Artigo – Estadão – A obscuridade dos algoritmos e a LGPD – Por Cinthia Obladen de Almendra Freitas 2t54

Recentemente o aplicativo TikTok anunciou que estava abrindo os seus algoritmos de classificação e compartilhamento de vídeos e desafiando os seus concorrentes a fazerem o mesmo. A notícia causou impacto entre os desenvolvedores de software, mas deixou perplexa a comunidade técnica, científica e jurídica frente aos reflexos de tal anúncio.

Vivemos um cenário de sociedade de risco e de controle, frente aos acordos realizados por estados totalitários e empresas de redes sociais, serviços online, entre outros (FREITAS; PAMPLONA, 2017). Os dois lados da balança, risco e controle, estão sobre um ponto central que é a privacidade e a proteção de dados pessoais (BOFF et al., 2018) (BIONI, 2019). Algoritmos são movidos por dados, dados geram informações sobre pessoas, que por sua vez geram mais e mais dados.

Abrir os algoritmos significa explicitar a tão discutida obscuridade dos algoritmos, pela qual não se tem conhecimento de como, por exemplo, decisões automatizadas são estabelecidas. O tema é tão relevante, que a Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD (Lei No. 13.709/2018), no artigo 20, aponta que é direito do titular de dados “solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, incluídas as decisões destinadas a definir o seu perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito ou os aspectos de sua personalidade”. Aqui a LGPD aborda aspectos tecnológicos da aplicação de técnicas de profiling (em português, perfilamento, caracterização de perfil ou perfilagem) (FERRARIS et al., 2013). A caracterização de perfil refere-se aos métodos e técnicas computacionais aplicados aos dados pessoais ou não dos usuários visando o estabelecimento de um perfil. E, em tempos de Big Data (KITCHIN, 2016), dados não faltam para serem processados.

As técnicas de caracterização de perfil têm como objetivo determinar o que é relevante dentro de um determinado contexto, por exemplo, os interessados em um determinado produto. Além disto, estas técnicas auxiliam na representatividade estatística, ou seja, na determinação da qualidade de uma amostra constituída de modo a corresponder à população no seio da qual ela é escolhida. Ou seja, busca-se generalizar a partir de uma amostra de indivíduos e dos seus respectivos interesses. Por exemplo, se um determinado grupo de pessoas está interessado em um determinado produto, outros grupos de pessoas ligados, conhecidos ou relacionados ao primeiro grupo também podem vir a se interessar por este mesmo produto.

Entender o profiling não é uma tarefa trivial, visto envolver diferentes aspectos tecnológicos e jurídicos, incluindo aspectos legislativos que devem levar em consideração as características intrínsecas dos sistemas computacionais frente a todas as possibilidades de tratamento de dados pessoais ou não, sendo mais preocupante a questão dos dados pessoais e dos dados sensíveis.

Pergunta-se, portanto: como explicitar a obscuridade dos algoritmos? Primeiramente há que se entender o que é um algoritmo para em seguida entender como os algoritmos funcionam.

Na Ciência da Computação, um algoritmo é uma sequência finita de ações executáveis que visam obter uma solução para um determinado tipo de problema. Algoritmos devem ser: precisos, não ambíguos, mecânicos, eficientes e corretos. São formados por uma sequência de instruções, raciocínios e/ou operações (de atribuição, aritméticas, lógicas, relacionais).

Na sociedade contemporânea, tudo se encaixa em algoritmos! Desde relacionamentos (redes sociais), e-commerce, m-s-t-f-commerce (mobile, social, televison, Facebook) (FREITAS; BATISTA, 2015), internet banking, telefonia, TV, rádio, música, arte, negócios e vida em tempos de pandemia (a exemplo do  tracing). Pode-se mencionar a sociedade de algoritmos. Há que se pensar em ubiquidade, pervasividade, mobilidade, velocidade e, ainda, ter consciência que se vive o paradigma denominado “everyware” (GREENFIELD, 2006).

Imagine um problema simples como: Testar se dois valores A e B são iguais, apresentando, se SIM, “valores iguais” e se NÃO, “valores diferentes”. Este simples problema necessita na verdade de operações de atribuição (A conterá um valor numérico) e relacionais (precisamos comparar A e B pela igualdade “=”). E, além disto, para que o algoritmo possa ser executado em um computador, será necessário codificar o algoritmo em uma linguagem de programação a escolha do desenvolvedor, por exemplo, Java.

Este pensamento, abstração, para solução de um problema simples como o apresentado é, na verdade, aplicado a qualquer desenvolvimento que envolva a solução de problemas por meio computacional. Se você achou complicado, imagine entender os algoritmos de todos os software, aplicativos e redes sociais que você utiliza. Há que se entender: Para qual problema o algoritmo foi desenvovlido"> Tweet