“Os dados são o novo petróleo” se tornou um mantra ecoado em diferentes espaços na Economia Digital. Essa afirmação se dá pelo valor que um conjunto de dados pode possuir, com informações valiosas a respeito de um indivíduo ou um grande número de indivíduos. Ao contrário do petróleo, entretanto, os dados são infinitos e podem ser extraídos de forma perene e com menor custo. As Big Techs são os principais atores da Economia de Dados que extraem as bases de usuários que servem como vetores voluntários e que enriquecem bancos com múltiplas informações de forma ininterrupta a partir de dispositivos digitais. O novo governo estadunidense trouxe consigo as maiores empresas de tecnologia que utilizam do extrativismo de dados como fonte de lucro, tais como Meta, Amazon e X (antigo Twitter). Como observar esse enlace entre governo e o empresariado e quais os reflexos na democracia naquilo que pode ser entendido como a era da Economia de Dados?

Quanto vale um banco de dados? Profissionais de marketing sempre estão ávidos por saber mais sobre os consumidores e buscar ainda mais informações sobre eles. Porém, o uso, na maioria dos casos, é limitado e está concentrado em disparo de e-mails ou SMS. Mesmo sendo um dos maiores consumidores de banco de dados, esses profissionais desdenham do imenso valor das informações extraídas e preferem entupir caixas de e-mail de seus contatos. Por outro lado, empresas de seguro, planos de saúde e instituições financeiras, utilizam bancos de dados para ter informações relevantes para gerar mais lucro de seus clientes. Buscam em microdados, um refinamento comportamental para espremer todo e qualquer valor de seus clientes, ofertando serviços ou cobrando tarifas personalizadas.

O valor de um banco de dados está relacionado pela profundidade de informações captadas e pela sua aplicabilidade. Assim, se o objetivo é ter informações básicas como e-mail, nome e telefone, o valor e a aplicação serão baixos, ao passo que a compreensão de sentimentos, aspectos psicológicos e sociais, e inclinação política, são mais caros.

A Economia de Dados trouxe um novo aspecto para o capitalismo, a produção voluntária. Qualquer pessoa que possua um smartphone, smartwatch e outros apetrechos digitais como anéis ou óculos, passam a vetorizar seus próprios dados que podem ser coletados a partir de aplicativos. Assim, o novo petróleo possui um poço em cada indivíduo que utiliza algum aparelho do tipo inteligente.

Os dados são entregues em troca de experiências, que são múltiplas e, em diversos casos são banais. Como, por exemplo, uma retrospectiva no Spotify para compartilhar com os amigos. Ou, ainda, vídeos buscados no Youtube, perfis que são seguidos no Instagram e textos compartilhados no antigo Twitter. Há quem debruce em minuciosas análises as horas de sono, passos dados em um dia, calorias consumidas no almoço e os batimentos cardíacos.

Dowbor dissertou a respeito do capital improdutivo, principalmente, a partir de complexos sistemas financeiros que são capazes de tornar o Estado uma de suas fontes de lucro. O autor ainda apresenta como que intermediadores estão obtendo lucros maiores que os próprios produtores, como o exemplo do café extraído em Uganda ao custo de poucos centavos, até o consumo final em Londres em algumas dezenas de dólares.

Os dados ainda não são vistos como commodities, como o café exemplificado acima, mas é possível ver algumas semelhanças, principalmente, no entendimento de ser um “novo petróleo”. Por outro lado, é preciso observar que a sua “produção” não advém, necessariamente, do trabalho e sim da entrega voluntária, que enriquecerão intermediadores que lucram com as vendas desses infinitos bancos de dados para empresas e governos.

Com tantas entregas voluntárias que enriquecem Big Techs como Meta, Google e TikTok, houve faniquito coletivo com a ideia de que o governo iria monitorar cidadãos através do pix. Há, inclusive, certa ingenuidade em supor que governos e tantos órgãos já não sejam capazes de obter diversas informações sobre os cidadãos.

A economia de dados se confunde com o capitalismo de vigilância, teorizado por Zuboff. O capitalismo sempre teve o fetiche da vigilância social e trouxe diversos experimentos ao longo da História e que nem sempre foram eficientes. É a partir da vetorização, compilação, categorização e cruzamento de dados, que se torna possível a vigilância e eventual controle de indivíduos.

Zuboff disserta em seu livro que “o capitalismo de vigilância emprega muitas tecnologias, mas não pode ser igualado a uma específica. Suas operações podem empregar plataformas, mas essas operações não são o mesmo que plataformas. Ele emprega inteligência de máquina, mas não pode ser reduzido a esses equipamentos. Ele produz e se apoia em algoritmos, mas não é a mesma coisa que algoritmos”. Assim, para observar esse fenômeno é preciso ter um entendimento de que essa nova era do capitalismo não é simplista e se encaixa em uma indústria abstrata que é capaz de controlar o trabalho, a economia e a política.

O trabalho algoritmizado é uma realidade em quase todo o mundo, seja através de aplicativos de transporte como Uber e delivery como iFood, que absorvem o dito “trabalho não qualificado”, como avança em plataformas de trabalho “qualificado” como Zenklub, Upwork ou GetNinjas. Essas plataformas ou aplicativos reúnem milhões de trabalhadores que buscam renda extra ou a fuga para o desemprego e desalento.

Na política, um dos grandes casos foi a Cambridge Analytica que foi utilizada pela campanha de Trump em 2016 e para influenciar o voto pelo Brexit. Dados coletados do Facebook foram utilizados por estrategistas de extrema-direita. Após o escândalo, Zuckerberg chegou a ser processado e reduziu o caso a um “erro”.

Trump, em 2024, contou com o apoio do mesmo Zuckerberg e trouxe mais mega empresários do ramo da economia de dados, como Bezos (dono da Amazon e Washington Post) e o mazorral e pitoresco Musk (dono do antigo Twitter). Em sua posse, foi possível ver os CEOs do Google e Apple, empresas que também se destacam pela captação e gestão de dados de seus usuários.

O nefasto representante da extrema-direita mundial, o atual presidente estadunidense anunciou um investimento de US$ 500 bilhões para o financiamento em infraestrutura de Inteligência Artificial e pode ter a OpenAI como uma das beneficiadas na empreitada. Trump reverteu um decreto de Biden que regulamentava a IA e trazia maior segurança para cidadãos e agora dá mais poder para que Big Techs possam aumentar seus lucros.

Os usos de dados são essenciais para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial, pois é a partir deles que essas máquinas podem ter uma aprendizagem mais profunda. Mais uma vez, fica evidente que os dados são commodities da Economia Digital e fundamentais para que sejam criados novos produtos a partir da sua extração. O que fica claro, ainda, é que pela primeira vez na História Econômica, o capitalismo encontrou uma produção voluntária, ou seja, sem a necessidade de trabalho ativo para a produzir dados, pois esses são vetorizados por meio de dispositivos digitais.

Para além de vetorizar, é do perfil das Big Techs extrair valor do tempo dos seus usuários. Quando Zuckerberg decidiu as novas regras do Meta, uma das propostas é o recurso “notas da comunidade” que substitui os sistemas de checagem. Estranho supor que uma das maiores empresas de tecnologia do mundo não seja capaz de ter algoritmos eficientes para barrar conteúdos abjetos e fake news em suas plataformas. Porém, ter voluntários que de forma ininterrupta possam alimentar o Meta com diferentes informações e dados e de forma gratuita é mais lucrativo.

A máxima do “se o serviço é gratuito, então o produto é você” precisa ser ressignificada, pois os indivíduos estão além de produtos e passam a ser vetores de dados. A produção voluntária de dados cria uma nova abordagem, em que é possível pensar “o serviço é gratuito e você trabalha por ele”. Entretanto, até mesmo os serviços pagos utilizam a produção de dados, talvez como forma de “subsídio”.

Morozov aborda como a ascensão dos dados reflete a morte da política, justamente, pelas Big Techs colocarem em xeque a representatividade do Estado e a solidez democrática. Como o autor diz, a “inteligentificação” da vida cotidiana cria um novo tipo de governança a partir da regulação algorítmica. Os dados são capazes de capturar diversas e densas informações que, a partir de filtros e cruzamentos, são criados mecanismos de controle e regulação social. A ideia central é que esses dados são voltados para resultados e, principalmente, eficiência.

Em uma estrutura social pautada em dados que respondem de forma eficiente os desígnios coletivos, por qual razão iremos confiar em princípios éticos? Ou como Morozov provoca, por que confiar em leis se podemos confiar nesses mecanismos? É a partir da lógica da eficiência pautada na “inteligentificação” que a extrema-direita, enraizada em princípios neoliberais, ascende levando consigo os que mais lucram com a economia de dados: as Big Techs. Essas empresas não possuem mera influência em governos, elas passam a fazer parte do governo. E quando empresas se enlaçam com governos, os cidadãos passam a ser clientes e quando as Big Techs assumem cargos, os cidadãos passam a ser vetores sem regulação.

Há algum tempo as discussões sobre regulação de redes sociais avança devagar no executivo e legislativo. Para além da demora, não se encontra em pauta o que deveria ser debatido com afinco: regulação de algoritmos e, claro, o uso de dados a partir do vetor humano. É notório que os algoritmos, que se constroem a partir do uso massivo de dados, são responsáveis pelo arrefecimento da privacidade, pela reorganização social e do trabalho e pela corrosão de princípios democráticos.

Para onde caminha a democracia na era da Economia de Dados? Com as Big Techs dividindo o poder, essas empresas terão caminho livre para controle social, reorganização do trabalho sob influência da algoritmização e o enfraquecimento do Estado a partir da inteligentificação da vida com fins de eficiência.

Portanto, é necessário construir um novo cenário em que haja democracia plena e que o Estado não esteja aquartelado pelas Big techs. Para além disso, é necessário que mecanismos de regulação sejam implementados para impor limites a algoritmização e, principalmente, crie regras para controle do extrativismo digital.