pedido segue sem resposta até hoje (CAMBRIDGE..., 2019).
A tese central é simples de enunciar e difícil de provar: dados pessoais viraram um ativo estratégico, e a segmentação comportamental em escala industrial ameaça o processo democrático. O filme sustenta que a Cambridge Analytica identificava eleitores "persuadíveis" e os bombardeava com conteúdo sob medida, e que isso pesou na eleição de Donald Trump em 2016 e na campanha pelo Brexit.
Vale registrar uma coincidência de calendário que o filme não menciona: ele estreou exatamente no mesmo dia em que a agência reguladora americana anunciou a multa bilionária contra o Facebook (FEDERAL TRADE COMMISSION, 2019). O documentário chegou ao público com o carimbo institucional na mão.
Fio 02
A linha do tempo
Dezessete marcos, do artigo científico de 2013 à eleição brasileira de outubro de 2018. Clique em cada um.
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Março de 2013 — a ciência que torna tudo possível
Michal Kosinski, David Stillwell e Thore Graepel publicam na PNAS um estudo com 58.466 voluntários americanos mostrando que curtidas do Facebook permitem prever atributos que a pessoa nunca declarou. É a base conceitual de tudo o que vem depois — e nenhum dos três trabalhou para a Cambridge Analytica.
Fio 03
A defesa de Zuckerberg
Coerente por dentro, evasiva na questão de fundo
O depoimento de 10 e 11 de abril de 2018 tem linhas de defesa bem identificáveis. A primeira é a assunção pessoal de culpa em termos vagos: fundou a empresa, dirige a empresa, é responsável pelo que acontece nela. O enquadramento é o de ingenuidade idealista — ferramentas criadas para o bem que também podiam servir ao mal.
A segunda é o núcleo técnico: isso não foi um vazamento. Os sistemas do Facebook não foram invadidos. Kogan coletou dados legitimamente pela interface da plataforma, com autorização de cerca de 300 mil pessoas que, pelas regras então vigentes, arrastavam consigo os dados de seus amigos. O ilícito, nessa versão, foi Kogan ter repassado a base à Cambridge Analytica, violando os termos de uso.
A terceira justifica a demora de três anos. A empresa soube do caso em 2015, baniu o aplicativo, exigiu a exclusão e obteve certificações formais. O erro admitido é específico e limitado: confiou nos certificados sem auditar. É uma admissão que preserva a boa-fé da plataforma e desloca a culpa para quem mentiu.
A quarta defende o modelo de negócio. Perguntado por um senador como a empresa se sustenta sendo gratuita, Zuckerberg respondeu que vende anúncios — resposta que virou meme, mas cuja lógica ele desenvolveu: a publicidade é o que permite oferecer o serviço a quem não pode pagar. Negou repetidamente que o Facebook venda dados, distinguindo vender dados de vender segmentação. Sobre concorrência, disse não lhe parecer que a empresa fosse um monopólio; sobre regulação, adotou abertura calculada, afirmando que a pergunta relevante é qual regulação, não se deve haver (FACEBOOK..., 2018).
O ponto mais frágil foi a tese do controle do usuário. Zuckerberg repetiu que as pessoas são donas do que publicam e podem apagá-lo. Pressionado sobre os perfis-sombra — dados sobre quem sequer tem conta —, tornou-se evasivo e prometeu que a equipe responderia depois, resposta que deu dezenas de vezes ao longo dos dois dias.
Nada do que ele alegou é factualmente falso. A defesa é internamente coerente e ainda assim contorna a questão de fundo: ela trata como acidente aquilo que era consequência previsível do desenho.
Fio 04
Três anos depois, de novo
Os Facebook Papers e o problema que não era um terceiro
A defesa de 2018 dependia de uma premissa: o dano veio de fora, de um pesquisador que quebrou as regras. Em setembro de 2021 essa premissa foi testada por dentro.
Frances Haugen, ex-gerente de produto da equipe de desinformação cívica, copiou milhares de páginas de pesquisa interna antes de pedir demissão e as entregou ao Wall Street Journal, a reguladores e ao Congresso. A série ficou conhecida como Facebook Files; o conjunto mais amplo, divulgado por um consórcio de veículos em outubro, como Facebook Papers. Haugen depôs ao Senado americano em 5 de outubro de 2021 (WHISTLEBLOWER..., 2021).
Os documentos apontam para três frentes. Pesquisa interna de 2019 registrava que o Instagram agravava questões de imagem corporal em uma de cada três adolescentes; a empresa não divulgou o achado e vinha desenvolvendo uma versão infantil do aplicativo, engavetada após a repercussão (U.S. SENATORS..., 2021). Um programa interno de verificação cruzada aplicava regras mais brandas a usuários de alto perfil. E uma mudança no algoritmo de recomendação, adotada em 2018 para privilegiar interações significativas, teria acabado por favorecer conteúdo que gera indignação.
A diferença em relação a 2018 é o que importa aqui. No caso Cambridge Analytica havia um terceiro para responsabilizar; nos Facebook Papers, não há. O objeto da denúncia é a pesquisa da própria empresa sobre os próprios produtos, e a acusação central é de omissão — saber e não contar. Isso não invalida a defesa de 2018, mas altera a leitura que se pode fazer dela.
Fio 05
O quanto o algoritmo te conhece
Os números reais, que são impressionantes — e menos do que o filme sugere
Existe pesquisa real por trás da técnica, e ela é anterior à Cambridge Analytica. Em 2013, Kosinski, Stillwell e Graepel analisaram as curtidas de 58.466 voluntários americanos que também haviam respondido testes psicométricos. O modelo resultante discriminava pares de pessoas com a precisão abaixo (KOSINSKI; STILLWELL; GRAEPEL, 2013).
Tabela 1 — Acurácia de classificação a partir de curtidas do Facebook, por atributo inferido, Estados Unidos, 2013
| Atributo inferido | Pares comparados | Acurácia (%) |
|---|---|---|
| Etnia | Afro-americanos e brancos | 95 |
| Sexo | Homens e mulheres | 93 |
| Orientação sexual | Homens homossexuais e heterossexuais | 88 |
| Filiação partidária | Democratas e republicanos | 85 |
| Religião | Cristãos e muçulmanos | 82 |
| Orientação sexual | Mulheres homossexuais e heterossexuais | 75 |
| Uso de cigarro | Usuários e não usuários | 73 |
| Separação dos pais antes dos 21 anos | Filhos de pais separados e não separados | 60 |
Fonte: elaborado pelo autor com base em Kosinski, Stillwell e Graepel (2013) e University of Cambridge (2013).Nota: os valores correspondem à área sob a curva ROC, que expressa a probabilidade de classificar corretamente duas pessoas sorteadas, uma de cada grupo. Não são taxas de acerto individual.Amostra: 58.466 voluntários americanos, com média de 170 curtidas por pessoa.
O achado mais contraintuitivo não está na tabela. Menos de 5% dos usuários homossexuais da amostra haviam curtido páginas explicitamente ligadas ao tema. A precisão vinha de agregar curtidas banais — bandas, programas de televisão, marcas — cada uma quase sem informação, todas juntas suficientes (DIGITAL..., 2013). O modelo não lê o que você declara; ele lê o que você não sabe estar dizendo.
Dois anos depois, os mesmos pesquisadores compararam máquina e gente. Clique para ver quantas curtidas o modelo precisa para superar cada tipo de pessoa da sua vida (YOUYOU; KOSINSKI; STILLWELL, 2015).
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Escolha alguém acima para ver quantas curtidas o modelo precisa para superá-lo.
Fio 06
Como era o aplicativo
Um questionário pago, e o truque de escala que quase ninguém explica
Para o usuário, o thisisyourdigitallife era um teste de personalidade dentro do Facebook, apresentado como pesquisa acadêmica. A pessoa autorizava o aplicativo, respondia às perguntas e recebia de volta um perfil psicológico montado sobre o modelo dos cinco grandes fatores.
O detalhe que costuma passar despercebido é o pagamento. Kogan não esperou viralização: recrutou respondentes em plataformas de microtarefas, pagando entre um e dois dólares por questionário completo. Foram entre 270 e 300 mil pessoas contratadas, majoritariamente americanas, porque o alvo era o eleitorado dos Estados Unidos.
A escala vem do desenho da plataforma. Até 2015, um aplicativo autorizado recebia dados não só de quem o instalou, mas também de um conjunto de informações dos amigos dessa pessoa. Nenhum desses amigos autorizou coisa alguma, nem soube que o aplicativo existia. Com algumas centenas de amigos por conta, 300 mil instalações renderam entre 50 e 87 milhões de perfis.
E aqui está o truque metodológico. Os questionários pagos não serviam para coletar milhões de perfis — serviam para calibrar o modelo, associando padrões de curtida a escores de personalidade medidos diretamente. Treinado o modelo, ele podia ser aplicado a qualquer perfil sem que a pessoa respondesse nada. Foi assim que 300 mil questionários viraram dezenas de milhões de perfis inferidos.
Kogan tinha autorização para uso acadêmico. O ilícito foi repassar a base à Cambridge Analytica, violando os termos da plataforma. Ele sempre sustentou ter agido de boa-fé e ter virado bode expiatório, alegando que os termos de serviço eram permissivos e mal fiscalizados.
Fio 07
O contraditório
O que a pesquisa empírica diz sobre a eficácia de tudo isso
Aqui a história fica desconfortável para os dois lados. Que a coleta foi indevida, ninguém sério contesta. Que ela decidiu eleições, quase ninguém consegue demonstrar.
O golpe mais duro veio do regulador britânico, e não de defensores da empresa. Depois de três anos e do exame de servidores apreendidos, a investigação concluiu que houve práticas ruins de segurança de dados, mas que os modelos da Cambridge Analytica eram exagerados e provavelmente imprecisos — inclusive a alegação de mais de cinco mil pontos de dados sobre cada um de 230 milhões de adultos americanos. Sobre o Brexit, o regulador não encontrou evidência de envolvimento no referendo além de consultas iniciais (ICO..., 2020). O regulador britânico concluiu que os modelos eram exagerados — e essa frase raramente aparece ao lado do documentário.
Na literatura acadêmica, o quadro é de disputa honesta. Do lado favorável, um experimento de campo que alcançou mais de 3,5 milhões de pessoas encontrou efeito de anúncios adaptados a traços de personalidade sobre cliques e compras (MATZ et al., 2017). Três pesquisadores responderam apontando que o estudo não sorteava aleatoriamente quem via cada anúncio, o que compromete a validade interna, já que o próprio algoritmo de otimização da plataforma pode explicar a diferença (ECKLES; GORDON; JOHNSON, 2018).
A avaliação mais direta veio depois. Dois experimentos com quase 33 mil adultos e 74 mensagens distintas encontraram alguma vantagem da microssegmentação sobre estratégias alternativas — mas sob condições muito favoráveis, e num segundo cenário a vantagem foi bem mais limitada (TAPPIN et al., 2023). É um resultado morno, incompatível com a ideia de arma de guerra psicológica.
O mesmo vale para o documentário seguinte, O Dilema das Redes, de 2020, que costuma ser exibido em dupla com este. Sua tese sobre saúde mental adolescente foi contestada por uma análise de curva de especificação em três grandes bases, somando 355.358 participantes: a associação entre uso de tecnologia digital e bem-estar é negativa, porém explica no máximo 0,4% da variação (ORBEN; PRZYBYLSKI, 2019). E a tese de que os algoritmos causaram a polarização americana esbarra num dado incômodo: a polarização cresceu mais justamente entre os grupos demográficos com menor uso de internet e redes sociais (BOXELL; GENTZKOW; SHAPIRO, 2017).
Quadro 1 — Alegações do documentário e o estado da evidência, por tema
| Alegação | O que está estabelecido | O que não está |
|---|---|---|
| Coleta indevida de dados | Ocorreu, por meio de aplicativo autorizado que arrastava dados de amigos sem consentimento deles. | Nada relevante em disputa. |
| Perfilamento psicográfico funciona | Inferência de atributos a partir de curtidas é robusta e replicada. | Que a inferência se converta em persuasão eleitoral significativa. |
| Decidiu a eleição de Trump | A empresa prestou serviços à campanha. | Qualquer estimativa de efeito causal sobre o resultado. |
| Decidiu o Brexit | A empresa alegou trabalho para o Leave.EU. | O regulador britânico não achou evidência de envolvimento no referendo. |
| Atuou na eleição brasileira de 2018 | Houve parceria local e inquérito do Ministério Público. | Contrato com qualquer campanha; a empresa fechou cinco meses antes do pleito. |
| Redes sociais causam polarização | Há correlação em diversos estudos. | A direção causal; polarização cresceu mais entre quem usa menos internet. |
Fonte: elaborado pelo autor com base em ICO (2020), Boxell, Gentzkow e Shapiro (2017), Tappin et al. (2023) e #Colabora (2018).
Há ainda a crítica de forma, que vale para os dois filmes. Nenhum deles é neutro na montagem. Privacidade Hackeada concede espaço extenso à versão de Brittany Kaiser, que foi executiva da empresa antes de denunciá-la. O Dilema das Redes dá o papel de autoridade moral justamente aos homens que construíram e lucraram com os sistemas que denunciam, e representa o algoritmo como três sujeitos numa sala de controle — metáfora que ensina errado como aprendizado de máquina funciona.
E há uma crítica política que atinge o primeiro filme em cheio: ao centrar Trump e o Brexit, ele oferece uma explicação tecnológica confortável para dois resultados eleitorais que boa parte dos comentaristas não queria atribuir a fatores sociais e econômicos mais profundos. Culpar o algoritmo dispensa examinar o eleitorado.
Fio 08
O nó brasileiro
Onde a rede de pessoas é real e a operação técnica não foi demonstrada
Vale desmontar com cuidado, porque é o trecho que mais circula errado. Existem três elos, e eles não têm o mesmo peso.
O primeiro é sólido: Steve Bannon foi vice-presidente e conselheiro da Cambridge Analytica, financiada por Robert Mercer, até deixar o cargo em agosto de 2016. Isso aparece no próprio filme e ele nunca contestou.
O segundo é documentado, mas posterior à eleição de 2018: a aproximação com os Bolsonaro começa publicamente em agosto daquele ano e se formaliza em fevereiro de 2019, quando Bannon anuncia Eduardo Bolsonaro como representante sul-americano do The Movement (STEVE BANNON..., 2019). Levantamentos jornalísticos posteriores mapearam dezenas de encontros do deputado com lideranças da direita internacional (EDUARDO..., 2023).
O terceiro não está comprovado. A Cambridge Analytica teve parceiro brasileiro — o memorando com André Torretta e a Ponte Estratégia, de meados de 2017 — e o Ministério Público abriu inquérito em março de 2018. Mas Torretta afirma que a campanha de Bolsonaro procurou a empresa e que a contratação não avançou, e Bannon negou à BBC News Brasil ter participado da campanha (O QUE..., 2018). Some-se o fato decisivo: a empresa fechou cinco meses antes do primeiro turno brasileiro.
Circulam textos afirmando que Bannon repassou à campanha bases de números de celular obtidas pela Cambridge Analytica. Essa afirmação específica não tem prova pública conhecida. O mecanismo efetivamente documentado no pleito brasileiro foi o disparo em massa por aplicativo de mensagens financiado por empresários, apurado pela imprensa e investigado pelo Ministério Público — que não depende de perfilamento psicográfico nem da tecnologia da empresa britânica (AS PISTAS..., 2018).
O enquadramento defensável é este: existe uma rede ideológica transnacional com Bannon como nó, e ela liga a experiência da Cambridge Analytica ao bolsonarismo. Mas rede de pessoas não é o mesmo que operação técnica, e tratar as duas como equivalentes enfraquece o argumento em vez de fortalecê-lo.
Ponta solta
A pergunta que nenhum parlamentar fez
Nas quase dez horas de audiência, senadores e deputados americanos perguntaram como a empresa ganha dinheiro, se é um monopólio, quantos moderadores contrataria, se aceitaria regulação. Perguntaram sobre Kogan, sobre a Cambridge Analytica, sobre a auditoria que não houve. Foram perguntas razoáveis, e Zuckerberg tinha resposta para todas.
Ninguém perguntou o essencial. A coleta de 87 milhões de perfis não dependeu de invasão, de fraude ou de falha técnica. Dependeu de uma permissão que existia, funcionando exatamente como fora projetada. Alguém desenhou aquilo, alguém aprovou, alguém documentou para desenvolvedores externos. Não foi acidente: foi requisito.
Por que a plataforma foi construída de modo que o consentimento de uma pessoa valesse pelos dados de trezentas — e quem, exatamente, decidiu que isso era aceitável?
A resposta a essa pergunta não estaria nos termos de uso. Estaria numa ata de reunião de produto.
Glossário
Os termos do caso
Clique em qualquer termo para ver a definição completa. Os botões reordenam a lista.
O caso é fácil de contar errado porque quase todo termo central tem um significado técnico estreito e um uso jornalístico frouxo.
Quadro 2 — Termos, traços de personalidade e personagens do caso Cambridge Analytica, por tipo
| Termo | Tipo | Definição resumida |
|---|---|---|
| conceito | Modelo descritivo da personalidade em cinco dimensões contínuas. | |
| traço | Disposição para novidade, arte, imaginação e ideias abstratas. | |
| traço | Grau de organização, disciplina, planejamento e cumprimento de deveres. | |
| traço | Orientação da energia para o mundo externo e para o estímulo social. | |
| traço | Tendência a cooperar, confiar e priorizar a harmonia interpessoal. | |
| traço | Propensão a emoções negativas e a reagir com intensidade ao estresse. | |
| método | Segmentação por traços de personalidade em vez de dados demográficos. | |
| método | Entrega de mensagens distintas a fatias muito estreitas do público. | |
| método | Mede o quanto o modelo ordena bem, não quanto ele acerta. | |
| conceito | Rastro de comportamento deixado por curtidas, buscas e navegação. | |
| conceito | Interface pela qual aplicativos externos pediam dados ao Facebook. | |
| conceito | Dados que a plataforma acumula sobre quem não tem conta nela. | |
| conceito | Direito de exigir cópia dos dados que uma empresa guarda sobre você. | |
| pessoa | Pesquisador que criou o aplicativo coletor e repassou a base. | |
| pessoa | Autor do estudo que demonstrou a inferência por curtidas. | |
| pessoa | Ex-diretor de pesquisa e primeiro denunciante público. | |
| pessoa | Presidente-executivo, suspenso após gravação com câmera oculta. | |
| pessoa | Vice-presidente e conselheiro da empresa até agosto de 2016. | |
| pessoa | Bilionário americano, principal financiador da empresa. | |
| organização | Grupo britânico controlador, com histórico em comunicação estratégica. | |
| organização | Empresa brasileira que seria o braço local da consultoria. |
Fonte: elaborado pelo autor com base em Kosinski, Stillwell e Graepel (2013), Al Jazeera (CAMBRIDGE..., 2018a) e (HOUSE OF COMMONS, 2019).
Modelo dos Cinco Grandes Fatores
Também chamado Big Five. Consolidado entre os anos 1980 e 1990 a partir da análise fatorial de vocabulário e de questionários, propõe que a variação da personalidade humana se organiza em cinco dimensões amplas e relativamente independentes. Cada pessoa recebe um escore contínuo em cada uma delas: não são tipos, e ninguém é ou deixa de ser algo. Tornou-se o padrão da psicometria por se replicar entre culturas e se manter razoavelmente estável ao longo da vida adulta. É a régua usada tanto pela pesquisa acadêmica de Cambridge quanto pelo aplicativo de Kogan.
Nota do autor: os percentuais da Tabela 1 são áreas sob a curva ROC, e não taxas de acerto individual — a diferença importa, e a imprensa da época frequentemente a ignorou. O número de perfis alcançados varia entre 50 milhões (primeiras reportagens) e 87 milhões (estimativa do próprio Facebook, abril de 2018); adotou-se a faixa. O total de instaladores do aplicativo aparece nas fontes como 270 mil ou 300 mil; manteve-se o intervalo. Para os fatos brasileiros, priorizaram-se fontes de jornalismo sem fins lucrativos e o comunicado oficial do próprio The Movement, em vez de análises de opinião, dado o potencial de controvérsia do tema. As conclusões sobre eficácia apoiam-se em regulador estatal e em periódicos com revisão por pares, incluindo a réplica crítica ao estudo que sustenta a tese oposta. Traduções das citações são do autor.
Referências
- AS PISTAS do método "Cambridge Analytica" na campanha de Bolsonaro. CartaCapital, 19 out. 2018. Disponível em: https://www.cartacapital.com.br/politica/as-pistas-do-metodo-201ccambridge-analytica201d-na-campanha-de-bolsonaro/. Acesso em: 31 ago. 2026.
- BOXELL, Levi; GENTZKOW, Matthew; SHAPIRO, Jesse M. Greater internet use is not associated with faster growth in political polarization among US demographic groups. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 114, n. 40, p. 10612-10617, 2017. Disponível em: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1706588114. Acesso em: 31 ago. 2026.
- CADWALLADR, Carole. "I made Steve Bannon's psychological warfare tool": meet the data war whistleblower. The Guardian, 17 mar. 2018. Disponível em: https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/data-war-whistleblower-christopher-wylie-faceook-nix-bannon-trump. Acesso em: 31 ago. 2026.
- CAMBRIDGE Analytica and Facebook: the scandal so far. Al Jazeera, 28 mar. 2018. Disponível em: https://www.aljazeera.com/news/2018/3/28/cambridge-analytica-and-facebook-the-scandal-so-far. Acesso em: 31 ago. 2026.
- CAMBRIDGE Analytica CEO Alexander Nix suspended amid hidden-camera expose. NBC News, 20 mar. 2018. Disponível em: https://www.nbcnews.com/politics/politics-news/cambridge-analytica-ceo-alexander-nix-suspended-amid-hidden-camera-expose-n858406. Acesso em: 31 ago. 2026.
- CAMBRIDGE Analytica ordered to release data on US voter. Al Jazeera, 5 maio 2018. Disponível em: https://www.aljazeera.com/news/2018/05/cambridge-analytica-ordered-release-data-voter-180505142123784.html. Acesso em: 31 ago. 2026.
- CAMBRIDGE Analytica owner pleads guilty to ducking enforcement notice. Engineering and Technology, 9 jan. 2019. Disponível em: https://eandt.theiet.org/2019/01/09/cambridge-analytica-owner-pleads-guilty-ducking-enforcement-notice. Acesso em: 31 ago. 2026.
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- FACEBOOK CEO Mark Zuckerberg's testimony: here are the key points you need to know. CNBC, 11 abr. 2018. Disponível em: https://www.cnbc.com/2018/04/11/facebook-ceo-mark-zuckerberg-testimony-key-points.html. Acesso em: 31 ago. 2026.
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- MATZ, Sandra C.; KOSINSKI, Michal; NAVE, Gideon; STILLWELL, David J. Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 114, n. 48, p. 12714-12719, 2017. Disponível em: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1710966114. Acesso em: 31 ago. 2026.
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- YOUYOU, Wu; KOSINSKI, Michal; STILLWELL, David. Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 112, n. 4, p. 1036-1040, 2015. Disponível em: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1418680112. Acesso em: 31 ago. 2026.
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