Atualmente, tem-se ouvido falar a todo momento sobre a Lei Geral de Proteção de Dados. E não é para menos, afinal, há quem considere que “dados são o novo petróleo”[1]. Na era da tecnologia, não é difícil entender a expressão, já que a maior matéria-prima é a informação, que é um recurso ilimitado, ou seja, quem souber fazer bom uso da informação só tem a ganhar. Nesse liame, é seguro afirmar que a maior riqueza se encontra não nos dados em si, mas na capacidade de usá-los de forma analítica.
Consoante Laura Schertel Mendes, a crise da produção em massa vivida após a década de 70 e o surgimento da economia de especialização flexível, que se caracteriza pela diversificação da produção para diferentes produtos e diferentes clientes, explicam a importância que os dados pessoais adquiriram.
A coleta de dados pessoais é feita a todo momento, pelos mais diversos meios, alguns relativamente transparentes, outros nem tanto. Dentre as principais técnicas empregadas para processamento de dados pessoais, pode-se citar as seguintes: Datawarehousing, Data Mining, Online Analytical Processing (OLAP), Profiling e Scoring.
Profiling, conforme Danilo Doneda, consiste na elaboração de perfis de comportamento de uma pessoa (ou grupo de pessoas) a partir de suas informações pessoais, buscando prever comportamentos. Nesta lógica, o consumidor deixa de ser apenas o destinatário de informações e passa a ser também fonte de informações.
Esse processo de construção de perfis, em geral, envolve pelo menos seis fases: (i) registro de dados, (ii) agregação e monitoramento de dados, (iii) identificação de padrões nos dados, (iv) interpretação de resultados, (v) monitoramento dos dados para checar resultados e (vi) aplicação de perfis (profiles).
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A título exemplificativo, a técnica pode ser usada para controlar a entrada de pessoas em um determinado país pela alfândega, para que empresas tracem o perfil de consumidores e direcionem sua publicidade ou para selecionar candidatos em processos seletivos.
Apesar de ser uma técnica largamente utilizada, apresenta também alguns riscos, tendo como cerne a discriminação e um potencial lesivo severo se não utilizado com a devida cautela. Os riscos mais significativos seriam a discriminação, a “desindividualização” e as assimetrias informacionais.
A utilização desta técnica, claramente, depende de uma base legal concreta, que preveja mecanismos adequados de proteção ao titular de dados. A Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD – apesar de não trazer o conceito jurídico expresso da perfilização e não possuir norma específica que proíba o profiling estabelece que se a perfilização acontecer, o titular dos dados pessoais passa a dispor de um conjunto de direitos. O artigo 20 da Lei, por exemplo, estabelece que o titular de dados tem direito a “solicitar revisão das decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses”, incluídas, aí, as decisões que tenham por escopo a perfilização.
Essa previsão tem por objetivo, criar uma espécie de devido processo legal para proteger os cidadãos da “tirania dos julgamentos automatizados”. Desta forma, o dispositivo cria uma série de direitos, abrangendo o direito de acesso e informação a respeito de critérios e procedimentos utilizados para a decisão automatizada, de oposição à decisão automatizada e de manifestar o seu ponto de vista e de obtenção da revisão da decisão automatizada por uma pessoa natural. Por tudo isso, é indispensável que todos os titulares de dados conheçam seus direitos para que possam exercê-los quando necessário.
[1] Em tradução livre do original “data is the new oil” criada por Clive Humby, matemático londrino especializado em ciência de dados.
