Blog do Roberto Moraes
67 anos, professor titular "sênior" do IFF (ex-CEFET-Campos, RJ) e engenheiro. Pesquisador atuante nos temas: Capitalismo de Plataformas; Espaço-Economia e Financeirização no Capitalismo Contemporâneo; Circuito Econômico Petróleo-Porto; Geopolítica da Energia. Membro da Rede Latinoamericana de Investigadores em Espaço-Economia: Geografia Econômica e Economia Política (ReLAEE). Espaço para apresentar e debater questões e opiniões sobre política e economia. Blog criado em 10 agosto de 2004.
segunda-feira, maio 11, 2026
A empatia como mercadoria escassa: habilidades sociais e as contradições do trabalho com mais IA
quinta-feira, maio 07, 2026
Dataficação: questão-chave da soberania cibernética e superação da dependência digital
Entender o fenômeno da dataficação é o primeiro passo para se compreender e almejar um avanço na formulação de políticas que tenha como objetivo a soberania cibernética, a superação da dependência e do colonialismo digital, considerando tudo aquilo que atualmente se desenrola de forma acelerada em relação à internet, ao uso de dados, algoritmos e plataformização, em diferentes partes do mundo.
A dataficação se situa num degrau acima da digitalização como etapa contemporânea da reestruturação produtiva. A transformação digital (dataficação) é um dos vértices do tripé do capitalismo contemporâneo que tem nas outras duas bases: a dominância e a hegemonia financeira (assetização e rentismo); e no outro vértice: a lógica da racionalidade neoliberal.
É importante destacar que o desenvolvimento da dataficação tem distinções no tempo, no espaço e nas condições socioeconômicas e políticas em que são implantadas e desenvolvidas, sendo desigual, mesmo que combinada, sobre o que vem sendo instituído mundo afora. De forma em especial os processos desenvolvidos nos EUA e na China.
A dataficação é a grande base das
grandes transformações que estamos assistindo na atualidade. Compreender o
papel e a importância dos dados no contexto da transformação digital e do
processo de plataformização no presente não é simples para a maioria das
pessoas. É algo de domínio ainda restrito a alguns especialistas e
pesquisadores, porque a lógica dos dados e da dataficação é toda imaterial,
embora o discurso e a ilusão da virtualidade no mundo digital já tenham sido
vencidos, porque hoje se sabe, amplamente, que os dados para existirem
prescindem de enorme e colossal infraestrutura digital.
Assim, os dados não são visíveis,
são abstratos e imateriais, embora demandem potentes infraestruturas maquínicas
digitais para que possam ser capturados, processados, estruturados e
correlacionados. Isso se dá a partir de fluxos que ligam diferentes infraestruturas
fixas digitais, de vários territórios e diferentes continentes, onde são armazenados
e alcançados, em movimentos frenéticos, permanentes e cumulativos.
A dataficação é um fenômeno que
usa o digital para criar novos dispositivos e novos mercados (marketfation, CALLON, 2008) [1] com a
conversão do máximo de atividades humanas, naturais e maquínicas em dados
(AMADEU, 2025, p.30) [2]. Assim, a digitalização se tornou a última fronteira
da globalização neoliberal financeirizada (MOROZOV, 2013) [3]. De forma similar,
também é possível afirmar que a dataficação se tornou a base da economia
digital e uma nova fronteira de acumulação no capitalismo contemporâneo.
A dataficação é ainda, um
fenômeno contínuo, pervasivo (se espalha) e que busca extrair dados de tudo:
pessoas (comportamentos, relações e movimentos); natureza; das coisas e ainda
dos dispositivos e das máquinas. Ou seja, se trata de um processo que busca transformar
fenômenos do mundo real em dados quantificáveis e digitais para assim gerar
valor ou conhecimento, incluindo a transformação de experiências antes
intangíveis, como amizades, emoções, preferências, movimentos físicos etc. que assim
passam a ser representadas numericamente e tratadas como dados (MAYER-Schonberger,
V. e CUKIER, K., 2013). [4]
Similaridades e distinções entre dados e petróleo
Ao contrário do que muito se diz,
os dados não existem puros na natureza como o petróleo com o qual é comparado
quase à exaustão. Isso só é verdade quando se trata do acúmulo de riquezas. Porém,
tanto o petróleo in-natura quanto o
dado solto e isolado não têm serventia. Os dados precisam dos algoritmos para
serem extraídos e correlacionados. De forma similar, o petróleo precisa das
plataformas e bases operacionais para extração e posterior beneficiamento com separação
da água, areia e outras impurezas.
Já que são tão comparados, embora
de forma errônea na maioria das vezes, penso que vale avançar nessa análise
comparativa dessas duas coisas: dados e petróleo. Ambas se transformam em commodities ou produtos comuns para
serem negociados após beneficiamento ou processamento. Lembrando que commodity
é qualquer produto natural ou básico que é praticamente igual independente de
quem produziu.
O petróleo precisa ser refinado
para se transformar em cerca de outras das três mil mercadorias possíveis. Já os
dados se estiverem isolados não têm valor. Sua valorização acontece quando eles
passam a ser correlacionados. Por exemplo: vendas de um tipo de produto ou
serviço, para um tipo de público, num determinado horário, em negócio
presencial e/ou online, região, etc. Dados sobre saúde, exames, por idade,
sexo, relação com doenças pré-existentes, numa região etc. Relações pessoais e/ou
institucionais nas mídias sociais, formas de interação e outros tipos de
comunicação, preferências e frequência de curtidas e comentários, sobre quais
assuntos, postagens e imagens etc.
Todos os sensores e dispositivos
digitais produzem dados cumulativamente. Os conhecidos smartwachtes convertem
batimentos cardíacos e o sono em séries e conjunto de dados. Os aplicativos de
transporte (mobilidade) registram os trajetos, origem, destino, tempo de
percurso, movimentos dos motoristas etc. Os aplicativos de bancos traduzem
nossos comportamentos financeiros em pontuações e scores que depois servirão
para análises de riscos. Dados como pagamentos de contas de água, luz,
telefone, estabilidade de número de celular, padrão de consumo online,
localização geográfica, relacionamentos com contatos que já deram calotes etc.
tudo isso acaba servindo para diferenciar bons e maus pagadores com atribuição
de pesos e uma pontuação final (credit
scoring) que, em síntese, é usada como análise de risco online, servindo
como uma espécie de “motor de decisão” nas instituições financeiras.
Porém, há uma grande e
fundamental diferença entre eles: o petróleo depois de processado, só pode ser
utilizado uma única vez como mercadoria, após seu beneficiamento e refino (como
no caso dos combustíveis ou outros). Enquanto isso, os dados extraídos,
processados e estruturados, sob a forma de conjunto de dados (datasets) podem ser utilizados inúmeras
vezes, ou indefinidamente, de forma contínua e para diferentes funcionalidades,
o que torna sua acumulação uma riqueza com muito maior potencial de valorização
que o petróleo.
A utilização do conjunto de dados
capturados dos comportamentos dos usuários tende a se multiplicar na medida em
que o seu uso gera atração de mais usuários num círculo virtuoso de valorização
e acumulação numa espécie de reprodução ampliada.
Outra observação importante é que
os dados, mesmo que relacionados, não são iguais entre si e possuem valores
diferentes conforme a serventia. Há dados simples de pouco valor, mas há outros
sobre comportamentos e obtidos a partir das relações nas mídias sociais que são
muito usados em atração de interesse e mercado para o e-commerce ou para a publicidade
no geral.
O petróleo, embora também não
seja igual entre todos os extraídos, não é tão diverso quanto os dados. Há o
petróleo mais denso, parafinado e o mais fino e mais fácil de ser refinado por
isso tem maior valor, porém, após beneficiamento, ambos produzem as mesmas
mercadorias para uso como os combustíveis e outros que possuirão valores
idênticos no mercado. Já os mesmos conjuntos de dados podem ser usados para
diferentes finalidades que agregarão variados e múltiplos e cumulativos valores.
Datasets são conjuntos de dados com valor e usos permanentes
Datasets são conjuntos de dados
organizados e estruturados. Alguns conjuntos de dados podem chegar a valores de
mercado muito maiores que outros mais simples. É o caso do conjunto de dados utilizados
para treinamento profundo (deep learning)
de máquinas, destinados à Inteligência Artificial Generativa (IAG) ou Super IA.
Esses conjuntos de dados precisam ter alguns predicados como volume, escala,
continuidade e facilidades que possam ajudar a IA a compreender os padrões
generalizáveis em termos probabilísticos.
Assim, esses conjuntos de dados permitem
que os modelos em que são usados possam tomar decisões e avançar em ações com
diferentes graus de autonomia, conforme a programação. Por exemplo: os dados e
tokens retirados desse artigo (texto) podem servir a este e outros propósitos,
várias vezes, para treinamento de diferentes modelos de linguagem.
Nessa lógica de mercado, os pacotes
de dados, já em grande escala, se transformam em commodities, em ativo (asset)
e em capital. E, dessa forma, também vão sendo sempre e continuamente ampliados,
gerando seguidos ciclos de reprodução do capital (digital), levando a novos
produtos e mercados e ao gigantismo (oligopolização) das grandes corporações de
tecnologia, as Big Techs.
A diferença na lógica e na formulação da política de dados dos EUA e da
China
Atualmente, oito das dez maiores
corporações com capital aberto em bolsas no mundo, são do setor tecnologia. Em
27 de abril de 2026, a soma no valor de mercado das dez maiores Big Techs – maioria
americana – equivalia a US$ 27,2 trilhões. Entre elas as chamadas “Magnificent Seven” (Sete Magníficas):
NVidia; Google; Apple; Microsoft; Amazon; TSMC; Broadcom e se tornaram os
maiores na história da humanidade. [5]
Nos EUA a dominação
tecnológica-digital sempre foi diretamente imbricada com a hegemonia financeira
do capital de risco (venture) e mercado de capitais, em que os grandes fundos e
investidores têm a maior parte do controle acionário das Big Techs que dirigem
as suas ações de desenvolvimento tecnológico e de mercado.
É fácil identificar que quase toda
a política de dados dos EUA é, fundamentalmente, baseada e centralizada nas Big
Techs que administram negócios e serviços espalhados em vários países do mundo em
especial, mas não exclusivamente, no Ocidente. Assim, as Big Techs extraem dados
gratuitamente e em colossais volumes e os organizam, estruturam, armazenam e concentram
sob a forma de diferentes pacotes de dados (datasets)
que têm garantido boa parte de seus extraordinários, crescentes e bilionários lucros.
O modelo que vem sendo desenvolvido
pelos chineses é distinto, embora por lá, também tenham surgido gigantes
corporações de tecnologia, com estruturas de negócios similares (quase espelho)
aos das companhias estadunidenses, porém a maioria possui capital fechado e
algumas misturam participações acionárias entre companhias estatais e privadas do
próprio país. As gigantes corporações de tecnologia chinesas são conhecidas
como BATH (Baidu, Alibaba, Tencent e Huawei) além da Byte Dance e JD.com (essa mais
da área de logística como braço do e-commerce).
Na China, além dessas gigantes da
tecnologia, outras companhias e startups, estão por trás do "Plano de
Desenvolvimento de Inteligência Artificial de Nova Geração", lançado em
2017, que tem o papel estratégico de transformar o país no principal centro de
inovação em IA do mundo, em concorrência direta com os EUA.
Além disso, a direção e o
planejamento chineses, embora também misture o setor estatal e o setor privado
nos negócios, a regulação, financiamento e de seus grandes objetivos, direções,
metas e ações, são desenvolvidas pelos planos aprovados pela Assembleia
Nacional Popular (ANP), o parlamento da China. São planos e objetivos maiores e
de longo prazo, o atual com metas até 2029 que ambiciona transformar a China em
um “país socialista moderno até 2049” e que se desdobram em planos de prazos menores,
os chamados planos quinquenais.
A inovação chinesa das bolsas de dados (Datas Exchanges)
Dentro do seu planejamento, a
China tem trabalhado a dataficação de uma forma distinta do Ocidente. A China
tem de forma especial observado e agido na direção sobre como o Estado pode
aproveitar os dados como motor do desenvolvimento econômico. Entendendo a
profundidade e extensão de sua importância e repercussão, a China passou a reconhecer
o dado como fator de produção, assim como o trabalho, o capital e a terra.
Nessa direção a China criou uma
inovação na área da economia digital que são as bolsas de dados (data exchanges) em que os mesmos são valorizados
e negociados como ativos financeiros. Ao que que se sabe é uma iniciativa ainda
única no mundo, até hoje só existente na China. As bolsas de dados passaram a
estimular, regular, organizar e fiscalizar o negócio de conjunto de dados de
forma similar às conhecidas bolsas de valores tradicionais.
“Essas experiências buscam
integrar mercados de dados locais fragmentados em um mercado nacional
unificado, abordando a persistente fragmentação de dados na China entre
jurisdições e setores, também conhecida como o problema das “ilhas de
dados”. Se trata de uma abordagem alternativa ao que faz os EUA que deixa tudo
nas mãos das Big Techs e também ao que faz a União Europeia, essa mais baseada
numa governança dos dados com restrição aos mercados, enquanto a China partiu
para ferramentas que tentam construir e dinamizar o mercado dos dados, partindo da premissa que se tratam de mais um fator de produção. [6]
Atualmente, já existem na China cerca de 50 bolsas ou plataformas de negociação de dados em funcionamento, em mais de 20 diferentes províncias. Em 2024, duas destas bolsas de dados, a Shangai Data Exchange e a Guizhou-Guiyang Big Data Exchange eram as que comercializavam os maiores volumes de conjunto de dados da China, apurando algo acima de 5 bilhões de yuans (aproximadamente 730 milhões de dólares). No final de 2024, a China somava mais de 32 mil conjuntos de dados comercializados em plataformas espalhadas pelas províncias. [6]
As bolsas de dados chinesas são controladas
por organismos estatais que regulam o fluxo interno dos conjuntos de dados
comercializados. Há também organismo estatal para regular e fiscalizar os
negócios transfronteiriços de dados seguros. Um deles é o Lingand International
Data Port de Xangai (vinculado à China Unicom, operadora estatal de
telecomunicações) que trabalha com o objetivo estratégico de tornar a região de
Xangai como uma “capital digital internacional e motor de inovação
tecnológica”.
A China também adota outro
instrumento conhecido como “Zona Franca de Dados” ou Zonas de Livre Comércio
(FTZs) que funciona em Xangai e Hainan, onde funciona uma espécie de porto de
livre comércio de outras mercadorias. Outra província com bolsa de dados bem
desenvolvida é Shenzhen (província de Guangdong ou Cantão).
As grandes companhias chinesas
privadas de tecnologia privadas tendem a proteger e ganhar com os seus próprios
dados, num movimento similar ao que fazem as big techs americanas e muitas
vezes preferem negociar seus conjuntos de dados fora das bolsas. Os compradores
dos pacotes de dados nas bolsas são empresas de outros setores de médio porte e
também, em especial, cada vez mais, as startups de IA.
As gigantes corporações de tecnologia
chinesa também concentram seus dados coletados, estruturados e armazenados, mas
deixam espaço para os conjuntos de dados que são comercializados nas dezenas de
bolsas de dados, garantindo a expansão da inovação para além das grandes
corporações digitais. Mais que isso, esses conjuntos de dados têm contribuído
para alimentar a economia real na China e não a hegemonia financeira que nos
EUA controla, em boa parte, as grandes corporações de tecnologia.
Porém, informações oriundas da
China indicam que, também por lá, os setores que mais negociam pacotes de dados
como clientes das bolsas (datas exchanges) são pela ordem: finanças e crédito
(bancos e fintechs respondem por mais de 40% dos volumes transacionados nas
bolsas de dados); seguros; telecomunicações, tecnologia e internet; saúde;
manufatura e indústria 4.0 e dados para treinamento de IA.
As autoridades regulatórias de dados na China
À medida que os dados ganhavam
importância na sociedade e na economia chinesas, novos organismos de planejamento,
controle e regulação estatais foram sendo desenhados e implantados. Um dos
objetivos na implantação destas autoridades estatais e dos instrumentos por
elas arquitetadas, incluindo as bolsas de dados, era o de criar um ambiente de
políticas que dessem dinâmica a essa classe de ativo, para além de testar e
fiscalizar as ofertas e listas de conjuntos de dados colocados para
comercialização interna e externa, garantindo, entre outras coisas, que os
mesmos sempre fosse “anonimizados e desindentificados”.
A principal autoridade regulatória de dados, internet e IA da China é a CAC (Cyberspace Administratin of China – Administração do Ciberespaço da China). Entre vários outros assuntos, a CAC cuida da aplicação da lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPL) e é também responsável pelo registro obrigatório de algoritmos e pela aprovação prévia de serviços de IA ao público. Porém, em 2023, a China criou a NDA (National Data Administration – Administração Nacional de Dados, como uma autoridade central responsável por coordenar a formulação de políticas econômicas relacionadas aos dados, promovendo uma divisão institucional do trabalho no regime de governança de dados chinês, mas centralizou mais funções de desenvolvimento da NDA, deixando a supervisão da segurança e privacidade dos dados com a CAC, junto com outras agências responsáveis pela aplicação das estruturas regulatórias preexistentes.
Outro órgão importante na
política de dados da China é o MIIT (Ministério da Indústria e Tecnologia da
Informação) que regula o setor que opera as telecomunicações, infraestrutura
digital e a indústria. Já a NDRC, Comissão Nacional de Desenvolvimento e
Reforma tem a função de planejamento estratégico das infraestruturas com papel
crescente no desenvolvimento da IA. Outros órgãos e ministérios também atuam
nessa área como: Ciência e Tecnologia; Segurança Pública; Comitê Nacional de
Cibersegurança e Regulação de Mercado.
Entre outras estratégias chinesas na área de dados, o governo chinês também estabeleceu sete províncias (incluindo Pequim, Xangai, Shenzen, Guiyang e Guangdong) como zonas piloto de desenvolvimento e inovação da economia digital com o objetivo de explorar soluções técnicas e políticas voltadas aos gargalos do mercado de dados. O desafio perseguido seria o de garantir a valoração dos dados, o direito de propriedade e a construção de confiança entre fornecedores e compradores dos conjuntos de dados como fator de inovação e produção material.
China propôs criação da Organização Mundial de Dados (OMD)
As ações e políticas na área de
gestão dos dados tem sido feita basicamente pelos governos nacionais e/ou
corporações. Porém, no final de março de 2026, a China, através do seu
presidente Xi Jiping avançou nessa área, com um movimento ousado, multilateral,
ao propor a constituição de um organismo (uma plataforma) internacional
dedicada a criar normas globais de governança de dados. A iniciativa ganhou a
denominação de Organização Mundial de Dados (OMD ou WDO em inglês). A proposta
é que a entidade como organismo multilateral tenha foco na cooperação
internacional e como principal função a liberação do valor dos dados com o objetivo
de reduzir a divisão digital desigual em termos de compartilhamento.
O objetivo mais geral da WDO
seria de impulsionar a economia digital com foco na segurança e privacidade em
todo o mundo. A China estimou que a OMD possa ainda preencher uma lacuna
fundamental na atual disputa pelo controle dos dados que tem sido o eixo central
da disputa geopolítica tecnológica global. A meta seria ainda de tornar a WDO
uma plataforma internacional de referência com reconhecimento global na
promoção da governança de dados, inovação tecnológica e inclusão digital em
escala mundial. [7] [8]
Há que se observar como esta
interessante proposta avançará diante dos desgastes que se observa na ONU e também
nas demais organizações mundiais setoriais já existentes (OMS, OMC e OIT), diante
de tantos desentendimentos entre os dois maiores líderes mundiais em tecnologia
digital, os EUA e a China. E também diante dos desafios das tensas relações
internacionais atuais que pendem entre nova guerra fria com a volta da
bipolaridade ou do início de nova ordem global baseada na multipolaridade.
Considerações finais sobre a urgência de uma política de dados para o
Brasil
O objetivo desse texto foi o de
destacar o valor dos dados e como vem se desenvolvendo os processos de
dataficação e sua relação com a digitalização, plataformização, o rentismo e
novas formas de acumulação nas sociedades contemporâneas. Além disso, foram
também apresentados alguns elementos sobre as ações que estão sendo adotadas
pelas nações que pularam na frente nos processos de dataficação, extração e
acumulação dessa colossal riqueza.
Essa breve exposição teve ainda o
objetivo de trazer mais argumentos visando deixar ainda mais claro como é
indispensável e urgente que o Brasil organize e implante uma política nacional
de dados, indo muito para além da desejada privacidade, como já tinha abordado
e defendido em artigo anterior, no qual chamei a atenção para o fator econômico
embutido na questão, ao lembrar que o Brasil é a 5ª maior economia digital do
mundo. [9]
Também tenho insistido que não se deve tratar dessas questões de forma pontual ou isolada. É necessário olhar, analisar e propor políticas integradas para toda a extensa e complexa cadeia produtiva que vai desde as terras raras/minerais críticos e estratégicos (MCE), passando pela questão energética (incluindo a transição com os renováveis) e hídrica, até o e-commerce com negócios de produtos e serviços, incluindo aplicativos de música, streaming para artes e cultura. Porém, mais especialmente a extração, proteção, armazenamento e controle monopolístico com valorização dos zilhões (múltiplos bilhões) de dados que nós brasileiros produzimos a cada ano.
Alguns estudiosos têm ainda afirmado
que mais que dados genéricos, o potencial dos dados gerados no Brasil é ainda bem
maior e isso acontece por conta das características da língua portuguesa, usada
num país de mais de 150 milhões de usuários de internet. Segundo Horta (2026), nossa
linguagem possui enorme diversidade lexical, sintática e um tecido semântico com
características partilhadas (tokens), o que confere maior valor aos dados, mais
que em outros casos, diante das operações de treinamento de modelos, para que os mesmos aprendam padrões que sejam generalizáveis, pois possuem maiores capacidades
em termos de probabilidades estatísticas, indispensáveis quando se está falando
de aprendizagem profunda de máquina, para uso na IA generativa (Gen AI). [10]
Considerando tudo que já sabemos
sobre os processos imbricados envolvidos na economia digital - que gostam de
chamar, equivocadamente, de ecossistema, só porque são integrados -, não é
admissível que deixemos prosseguir os meios e as condições que permitem o livre
e gratuito fluxo dos dados de nossa população brasileira, à mercê da captura e
uso por parte dos oligopólios das Big Techs. Passado o tempo e o conhecimento
que agora dispomos sobre a valoração dessa colossal riqueza dos nossos dados,
paulatinamente, esse vem se tornando um dos maiores crimes lesa pátria e contra
a soberania da história de nosso país.
Nessa linha, entende-se que não cabe falar isoladamente em política para investimentos em datacenters e infraestruturas digitais sem considerar a dataficação e a implantação de uma clara, urgente e política de dados no Brasil. É insuficiente tratar do tema do tema delicado da soberania e segurança nacional sem que o país implante medidas que impeçam a transferência gratuita dos dados das pessoas, empresas, governo e da sociedade brasileira para as grandes corporações concentradas nos EUA, que depois se utilizam deles para nos cobrar valores exorbitantes, pela prestação de serviços, nos quais os dados são os insumos básicos.
Em 2024, as Big Techs tiveram no Brasil, um total de R$ 144 bilhões em receitas e remeteram R$ 80,3 bilhões de lucros (55% do faturamento) para as suas sedes nos EUA, um volume 28 vezes maior que há uma década antes. [9] Estas são ocorrências da realidade fática que retratam a dependência e a submissão de um colonialismo digital que não é aceitável que siga indefinidamente. Dados são matérias-primas que não podem estar a serviços de novas e contemporâneas arquiteturas de colonização, agora, também, de natureza digital.
Os caminhos utilizados pela China,
EUA e outros países são exemplos, mas cada país tem condições e situações
particulares na inter-relação Estado-instituições-mercado e sociedade. Se
apropriando da ideia dos objetivos das discussões climáticas, é possível pensar
um “mapa de nosso caminho digital” em que a dataficação é questão básica a ser
planejada com urgência.
Com bolsas ou sem bolsas de dados, mas com uma política clara, forte e propositiva de dados com definição de autoridades regulatórias, mas também com objetivos de planejamento, organização e financiamento que sejam céleres. Considerando o sistema que vivemos, não se deve deixar de incluir formas de participação e de financiamento que envolva o setor privado com atuação nas diversas etapas da cadeia produtiva da economia digital.
O Brasil não começará do zero, há várias instituições, companhias e
pessoas qualificadas para essa tarefa, mas a espinha dorsal (backbone) da política de dados precisa
ser urgentemente traçada e definida. No caso brasileiro, o MCT, Finep e BNDES
poderiam, por exemplo, serem o embrião para estruturar essa espinha dorsal e
arrastar o corpo com outros agentes para o “mapa do caminho da dataficação” no
país. Mãos à obra!
PS.: Breves atualizações e correções feitas às 15:46.
Referências:
[2] AMADEU, Sérgio. 2025. As Big Techs e a Guerra Total: O
complexo militar-dataficado. São Paulo: Hedra, 2025.
[3] Afirmação do pesquisador
bielorrusso, Evgeny MOROZOV, feita no Brasil, em palestra realizada no dia 28
de agosto de 2023, no teatro da FECAP (São Paulo) que teve como tema: "Desafiando o poder das Big Techs: soberania
tecnológica e futuros digitais alternativos", numa iniciativa do
NIC.br e do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br). Na oportunidade,
Morozov também falou sobre a “importância da soberania tecnológica em um mundo
cada vez mais digital, pré-requisito para qualquer soberania política e
econômica significativas”.
[4] MAYER-SCHONBERGER, V. e CUKIER,
K. Big Data: Como extrair volume,
variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana. Rio de
Janeiro: Elsevier Editora, 2013.
[5] Valor de mercado das Big
Techs extraídos do Infinite Market Cap
em 27 de abril de 2026.
[6] GUO, Ran. Assetizing,
Trading, Franchising: China's Strategy for Building a National Data Economy.
Asia Society Policy
Institute em 13 de fevereiro de 2026. Disponível em https://asiasociety.org/policy-institute/assetizing-trading-franchising-chinas-strategy-building-national-data-economy
[7] GÖRGEN, James. O
papel da Organização Mundial de Dados no tabuleiro da soberania digital - O
lançamento da WDO reposiciona os cálculos estratégicos de cada um dos
principais atores da governança digital. Revista Exame em 31 de março de 2026.
Disponível em: https://exame.com/colunistas/opiniao/o-papel-da-organizacao-mundial-de-dados-no-tabuleiro-da-soberania-digital/?utm_source=copiaecola&utm_medium=compartilhamento
[8] FALCI, Bruno. Organização
Mundial de Dados para impulsionar inclusão digital no Sul Global nasce na China:
Pequim se torna a sede da entidade que reúne governos, instituições e empresas
de mais de 40 países. Brasil de Fato em 2 de abril de 2026. Disponível em: https://www.brasildefato.com.br/2026/04/02/nasce-na-china-a-organizacao-mundial-de-dados-para-impulsionar-inclusao-digital-no-sul-global/
[9] Pessanha, Roberto M. Artigo publicado no Blog Roberto Moraes e Portal 247 em 16 de abril de 2026. Brasil como 5ª maior economia digital do mundo tem urgência por uma estratégica política de dados! Disponível em: https://www.robertomoraes.com.br/2026/04/brasil-como-5-maior-economia-digital-do.html
[10] HORTA, Fernando. Publicado no blog A Terra é redonda em 22 de abril de 2026. Brasil – a joia da coroa digital. Disponível em: https://aterraeredonda.com.br/brasil-a-joia-da-coroa-digital/
quinta-feira, abril 16, 2026
O gigantismo imparável das Big Techs!
segunda-feira, abril 13, 2026
Brasil como 5ª maior economia digital do mundo tem urgência por uma estratégica política de dados!
A economia digital deve ser sempre analisada na extensão de toda a sua cadeia produtiva que vai desde as terras raras/minerais estratégicos críticos (MEC), a questão energética (incluindo a transição com os renováveis) ao e-commerce com negócios de produtos e serviços, incluindo até os aplicativos de música, streaming para artes, cultura, etc.
A dataficação é o fenômeno que se situa num degrau acima da digitalização ou da chamada transformação digital que exige e deve nos despertar para uma política pública especial para os dados que vai muito para além da necessária privacidade.
Ao contrário do que muitas vezes se diz os dados não existem puros na natureza ou nos sistemas. Os dados precisam ser correlacionados, organizados e estruturados para terem valor e, assim, se transformarem em mercadoria e em commodities para serem negociados, inclusive em bolsas de valores específicas de dados, como a criada em 2016 em Pequim e que começou a fazer negócios em 2021. Assim, a China passou a considerar os pacote de dados como fator de produção, junto com terra, capital e trabalho que passa a alimentar novas forças produtivas.Dataficação como etapa contemporânea da reestruração produtiva se desenvolve de maneira distinta nos EUA e na China
É preciso reconhecer que estamos lidando com um fenômeno que é parte de uma nova etapa da reestruturação produtiva (dataficação e plataformismo) que possui várias dimensões de análise (multidimensional) e com características transescalares e transnacionais e, portanto, que merece abordagens da geoeconomia e da geopolítica.
Observando nessa dimensão da geoeconomia e da geopolítica ficam
claros dois movimentos bem distintos em termos direção e planejamento. No Ocidente
os grandes investimentos no desenvolvimento da tecnologia digital e dos dados têm
como motor a direção e o controle do mercado de capitais (venture capital). Grosso
modo, pode-se dizer que o Big Money dirige e controla as Big Techs. As gestoras
dos grandes fundos financeiros americanos (BlackRock, Vanguard, Fidelity, JP
Morgan etc.) têm entre 25% e 30% das ações das maiores Big Techs americanas, o
que confirma o enorme imbricamento, desde o DNA, entre o Big Money e as Big
Techs.
Já no Leste, no Oriente, na Ásia, em especial na China, o
grande motor é o Estado, seu plano de longo prazo (2050) que se desdobra nos
planos quinquenais que vão definindo as principais direções e as metas em
prazos mais curtos. O Estado (nacional e provinciais) define as metas, financia
boa parte dos projetos e ações, mas dá espaço e incentiva que os empreendimentos
privados assumam setores e os negócios em toda a extensa e densa cadeia
produtiva digital, mas garantindo o norte dos grandes objetivos e metas da
nação.
O gigantismo do monopólio das Big Techs
No Ocidente, as gigantes corporações de tecnologia, chamadas
desde lá atrás de Big Techs, avançam em oligopólios cada vez maiores estruturados
por setor e funções dentro da economia digital como um todo, mas têm como direção
e objetivo maior, a rentabilidade das Big Techs e dos fundos, praticamente
todas as líderes com sedes nos EUA, de onde controlam a extração de dados e a
remessa de lucros de todo o mundo, repudiando e lutando com sua força e seu
poder contra toda e qualquer regulação dos estados nacionais.
Essa aliança entre o Big Money e as Big Techs gerou um
gigantismo que expressa e redunda no atual e maior monopólio de toda a história
da humanidade, muito superior ao que foram as Big Oil (Petroleiras), Big Stell
(siderúrgicas), Big Car (montadoras de automóveis) e Big Pharms
(farmacêuticas).
O fato de ser um fenômeno (digitalização/dataficação) transversal
(pervasivo, ou que se espalha) e que atua de forma contínua e cumulativa,
contribui para que dataficação atue sobre todos os demais setores da economia (assim
como as finanças e o crédito), com o qual nasceu e cresce de forma imbricada e
direta, explicando esse monopólio gigante que hoje está - mais que nunca - abraçado
e enlaçado com o Estado dos EUA, incluindo nos setores de defesa e da guerra.
Para se ter uma ideia do tamanho desse gigantismo é oportuno
investigar os dados atuais das corporações de maior valor de mercado do mundo. Oito das dez maiores corporações do mundo que possuem capital aberto em bolsa são da área de tecnologia. Hoje, dia 13 abril de
2026, mesmo com a retração econômica mundial derivada das guerras (OTAN-EUA-Ucrânia x
Rússia e EUA-Israel x Irã), as 10+ Big Techs somam US$ 25 trilhões (para ser
exato US$ 24.982 bilhões), liderada pela NVidia que sozinha vale US$ 4,5
trilhões.
Enquanto isso, as 10+ petroleiras do mundo (com capital em
bolsa) somam US$ 4,2 trilhões (para ser exato US$ 4.176 bilhões), liderada pela
saudita Saudi Aramco que hoje está valendo US$ 1,7 trilhão. Ou seja, só a NVidia
vale mais que a soma das dez maiores petroleiras somadas. As 10+ Big Techs valem 6
vezes mais que as 10+ Big Oil. Observem ainda que que isso se dá no auge da
valorização dessas companhias, considerando o atual aumento do valor do barril
de petróleo acima de US$ 100.
As Big Techs pagam muito mais impostos nos EUA do que no
resto do mundo incluindo o Brasil. Ou seja, as Big Techs aceitam pagar maiores
impostos nos EUA e negam qualquer coisa próxima a equivalência, em qualquer outra
parte do mundo. Hoje, as Big Techs
têm no governo estadudinense uma espécie de barreira de proteção que pressiona com tarifaços e outros mecanismos, para que os países não façam regulações (alegam liberdade) e também atuam para limitar as cobranças de impostos
nesses outros países onde prestam serviços e extraem “zilhões” (mais que
trilhões) de dados de forma completamente gratuita e quase sem nenhum controle.
As receitas e a remessa de lucros que as Big Techs realizam no Brasil
No Brasil as Big Techs tiveram R$ 144 bilhões em receitas no
ano de 2024 e remeteram R$ 80,3 bilhões de lucros para as suas sedes nos EUA.
Ou seja, um volume de remessa de lucros equivalentes a 55% do seu faturamento
no país. Em 2014, o volume de remessa de lucros das Big Techs desde o Brasil
tinha sido de apenas R$ 2,8 bilhões. Ou seja, estamos falando de aumento de 28
vezes no volume de remessas de lucros realizadas pelas Big Techs em apenas uma
década no Brasil.
Tudo isso é espantoso e, mesmo que sabido, aparece para a
maioria dos brasileiros de forma extremamente fragmentada e assim vai passando
de forma despercebida. Há muitas ações a serem implementadas no país. Sabe-se
que a correlação de forças na geopolítica é desfavorável diante de todo tipo de
ameaças e das ofertas entreguistas. Porém, é preciso ter clareza desse quadro,
para se ter noção da direção por onde é possível avançar e aquilo que não cabe
ser negociado, em toda a extensa e densa cadeia produtiva digital do país. O
Brasil é disparado a maior economia digital da AL e a quinta maior do mundo.
A soberania digital vai muito para além da implantação da
infraestrutura digital com datacenters e conectividade no Brasil. É urgente também uma
política clara dos negócios de dados, entendendo seu papel estratégico nessa
fase revolucionária da reestruturação produtiva e da digitalização na vida em sociedade.
segunda-feira, abril 06, 2026
Relação entre dados, infraestrutura digital, IA, novas forças produtivas e um projeto nacional de desenvolvimento
segunda-feira, março 30, 2026
A inovação tecnológica e a Era IA+ no 15º plano quinquenal chinês (2026-2030)
A China usa o planejamento de curto, médio e longo prazos de uma forma que merece registro. Não se trata de um plano formal e burocrático, como a maior parte dos nossos planos, via de regra, muito sofisticados e pouco compreensíveis, sobre onde querem chegar e como pretendem alcançar os resultados.
Os planos quinquenais chineses percorrem um processo histórico que se iniciaram na década de 50. Nesse percurso os estudiosos do tema identificam que os planos chineses com periodicidade quizenal tiveram fases ou etapas de desenvolvimento. O 15º PQC pertence à quarta fase.
É importante destacar que os planos quinquenais chineses estão cada vez mais simples, fáceis de serem interpretados, claros e indicando com nitidez as prioridades e qual (is) será (ão) o(s) “motor(es)” para torná-los
viáveis e reais no prazo definido.
Assim, resolvi fazer uma leitura en-passant sobre esse último plano quinquenal chinês (15º PQC: 2026-2023), lançado neste mês de março e que tem como meta econômica, um crescimento do PIB entre 4,5% e 5%, já para este ano de 2026. Para não me estender e por considerar que já há outras boas análises sobre o 15º PQC [1], direcionei o foco das observações (também por conta de meus interesses de pesquisa) para as inovações que têm relação com a tecnologia e com a cadeia da economia digital incluindo a Inteligência Artificial (IA).
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| Imagem gerada por IA (Gemini) a partir do texto com prompt artístico de Wellington Abreu. |
As diretrizes gerais deste 15º PQC estão na autossuficiência tecnológica, inovação industrial, transição energética, aumento do consumo interno e bem-estar social. Assim, os chineses pretendem superar o que ainda resta de dependência tecnológica, focando em especial na tecnologia avançada de “microprocessadores e da Inteligência Artificial”, áreas em que já vem conquistando bons resultados. Assim, agora, o eixo passou a ser a promoção de “novas forças produtivas” a partir da IA, computação quântica, 6G e veículos elétricos (VE).
A diferença da China e EUA na direção da inovação e da IA
O PQC (2026-2030) propõe o que chama de “arquitetura
das novas forças produtivas” e um crescimento com alta qualidade. Destaco os
itens: “China digital, tecnologia quântica e Era IA+” com investimentos em: interface
cérebro-máquina e chips neurais dedicados (telepatia); IA corporificada; uso em
alta escala de robôs humanoides semiautônomos, algoritmos de decodificação de
sinais, banco de dados linguísticos etc.[2]
O PQC (2026-2023) já parte da premissa da Inteligência
Artificial (IA) considerada como fator de produção (junto com terra, trabalho e
capital) com uso de chips (microprocessadores) de alta performance mais as
infraestruturas de governança de dados que incluem Bolsas de pacotes de dados, uso
de telecomunicações com infraestrutura digital de redes, capacidade de
computação, datacenters (nuvem) e constelação de satélites em órbita baixa.
Como base para a “mudança de paradigma e infraestrutura para
a Era IA+” o PQC lista três direções: Rede Nacional de Dados “confiáveis”;
Integração do Poder Computacional com clusters gigantes de inteligência
computacional integrado à rede de energia verde; Inovação algorítmica com
arquiteturas de grandes modelos universais e setoriais, atuando em paralelo,
mas focando cenários de alto valor.
Os planos e modelos chineses para a cadeia (força) produtiva
da Economia Digital, incluindo a IA, diferem bastante dos EUA. No caso americano
as orientações se orientam e se sustentam nas decisões das grandes corporações
de tecnologia (Big Techs) e no mercado de capitais (ou capital de risco) que
refletem o controle e a hegemonia financeira via mercado.
PQC como inovação de gestão, financiamento estatal e participação privada com orientação para a economia real, bem-estar da sociedade e IA como utilidade pública
Enquanto isso, o plano chinês, se calça no planejamento e no
financiamento estatal (articulados nos três níveis) que também tem participação
expressiva de companhias privadas, mas seguindo o plano governamental (PQC).
Além disso, o mais importante é que o plano chinês se orienta para a
materialidade da economia real das forças produtivas da indústria, consumo e os
serviços de toda a natureza, incluindo o bem-estar da sociedade com ensino de
qualidade, saúde e diagnóstico e cuidado de idosos.
O avanço para a AGI ou IA de propósito geral (Era IA+) e da
infraestrutura de dados chineses, não se circunscreve à imbricação e aos
interesses do rentismo do Big Money de Wall Street que, atualmente, são os
primeiros e maiores usufrutuários dos avanços da digitalização e da
plataformização que, sob a racionalidade neoliberal foca, quase exclusivamente,
nos ganhos de produtividade e na prescindibilidade humana com substituição da
força de trabalho.
Além dessa distinção, para viabilizar os objetivos da China,
o PQC fala em “inovação do Estado” com formação de vanguarda de seus recursos
humanos, da pesquisa básica de alto risco e da formação de talentos com financiamento
de longo prazo, articulação de forças estratégicas entre universidades e
infraestruturas, a constituição de consórcio de inovação com empresas líderes
de tecnologia e com a integração com as PMEs entre outras ações.
O 15º PQC fala ainda em ampliação da “exploração de
profundidade” tanto na terra, quanto no mar e ar (estação espacial lunar, extração
e mineração em águas profundas e perfuração oceânica) o que expõe um processo
preocupante de expansão do extrativismo.
Na prática, esse ponto do plano traz contradições com os
projetos de eletrificação que surgem com a chamada transição energética e verde
que apresentava como horizonte a substituição paulatina da matriz energética e
também para dar conta do aumento do consumo de energia que produz os efeitos nocivos
e já conhecidos sobre o clima no planeta. O plano mostra como o discurso de
superação das fontes fósseis pelos renováveis parecem ainda muito distantes, em
cheque e em choque em todo o planeta.
Há ainda várias outras observações instigantes no 15º PQC (2026-2030),
tanto nos aspectos da inovação, economia digital e IA quanto nas outras questões
envolvendo a “nova matriz industrial” (otimização da base industrial tradicional);
a “expansão da escala da indústria emergente” (polos de baterias de nova
geração, aviação comercial, biomanufatura e veículos inteligentes), quanto a “incubação
do amanhã com a indústria do futuro” (avanço nas pesquisas sobre fusão nuclear,
interface cérebro-máquina e IA corporificada).
Porém, o objetivo deste texto foi o de contribuir trazendo
uma síntese sobre a direção que os chineses planejam e já executam no período
até o ano 2030. Assim, vale destacar como os chineses enxergam a infraestrutura
digital (microprocessadores, capacidade computacional, redes e data centers)
como base para a IA, AGI (ou Era IA+) para as novas forças produtivas. Na
contraparte, o plano parte o 15º PQC parece se ancorar na ideia da IA vista
também como “infraestrutura de utilidade pública” de um todo que seria o “Sistema
Operacional Nacional”.
Referências:
[1] Um bom histórico sobre os planos quinquenais chineses e também
boa análise geral sobre o 15º PQC foi feita por José Renato Peneluppi para
revista Focus da Fundação Perseu Abramo, em 24 mar. 2026. Disponível em: https://fpabramo.org.br/o-novo-plano-quinquenal-da-china-por-jose-renato-peneluppi-junior/
[2] A China já é o maior produtor mundial de robôs industriais, ultrapassando países como Alemanha e Japão.
sábado, março 28, 2026
Estreito de Hormuz: espaço de disputa Irã x EUA repete cobrança de pedágios dos canais do Panamá e Suez
Hoje, se tem clareza como esse fluxo tem relação com os petrodólares e todo o mercado financeiro globalizado, para além do custo do barril de petróleo e dos seus derivados.
E tem mais: uma cobrança de pedágio que não prescinde de uma grande e cara obra de engenharia como foi no caso do Canal do Panamá com um porto em cada lado.
Não é controle de fluxo só de energia móvel como petróleo e seus derivados, mas também de dados estratégicos dos países do Golfo com os cabos submarinos que os interligam às nações do Oriente e do Ocidente e que passa pelo Golfo Pérsico.
PS.: Ao lado e abaixo um mapa do Estreito de Hormuz e outro mapa que mostra os cabos submarinos que passam por aquela região.
PS.: Postagem original no perfil do FB deste autor em 26 de março de 2026.

segunda-feira, março 23, 2026
Colossal extrativismo de dados
Já comentei sobre essa realidade aqui quando disse que fluxos maciços de ados ajuda a tornar nossa internet mais lenta, além de ser um uso descarado de conteúdos alheios para fins conhecidos.
Tenho usado como referência dessa observação o meu blog pessoal que existe há mais de 21 anos, embora, ultimamente, esteja fazendo bem menos postagens, cerca de até duas ou três mensais em média, apenas.
Nos últimos 30 dias foram 1,2 milhão de acessos, sendo 331 mil acessos num único dia, 01 mar 2026. Não tenho e nunca tive nenhuma ilusão sobre interesse em postagens específicas do blog. O fato se deve ao uso dos conteúdos para treinamento de máquina (Machine Learning) para uso dos modelos de linguagens de máquina e processamento em busca de padrões para gerar repostas nos chatbots tipo Chat GPT e outros.
É uma colossal extração de dados e de valor. Extrativismo Hi-Tech relativos aos dados e suas correlações que é semelhante à extração de recursos minerais, como já tem sido amplamente discutido, sobre o processo de Dataficação que se desdobra do processo de Digitalização, que há quatro décadas se chamou de informatização.
Ciclo petro-econômico como elemento de análise da geoeconomia e geopolítica do petróleo e da energia
A ideia (não chamo de conceito) dos “ciclos petro-econômicos” fez parte das interpretações da minha pesquisa (tese) de doutoramento quando, entre outras análises, busquei demonstrar como os preços dessa mercadoria especial influenciam e são influenciados pelas relações de poder, pelos conflitos regionais e geopolíticos e pela imposição imperial.
Rios de dinheiro obtidos com essa renda petroleira passaram a alimentar fundos financeiros (soberanos ou privados), diversos outros setores da economia e também a incentivar uma ciranda financeira que passou a ter o dólar (petrodólar) como moeda de transação, a partir de um acordo EUA e Arábia Saudita em substituição ao padrão dólar-ouro.
O petróleo é consumido em todo o mundo, mas produzido por poucas nações, onde o potencial de conflitos é permanente. A circulação de petróleo cru e/ou seus milhares de derivados envolve o uso dos dutos (pipelines) e/ou milhares de navios petroleiros (granéis) que são cada vez maiores e levam à circulação dessa energia móvel como combustível ou outros derivados.
A despeito de todo o avanço das ações e dos debates em torno da transição energética, dos renováveis e da necessidade de enfrentamento dos graves problemas climáticos, o petróleo como "mercadoria especial", sua renda e riqueza, continuam elementos-chave e estratégicos na geoeconomia e geopolítica contemporâneas, como a guerra EUA e Israel x Irã estão novamente comprovando, com impacto nos fluxos e nos preços do barril de petróleo e todos os seus derivados.
Até a década de 1970 do século passado, o preço do barril oscilava pouco e era relativamente barato até que a criação da Opep (Organização dos Países Exportadores de Petróleo), a independência e superação da condição de colônia das nações produtoras, levou ao 1º Choque do petróleo em 1973. Logo após, na década de 1980, ao 2º Choque do Petróleo que, não por acaso, coincide com a Revolução Islâmica no Irã e à guerra Irã x Iraque.
Daí em diante vários outros conflitos regionais foram responsáveis por novas fases de “boom e colapso” de preços, a partir dos quais se identifica a ocorrências de mais três outros ciclos petro-econômicos.
Vale observar que o período entre 2010 e 2014 é o único em toda a história que por um longo tempo (quatro anos) o preço do barril oscilou sempre acima de US$ 100 o barril, embora com picos rápidos em 2008 (crise subprime) e 2022 (guerra Otan-EUA x Rússia).
O gráfico abaixo mostra a relação entre esses conflitos regionais, alguns grandes eventos globais e as duas fases do ciclo petro-econômico entre os anos de 1970 e 2025. Esse gráfico foi produzido em 2016 para a tese, a partir de um outro publicado no site Depto de Energia dos EUA (energy.gov) em 2015.
Em 2025, o gráfico foi novamente revisto e atualizado até aquele momento, por conta de uma demanda do Observatório Socioeconômico dos Municípios Produtores de Petróleo (ObPetro) para publicação do livro “Entre a riqueza e a dependência: os dilemas do desenvolvimento nos territórios do petróleo”, organizado pelos professores Leandro Bruno (UFF) e Robson Dias (IFF) que está no prelo e em vias de ser publicado.
O gráfico atualizado como está abaixo faz parte do capítulo 1 do livro em que os organizadores me propuseram, uma década depois, revisitar o tema que ganhou o título: “Ciclo petro-econômico como elemento de análise da geoeconomia e geopolítica do petróleo e da energia”.
Porém, penso que a análise, mesmo en-passant, das fases dos ciclos petro-econômicos (CPE) anteriores como fenômeno transescalar e multidimensional, relacionados aos conflitos e guerras, se constituem e contribuem como elementos estratégicos para os debates contemporâneos da geopolítica do petróleo.
Em breve o livro estará disponível para uma leitura mais ampla sobre o tema com descrição e análises sobre a renda petrolífera, as dinâmicas das duas fases do ciclo petro-econômico, o CPE como fenômeno transescalar e multidimensional, os períodos dos quatro CPEs e as principais características das fases do CPE nas dimensões: econômica; espacial; temporal; industrial; infraestrutural; política; ambiental; geoeconômica e geopolítica.
terça-feira, fevereiro 10, 2026
"Como a tecnologia digital (não só as mídias sociais) manipula as eleições", por Reynaldo Aragon e Edem Cardim
Manipulação digital a partir da classificação dos territórios eleitorais. Eleitores são agrupados por espaços emocionais, padrões de comportamento, vulnerabilidades psicológicas e tendências de engajamento nas mídias sociodigitais e, agora, também nas plataformas (chatbots) de IA.
Mapas ideológicos são desenhados por algoritmos que segmentam os perfis em distritos (espaços) cognitivos. Assim, se tornam presas fáceis do processo de manipulação. "Não é a realidade que molda o comportamento político, é o filtro emocional criado pelos algoritmos e ajustados por atores que pagam para direcionar, ocultar ou amplificar mensagens específicas".
Exatamente aí se situa a manipulação eleitoral utilizando-se da classificação das pessoas por territórios mentais e não físicos. Uma espécie de cartografia algorítmica.
Além de classificar e identificar quem está de um lado ou outro do espectro político, os algoritmos das midias digitais tentam direcionar a percepção política, mediante processos abstratos e opacos de manipulação que passam despercebidos pela grande maioria dos usuários das redes, vistas como, aparentemente, inofensivas.
Por isso e muito mais vale ler o artigo de Reynaldo Aragon e Edem Cardim, publicado originalmente aqui no site Código Aberto e republicado também no Portal Outras Palavras. Segundos os autores, esse esquema é muito mais perigoso do que as chamadas fake news, que efetivamente se tratam de "campanhas coordenadas de desinformação". Vale conferir na íntegra!







