Dados pessoais, privacidade e LGPD na era do capitalismo de vigilância

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Toda vez que você desbloqueia o celular, deixa um rastro. Este post segue esses rastros: o que a lei brasileira considera dado pessoal (e po...

Toda vez que você desbloqueia o celular, deixa um rastro. Este post segue esses rastros: o que a lei brasileira considera dado pessoal (e por que "anonimizar" não é só apagar o nome), por que privacidade não tem nada a ver com "ter algo a esconder", como funciona o capitalismo de vigilância descrito por Shoshana Zuboff, o que o escândalo da Cambridge Analytica ensinou ao mundo e o que a LGPD — e a nova Agência Nacional de Proteção de Dados — permitem fazer a respeito. Com jogo "dado pessoal ou não?", ciclo clicável, linha do tempo, tabela de multas e um checklist para aplicar ainda esta semana.
Ilustração de uma praça brasileira em que rastros de dados saem dos celulares das pessoas e são sugados por um funil até uma fábrica de previsões

Rastro 01

O preço do grátis

Um dia comum, contado pelos dados que ele produz

São 6h40 em Taguatinga. Júlia, estudante de Sistemas de Informação, desliga o despertador no celular — e o aparelho registra a que horas ela acordou. No ônibus, abre o mapa para ver se vai se atrasar; a localização dela viaja junto. Na lanchonete da faculdade, paga o pão de queijo por aproximação. À noite, pede a um assistente de inteligência artificial ajuda com o trabalho de banco de dados e, já que está ali, pergunta por que a dor de cabeça não passa há três dias.

Nenhum desses gestos parece "entregar dados". Nenhum formulário foi preenchido, nenhum CPF digitado. Mesmo assim, ao fim do dia existe um retrato bastante preciso de Júlia: horário de sono, trajeto, hábitos de consumo, rotina de estudo e até um sintoma de saúde. Multiplique por 365 dias e por dezenas de aplicativos.

Estudante em quatro momentos do dia — acordando, no ônibus, pagando o lanche e usando o notebook — deixando pegadas luminosas que terminam numa pasta de arquivo com a silhueta dela

Figura 1 — Um dia de rastros: cada gesto banal alimenta um perfil. Ilustração gerada com IA para este post.

A história de Júlia é inventada; os números por trás dela, não. A terceira edição da pesquisa sobre privacidade do Cetic.br, divulgada em 31 de agosto de 2026, mostra que 32% dos usuários de internet com 16 anos ou mais — cerca de 45 milhões de pessoas — relataram tentativas de golpe com o uso de seus dados pessoais, e 20% disseram ter sido vítimas (CETIC.BR, 2026). A mesma pesquisa perguntou, pela primeira vez, o que os brasileiros contam às ferramentas de IA generativa. Dois terços (66%) dos usuários se dizem preocupados com o uso que as empresas fazem desses dados — e, ainda assim, compartilham bastante coisa.

O que usuários de IA generativa já compartilharam com essas ferramentas — Brasil — 2025

Temas de trabalho ou estudo73%
Preferências e gostos pessoais58%
Sentimentos e emoções54%
Dados de saúde (sintomas, exames)52%
Fotos suas ou de conhecidos50%
Finanças pessoais41%
Nome, endereço, nascimento ou CPF37%

Fonte: elaborado pelo autor com base em Cetic.br (2026).Nota: percentuais sobre usuários de IA generativa; respostas múltiplas, por isso a soma ultrapassa 100%.

Repare na barra destacada: mais da metade já contou a uma máquina detalhes sobre a própria saúde, justamente a categoria que a lei trata como mais delicada. O ditado da internet diz que "se é de graça, o produto é você". Shoshana Zuboff, professora emérita de Harvard, acha o ditado otimista demais: não somos o produto, somos a fonte da matéria-prima; o produto é a previsão sobre o que vamos fazer (ZUBOFF, 2020). Para entender essa diferença, e o que dá para fazer com ela, é preciso começar pelo básico: afinal, o que é um dado pessoal?

Rastro 02

O que é (e o que não é) dado pessoal

A palavra que decide tudo na lei é "identificável"

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), a Lei nº 13.709/2018, define dado pessoal como "informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável" (BRASIL, 2018). A definição é curta e enganosamente ampla. "Identificada" é o óbvio: nome, CPF, foto do rosto. "Identificável" é onde mora o jogo: o número IP do seu roteador, a placa do seu carro, a sequência de lugares por onde seu celular passou. Nenhum desses dados traz seu nome escrito, mas todos podem, com algum cruzamento, chegar até você.

Dentro desse universo, a lei separa um subconjunto de dados pessoais sensíveis: origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dados de saúde ou da vida sexual, dados genéticos ou biométricos (BRASIL, 2018). O critério não é o constrangimento, e sim o potencial discriminatório: são as informações que, nas mãos erradas, fecham portas de emprego, crédito ou convívio.

Três redomas de museu com as plaquinhas dado pessoal, dado sensível e dado anonimizado, sob uma lupa gigante

Figura 2 — As três vitrines da LGPD: pessoal, sensível e anonimizado. Ilustração gerada com IA para este post.

O falso conforto da anonimização

No outro extremo está o dado anonimizado: aquele cujo titular "não possa ser identificado, considerando a utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião de seu tratamento". Dado anonimizado sai do alcance da lei — salvo quando a anonimização puder ser revertida com esforços razoáveis (BRASIL, 2018). Esse "salvo" é importantíssimo, porque anonimizar não é apagar a coluna do nome.

O contraexemplo clássico é de 2000. A cientista da computação Latanya Sweeney cruzou dados do censo norte-americano e estimou que 87% da população dos Estados Unidos podia ser identificada de forma única apenas pela combinação de CEP de cinco dígitos, sexo e data de nascimento (SWEENEY, 2000). Uma planilha "anônima" com essas três colunas é, na prática, uma lista nominal esperando um cruzamento.

Há ainda um segundo atalho, mais sutil: a inferência. Em 2013, pesquisadores da Universidade de Cambridge e da Microsoft Research mostraram que apenas as curtidas no Facebook de mais de 58 mil voluntários permitiam acertar a etnia em 95% dos casos, o partido (democrata ou republicano) em 85% e a orientação sexual de homens em 88% (KOSINSKI; STILLWELL; GRAEPEL, 2013). Ninguém declarou nada sensível; o sensível foi deduzido. A LGPD antecipa esse problema ao dizer que os dados usados para formar o perfil comportamental de uma pessoa identificada também contam como dados pessoais (BRASIL, 2018).

Quadro 1 — Categorias de dado na LGPD, com exemplos e contraexemplos

CategoriaO que a lei dizExemploContraexemplo (cuidado!)
Dado pessoalInformação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável (art. 5º, I)Placa do carro, IP, geolocalização, e-mail institucionalO e-mail genérico "contato@empresa" não identifica uma pessoa
Dado sensívelOrigem racial ou étnica, religião, opinião política, filiação sindical, saúde, vida sexual, dado genético ou biométrico (art. 5º, II)Impressão digital no aplicativo do banco; sintoma digitado num chatbotCurtidas não são sensíveis em si, mas podem revelar dados sensíveis por inferência
Dado anonimizadoTitular não identificável por meios técnicos razoáveis; fora da lei, salvo se reversível (art. 5º, III, e art. 12)Estatística agregada: percentual de domicílios com internet num estadoPlanilha sem nome, mas com CEP, sexo e data de nascimento

Fonte: elaborado pelo autor com base em Brasil (2018), Sweeney (2000) e Kosinski, Stillwell e Graepel (2013).

Teste relâmpago: dado pessoal ou não?

Classifique cada item abaixo segundo a LGPD. Cada resposta traz a explicação — inclusive quando você acerta.

Acertos: 0 de 0 respondidos (8 itens)

O número IP do seu celular registrado no acesso a um site em que você está logado

Sua impressão digital cadastrada no aplicativo do banco

A temperatura média de Brasília em agosto

A lista de páginas que você curtiu numa rede social

Uma planilha "anonimizada" sem nomes, mas com CEP, sexo e data de nascimento de cada aluno

Os sintomas que você descreveu a um assistente de IA

A placa do seu carro fotografada por uma câmera de rodovia

O percentual de domicílios com acesso à internet no Distrito Federal

Rastro 03

Privacidade não é ter algo a esconder

De uma câmera portátil em 1890 a uma emenda constitucional em 2022

O direito à privacidade, como ideia jurídica moderna, nasceu de uma novidade tecnológica. Em dezembro de 1890, os advogados Samuel Warren e Louis Brandeis publicaram na Harvard Law Review um ensaio motivado pelas câmeras portáteis e pela imprensa sensacionalista: "as fotografias instantâneas e as empresas jornalísticas invadiram os recintos sagrados da vida privada e doméstica" (WARREN; BRANDEIS, 1890, p. 195, tradução nossa). Contra isso, defendiam o direito de "ser deixado em paz" — o célebre right to be let alone.

Sala de estar do século XIX em colagem de papel, com um fotógrafo de câmera portátil e um jornaleiro à janela; uma mão fecha a cortina, e a janela se transforma numa tela de celular com um olho

Figura 3 — Da câmera portátil ao celular: a privacidade sempre reagiu à tecnologia do momento. Ilustração gerada com IA para este post.

Mais de um século depois, a objeção mais comum a qualquer conversa sobre privacidade continua sendo: "não tenho nada a esconder". O jurista Daniel Solove dedicou um ensaio inteiro a desmontá-la. O argumento, diz ele, parte de uma premissa estreita — a de que privacidade serve para ocultar coisas erradas. Mas os problemas típicos da era dos dados lembram menos o 1984 de Orwell, com seu Grande Irmão vigiando, e mais O Processo de Kafka: uma burocracia opaca que agrega informações dispersas, as usa para finalidades que você desconhece e decide sobre sua vida sem que você possa ver ou contestar o dossiê (SOLOVE, 2007). Quem não tem nada a esconder ainda tem muito a perder: um crédito negado, um seguro mais caro, uma vaga que nunca aparece no anúncio.

O caminho brasileiro: da intimidade à autodeterminação

A Constituição de 1988 já declarava invioláveis "a intimidade, a vida privada, a honra e a imagem das pessoas" no art. 5º, X (BRASIL, 1988). Proteger dados, porém, é mais do que proteger segredos: é garantir que a pessoa controle o fluxo das informações sobre si, inclusive das que não são íntimas — seu endereço é conhecido pelo carteiro, mas isso não autoriza ninguém a vendê-lo a uma lista de telemarketing. Bruno Bioni descreve os dados pessoais como uma projeção da personalidade, o que desloca o debate do "segredo" para o "controle" (BIONI, 2019).

Esse deslocamento ganhou força em maio de 2020. Em plena pandemia, a Medida Provisória nº 954/2020 obrigava as operadoras de telefonia a repassar ao IBGE dados de seus consumidores. O Plenário do Supremo Tribunal Federal manteve a suspensão da norma e registrou que "o respeito à privacidade e à autodeterminação informativa foram positivados" na LGPD (BRASIL, 2020). Dois anos depois, a Emenda Constitucional nº 115 incluiu no rol de direitos fundamentais um novo inciso: "é assegurado, nos termos da lei, o direito à proteção dos dados pessoais, inclusive nos meios digitais" (BRASIL, 2022). Em outras palavras, proteção de dados passou a ser um direito fundamental autônomo, e não apenas um capítulo da privacidade.

Rastro 04

Capitalismo de vigilância

Como a experiência humana virou matéria-prima

Se a privacidade é o direito, o capitalismo de vigilância é a força que empurra na direção contrária. A expressão foi cunhada por Shoshana Zuboff em 2015, num artigo que analisava as práticas do Google a partir de textos do seu próprio economista-chefe, Hal Varian: extração e análise de dados, novos contratos baseados em monitoramento, personalização e experimentação contínua (ZUBOFF, 2015). Em 2019 a ideia virou um livro de fôlego, traduzido no Brasil no ano seguinte, que a define assim:

"O capitalismo de vigilância reivindica de maneira unilateral a experiência humana como matéria-prima gratuita para a tradução em dados comportamentais." (ZUBOFF, 2020, p. 18)

O conceito-chave é o superávit comportamental. Parte dos dados que você gera é usada para melhorar o serviço — o buscador aprende quais resultados funcionam, o mapa aprende onde há engarrafamento. O restante, o excedente, é declarado propriedade da empresa, processado por "inteligência de máquina" e transformado em produtos de predição: estimativas do que você fará "agora, daqui a pouco e mais tarde" (ZUBOFF, 2020, p. 18). Essas previsões são vendidas a quem tem interesse em seu comportamento futuro, em verdadeiros mercados de comportamentos futuros.

Refinaria industrial que recebe gotas de comportamento de pessoas em esteiras rolantes; uma pequena parte volta como presente e o restante é envasado em frascos de previsão

Figura 4 — O superávit comportamental: um pouco volta como serviço; o grosso vira produto de predição. Ilustração gerada com IA para este post.

O ciclo, etapa por etapa — e onde a LGPD toca em cada uma

Clique nas etapas do ciclo (ou nos botões) para ver o que Zuboff descreve e qual dispositivo da lei brasileira dialoga com aquele momento.

experiência → previsão → receita

1 · Experiência humana como matéria-prima

Caminhar, conversar, dormir, pesquisar um sintoma: tudo o que você vive perto de um sensor pode ser tratado como insumo gratuito, sem pedir licença.

LGPD A lei responde com a autodeterminação informativa como fundamento (art. 2º, II): quem decide sobre os dados é o titular.

A etapa 6 fecha o círculo: a receita dos mercados de previsão financia sensores melhores e mais extração. E Zuboff aponta um passo além. Prever é bom; garantir o resultado é melhor ainda. Daí as chamadas economias de ação: notificações no momento certo, recompensas em jogos, pequenos empurrões que conduzem o comportamento na direção mais lucrativa (ZUBOFF, 2020). O exemplo mais famoso do livro é um jogo de realidade aumentada que levava multidões de jogadores a estabelecimentos que pagavam para receber visitas.

Pregão de bolsa em que operadores disputam lances enquanto um leiloeiro bate o martelo sobre uma bola de cristal com a silhueta de uma pessoa usando o celular

Figura 5 — Mercados de comportamentos futuros: o que se leiloa é a aposta sobre o que você fará. Ilustração gerada com IA para este post.

Rastro 05

Cambridge Analytica, o caso-escola

O dia em que o ciclo ficou visível para todo mundo

Em março de 2018, reportagens no Reino Unido e nos Estados Unidos revelaram que a consultoria política Cambridge Analytica havia obtido dados de dezenas de milhões de perfis do Facebook. O caminho foi prosaico: um teste de personalidade chamado thisisyourdigitallife, criado pelo pesquisador Aleksandr Kogan, pagava poucos dólares a quem respondesse — e, pelas regras da plataforma à época, coletava também dados dos amigos de cada participante (WAR, 2026). Algumas centenas de milhares de respondentes viraram uma rede muito maior: o próprio Facebook admitiu que as informações de "até 87 milhões de pessoas" podem ter sido compartilhadas indevidamente (SCHROEPFER, 2018).

Jovem responde a um teste de personalidade no celular enquanto fios de papel puxam dezenas de perfis de amigos para uma mão mecânica que os guarda num arquivo

Figura 6 — Um consentimento, centenas de perfis: a arquitetura que permitiu o caso. Ilustração gerada com IA para este post.

O Brasil entrou na conta. Cerca de 443 mil usuários brasileiros foram afetados, e a Secretaria Nacional do Consumidor (Senacon) multou o Facebook em R$ 6,6 milhões por prática abusiva, com base no Código de Defesa do Consumidor — ainda não havia LGPD em vigor (SENACON..., 2022). Os bastidores, as contradições do documentário Privacidade Hackeada e o chamado "nó brasileiro" do caso estão destrinchados em outro post da casa.

Leia também Privacidade Hackeada: o escândalo da Cambridge Analytica Linha do tempo com 17 marcos, a defesa de Zuckerberg no Congresso norte-americano e o que as evidências dizem (e não dizem) sobre o impacto eleitoral.

Para o nosso fio, o caso vale por três lições que ligam tudo o que vimos até aqui:

  1. O consentimento de um não vale pelo de centenas. A agência norte-americana de proteção ao consumidor concluiu que o Facebook enganou usuários: os dados deles seguiam para aplicativos baixados por amigos mesmo quando haviam escolhido configurações de privacidade restritivas (FEDERAL TRADE COMMISSION, 2019). Não foi um "vazamento" por invasão; foi o sistema funcionando como projetado.
  2. O valor estava na inferência. O interesse não eram as curtidas em si, mas os perfis psicológicos que elas permitiriam deduzir — exatamente o mecanismo demonstrado em 2013 com as curtidas de voluntários (KOSINSKI; STILLWELL; GRAEPEL, 2013). É o superávit comportamental em estado puro.
  3. O perigo não depende de o marketing ser verdade. O regulador britânico considerou os modelos da empresa exagerados e provavelmente imprecisos, e não há evidência de que tenham decidido eleições (WAR, 2026). Ainda assim, a extração em massa aconteceu, com ou sem controle mental — e é ela que a lei precisa alcançar.

Rastro 06

Da indignação à lei

Como a LGPD organiza direitos, deveres e fiscalização

O calendário de 2018 é eloquente. Em março, o caso estourou. Em 25 de maio, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados europeu (GDPR) passou a ser aplicado (UNIÃO EUROPEIA, 2016). Em julho, o Senado aprovou o projeto que viraria a LGPD "por unanimidade e em regime de urgência" (LEI..., 2020), sancionada em 14 de agosto (BRASIL, 2018). Explore a linha do tempo completa, da câmera de 1890 à nova agência reguladora:

ideias e ciência escândalo lei e jurisprudência sanção

Clique num marco da linha do tempo

Cada botão abre aqui o contexto do evento e a fonte correspondente.

O que a lei exige de quem trata dados

A LGPD se apoia em três pilares. O primeiro são os princípios do art. 6º, dez ao todo, entre eles finalidade, transparência e necessidade — este último definido como a "limitação do tratamento ao mínimo necessário para a realização de suas finalidades" (BRASIL, 2018). Traduzindo: aplicativo de lanterna não precisa da sua lista de contatos.

O segundo são as bases legais do art. 7º: dez hipóteses que autorizam o tratamento, como cumprimento de obrigação legal, execução de contrato, proteção do crédito e legítimo interesse. O consentimento é só uma das dez portas, e a lei exige que ele seja "livre, informado e inequívoco", para uma finalidade determinada (BRASIL, 2018). Na prática, é uma exigência difícil de cumprir: em 2023, 58% dos usuários de internet disseram concordar sempre ou quase sempre com políticas de privacidade sem lê-las (CETIC.BR, 2024). Bioni chama atenção justamente para os limites do consentimento como ferramenta de proteção quando o titular não tem condições reais de avaliar o que aceita (BIONI, 2019).

Pessoa entediada sentada diante de um rolo gigantesco de termos de uso que forma dunas até o horizonte, prestes a tocar num botão verde de aceite no celular

Figura 7 — Li e concordo: a ficção cotidiana do consentimento. Ilustração gerada com IA para este post.

O terceiro pilar são os direitos do titular, listados no art. 18 e complementados pelo direito de pedir revisão de decisões tomadas unicamente por sistemas automatizados (art. 20). Quem trata dados deve indicar um encarregado, o canal oficial para esses pedidos (art. 41) (BRASIL, 2018).

Quadro 2 — Direitos do titular na LGPD e exemplos de pedido

DireitoDispositivoComo o pedido pode soar
Confirmação da existência de tratamento e acessoArt. 18, I e II"Vocês tratam meus dados? Quero saber quais e receber uma cópia."
Correção de dados incompletos ou desatualizadosArt. 18, III"Meu endereço no cadastro está errado."
Anonimização, bloqueio ou eliminação de dados desnecessáriosArt. 18, IV"Por que um jogo guarda minha localização? Eliminem esse dado."
Portabilidade a outro fornecedorArt. 18, V"Quero levar meu histórico para outro serviço."
Informação sobre compartilhamentoArt. 18, VII"Com quais entidades vocês compartilharam meus dados?"
Revogação do consentimentoArt. 18, IX"Não autorizo mais o uso da minha foto em campanhas."
Revisão de decisão automatizadaArt. 20"Meu crédito foi negado por um sistema; peço revisão dos critérios."

Fonte: elaborado pelo autor com base em Brasil (2018).Nota: os exemplos de pedido são ilustrativos e não constituem modelo jurídico.

Cidadã segura um molho de chaves com ícones de acesso, correção, eliminação, portabilidade e revogação diante de um arquivo; ao lado, um escudo com a sigla LGPD e um fiscal com prancheta

Figura 8 — Os direitos do titular funcionam como chaves: só abrem portas se forem usados. Ilustração gerada com IA para este post.

E quem fiscaliza? A Autoridade Nacional de Proteção de Dados foi criada em 2019 (BRASIL, 2019) e, em fevereiro de 2026, virou Agência Nacional de Proteção de Dados, agora uma agência reguladora com 200 cargos de especialista a preencher por concurso e responsável também pelo ECA Digital, o estatuto de proteção de crianças e adolescentes no ambiente virtual (ENTRA..., 2026). As sanções valem desde agosto de 2021 (LEI..., 2020) e vão da advertência à multa de até 2% do faturamento no Brasil, "limitada, no total, a R$ 50.000.000,00 (cinquenta milhões de reais) por infração" (BRASIL, 2018).

Rastro 07

O contraditório

Críticas a Zuboff e a pergunta incômoda: a lei tem dentes?

Nenhum conceito deve sair de um post sem apanhar um pouco. A tese de Zuboff tem críticos de peso, e vale ouvi-los. O escritor e ativista Cory Doctorow concorda que a vigilância é um problema, mas discorda do diagnóstico. Para ele, a narrativa de que as plataformas conseguem "controlar mentes" repete, sem querer, o discurso de vendas das próprias empresas aos anunciantes; o problema real seria o monopólio, que permite coletar tudo sem medo de perder usuários para a concorrência. O remédio, portanto, passaria pelo direito antitruste: o capitalismo de vigilância seria, no fundo, capitalismo comum com vigilância acoplada (DOCTOROW, 2020).

O pesquisador bielorrusso Evgeny Morozov vai por outro lado: o livro fala muito da vigilância e quase nada do capitalismo. A busca por dados, argumenta, é só a versão mais recente do imperativo de lucro de sempre. Em suas palavras, "ver o capitalismo de vigilância como nosso novo Leviatã invisível é deixar de perceber como o poder, sob o capitalismo, vem operando há vários séculos" (MOROZOV, 2019, não paginado, tradução nossa).

As duas críticas convergem num ponto útil para quem estuda regulação: proteção de dados sozinha não resolve concentração de mercado. E há um problema prático que qualquer leitor brasileiro vai notar ao olhar a tabela abaixo — a distância entre as multas aplicadas lá fora e as aplicadas aqui.

Tabela 1 — Sanções pecuniárias selecionadas por violações relacionadas a dados pessoais — Reino Unido, Estados Unidos, Brasil e Irlanda — 2018-2025

AnoÓrgão (país)Empresa sancionadaMotivo resumidoValor (moeda original)
2018ICO (Reino Unido)FacebookCaso Cambridge Analytica£ 500 mil
2019FTC (Estados Unidos)FacebookEnganar usuários sobre compartilhamento de dadosUS$ 5 bilhões
2022Senacon (Brasil)FacebookCaso Cambridge Analytica (CDC)R$ 6,6 milhões
2023DPC (Irlanda)MetaTransferência de dados de europeus aos EUA€ 1,2 bilhão
2023ANPD (Brasil)Telekall InfoserviceTratamento sem base legal; falta de encarregadoR$ 14,4 mil
2025DPC (Irlanda)TikTokTransferência de dados de europeus à China€ 530 milhões

Fonte: elaborado pelo autor com base em Ashford (2018), Federal Trade Commission (2019), Senacon... (2022), Data Protection Commission (2023, 2025) e Urupá (2023).Notas: 1. Valores nominais, sem conversão cambial ou correção monetária. 2. A multa da Senacon foi restabelecida em agosto de 2022. 3. As decisões da DPC aplicam o GDPR; a da ANPD, a LGPD; as demais, leis anteriores ou setoriais.

A comparação exige cuidado: são leis, economias e empresas diferentes, e a primeira multa da ANPD recaiu sobre uma microempresa, para a qual R$ 14,4 mil não é trivial (URUPÁ, 2023). Também é verdade que tetos baixos envelhecem mal: o próprio regulador britânico avisou que, sob o GDPR, a multa ao Facebook "inevitavelmente teria sido significativamente maior" (ASHFORD, 2018, tradução nossa). A transformação da ANPD em agência reguladora, com mais pessoal, é a aposta brasileira para dar musculatura à fiscalização (ENTRA..., 2026). Se vai funcionar, os próximos anos dirão.

Configurações

Seis ajustes para esta semana

Privacidade também é hábito — e dá para começar pequeno

Nenhum checklist desmonta um modelo de negócio, mas cada ajuste reduz o superávit que você entrega e exercita direitos que só existem de fato quando são usados. Marque o que já fez:

0 de 6 ajustes feitos

Professora e dois estudantes ajustam juntos um grande painel de interruptores de permissões projetado na parede da sala de aula; ao lado, uma lousa com caixas marcadas

Figura 9 — Retomar o controle é trabalho coletivo, e a sala de aula é um bom lugar para começar. Ilustração gerada com IA para este post.

Logout

Sair da conta não apaga o rastro

Voltemos à Júlia. No fim do dia, ela fecha o notebook e sai de todas as contas. Os rastros ficam: o horário, o trajeto, o pão de queijo, a dor de cabeça. O que mudou nas últimas décadas não foi a existência desses registros, mas a escala, a velocidade e o valor econômico de transformá-los em previsão. A LGPD não devolve o mundo de 1890, e nem deveria; o que ela oferece é uma gramática — finalidade, necessidade, transparência, direitos — para disputar quem decide sobre esses rastros. Direito que ninguém exerce vira enfeite de lei.

Fica a pergunta para a caixa de comentários (e para a próxima aula): se os rastros que você deixou hoje fossem leiloados amanhã, qual deles você mais gostaria de ter apagado — e qual direito, ou qual botão, você usaria para isso?

Nota do autor: as citações de Warren e Brandeis (1890), Morozov (2019) e do regulador britânico (Ashford, 2018) são traduções livres do inglês. A página indicada para Zuboff (2020) refere-se à edição brasileira da Intrínseca, cujo primeiro capítulo é disponibilizado gratuitamente pela editora. Os percentuais do Cetic.br referem-se a usuários de internet com 16 anos ou mais (tentativas de golpe) e a usuários de IA generativa (dados compartilhados); a pergunta sobre políticas de privacidade é da edição anterior, com dados de 2023. A sequência "escândalo em março, GDPR em maio, LGPD em agosto" é uma coincidência de calendário relevante, mas este post não afirma relação causal entre o caso Cambridge Analytica e a aprovação da lei brasileira, que tramitava havia anos. A Tabela 1 é uma seleção ilustrativa, não um ranking; a lista de sanções da ANPD pode ter sido ampliada depois da data de acesso. O teste "dado pessoal ou não?" simplifica situações que, na vida real, dependem de contexto.

Referências

  1. ASHFORD, Warwick. ICO issues maximum £500,000 fine to Facebook. Computer Weekly, [s. l.], 25 out. 2018. Disponível em: https://www.computerweekly.com/news/252451285/ICO-issues-maximum-500000-fine-to-Facebook. Acesso em: 11 set. 2026.
  2. BIONI, Bruno Ricardo. Proteção de dados pessoais: a função e os limites do consentimento. Rio de Janeiro: Forense, 2019.
  3. BRASIL. [Constituição (1988)]. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. Brasília, DF: Presidência da República, 1988. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/constituicao.htm. Acesso em: 11 set. 2026.
  4. BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 15 ago. 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 11 set. 2026.
  5. BRASIL. Lei nº 13.853, de 8 de julho de 2019. Altera a Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018, para dispor sobre a proteção de dados pessoais e para criar a Autoridade Nacional de Proteção de Dados; e dá outras providências. Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 9 jul. 2019. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2019/lei/l13853.htm. Acesso em: 11 set. 2026.
  6. BRASIL. Supremo Tribunal Federal (Plenário). Referendo na Medida Cautelar na Ação Direta de Inconstitucionalidade 6.387/DF. Relatora: Min. Rosa Weber, 7 de maio de 2020. Disponível em: https://www.lexml.gov.br/urn/urn:lex:br:supremo.tribunal.federal;plenario:acordao;adi:2020-05-07;6387-5898078. Acesso em: 11 set. 2026.
  7. BRASIL. Emenda Constitucional nº 115, de 10 de fevereiro de 2022. Altera a Constituição Federal para incluir a proteção de dados pessoais entre os direitos e garantias fundamentais e para fixar a competência privativa da União para legislar sobre proteção e tratamento de dados pessoais. Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 11 fev. 2022. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/emendas/emc/emc115.htm. Acesso em: 11 set. 2026.
  8. CETIC.BR. Fornecimento de dados biométricos preocupa 60% dos usuários de Internet brasileiros, mostra pesquisa do Cetic.br. São Paulo: Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR, 2 set. 2024. Disponível em: https://cetic.br/pt/noticia/fornecimento-de-dados-biometricos-preocupa-60-dos-usuarios-de-internet-brasileiros-mostra-pesquisa-do-cetic-br/. Acesso em: 11 set. 2026.
  9. CETIC.BR. Um em cada três usuários de Internet no Brasil relatou sofrer tentativa de golpe com uso de seus dados pessoais, aponta Cetic.br. São Paulo: Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR, 31 ago. 2026. Disponível em: https://cetic.br/noticia/um-em-cada-tres-usuarios-de-internet-no-brasil-relatou-sofrer-tentativa-de-golpe-com-uso-de-seus-dados-pessoais-aponta-cetic-br/. Acesso em: 11 set. 2026.
  10. DATA PROTECTION COMMISSION (Irlanda). Data Protection Commission announces conclusion of inquiry into Meta Ireland. Dublin: DPC, 22 maio 2023. Disponível em: https://www.dataprotection.ie/en/news-media/press-releases/Data-Protection-Commission-announces-conclusion-of-inquiry-into-Meta-Ireland. Acesso em: 11 set. 2026.
  11. DATA PROTECTION COMMISSION (Irlanda). Irish Data Protection Commission fines TikTok €530 million and orders corrective measures following inquiry into transfers of EEA user data to China. Dublin: DPC, 2 maio 2025. Disponível em: https://www.dataprotection.ie/en/news-media/latest-news/irish-data-protection-commission-fines-tiktok-eu530-million-and-orders-corrective-measures-following. Acesso em: 11 set. 2026.
  12. DOCTOROW, Cory. How to destroy surveillance capitalism. OneZero, [s. l.], 26 ago. 2020. Disponível em: https://onezero.medium.com/how-to-destroy-surveillance-capitalism-8135e6744d59. Acesso em: 11 set. 2026.
  13. ENTRA em vigor lei que cria a Agência Nacional de Proteção de Dados. Agência Câmara de Notícias, Brasília, DF, 26 fev. 2026. Disponível em: https://www.camara.leg.br/noticias/1248401-entra-em-vigor-lei-que-cria-a-agencia-nacional-de-protecao-de-dados/. Acesso em: 11 set. 2026.
  14. FEDERAL TRADE COMMISSION. FTC imposes $5 billion penalty and sweeping new privacy restrictions on Facebook. Washington, DC: FTC, 24 jul. 2019. Disponível em: https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/07/ftc-imposes-5-billion-penalty-sweeping-new-privacy-restrictions-facebook. Acesso em: 11 set. 2026.
  15. KOSINSKI, Michal; STILLWELL, David; GRAEPEL, Thore. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, Washington, DC, v. 110, n. 15, p. 5802-5805, 2013. DOI: 10.1073/pnas.1218772110. Disponível em: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1218772110. Acesso em: 11 set. 2026.
  16. LEI Geral de Proteção de Dados entra em vigor. Agência Senado, Brasília, DF, 18 set. 2020. Disponível em: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2020/09/18/lei-geral-de-protecao-de-dados-entra-em-vigor. Acesso em: 11 set. 2026.
  17. MOROZOV, Evgeny. Capitalism's new clothes. The Baffler, [s. l.], 4 fev. 2019. Disponível em: https://thebaffler.com/latest/capitalisms-new-clothes-morozov. Acesso em: 11 set. 2026.
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  26. ZUBOFF, Shoshana. Big other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization. Journal of Information Technology, [s. l.], v. 30, n. 1, p. 75-89, 2015. DOI: 10.1057/jit.2015.5. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/10.1057/jit.2015.5. Acesso em: 11 set. 2026.
  27. ZUBOFF, Shoshana. A era do capitalismo de vigilância: a luta por um futuro humano na nova fronteira do poder. Tradução: George Schlesinger. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2020.

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Brasil Acadêmico: Dados pessoais, privacidade e LGPD na era do capitalismo de vigilância
Dados pessoais, privacidade e LGPD na era do capitalismo de vigilância
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