Em um contexto democrático, no qual estamos formalmente inseridos, a informação passa a ser um alicerce central para o exercício de direitos. Considerando, assim, a tecnologia contemporânea pela qual se propaga a informação, podemos notar uma grande importância do adequado fluxo e compartilhamento de dados para a autodeterminação informativa[1] dos indivíduos.

A partir do escândalo da Cambridge Analytica, ocasião em que os dados de cerca de 87 milhões de pessoas foram extraídos indevidamente, foi notado um investimento maciço das plataformas digitais em influenciar e manipular comportamentos por meio da coleta de informações de seus usuários. Isso porque a obtenção de dados pessoais, como novo petróleo da economia contemporânea, tornou-se fundamental como arma psicológica, de maneira a fomentar e retroalimentar o capitalismo de vigilância[2].

Esse termo, cunhado por Shoshana Zuboff, descreve uma nova ordem econômica que reivindica a experiência humana como matéria-prima, a princípio supostamente gratuita, para práticas comerciais dissimuladas de extração, previsão e vendas. Diante disso, surgiu então uma nova lógica econômica parasítica na qual a produção é estreitamente vinculada a uma arquitetura global de influência na modificação comportamental.

Influenciar comportamentos, desta feita, passou a ser o objetivo central das big techs dentro do capitalismo de vigilância, visto que a obtenção de dados pessoais, juntamente com sua análise — recorrentemente por meio da utilização de algoritmos —, permite às grandes plataformas digitais um poderio econômico sem precedentes e uma alta manipulação comportamental de seus usuários.

Dentro da economia psíquica dos algoritmos, há duas principais matrizes[3]: a matriz da predição e a matriz da captura.

A matriz preditiva de detecção de dados pessoais se constitui em métodos de detectar e reconhecer emoções medidas pela precisão do acerto, seja da personalidade do usuário ou consumidor, seja dos aspectos psicológicos e emocionais apresentados momentaneamente.

A predição de comportamentos hoje é baseada principalmente no método da psicometria preditiva de Kosinski, que, por sua vez, se inspirou no modelo do Big Five, cunhado por Lewis Goldberg em 1981. O Big Five, também chamado de Modelo dos Cinco Grande Fatores, se propõe a identificar cinco principais traços de personalidade por meio de hipótese lexical, empirismo, análise fatorial e universalidade.

Os cinco fatores trazidos por Goldberg são: abertura, consciencialidade, extroversão, neuroticismo e condescendência. Cada um desses fatores indicaria algum traço personalístico capaz de ser utilizado, a partir do modelo de psicometria de Kosinski, para prever comportamentos dos usuários de big techs a partir desse profiling, isto é, técnicas de perfilização.

O estudo de Kosinski demonstrou[4] que, quando combinadas várias características, em especial a extroversão, torna-se possível realizar previsões relativamente precisas em relação à personalidade de cada indivíduo. Analisando, portanto, as informações extraídas das redes sociais, seria possível perfilar esses usuários, dividindo-os automaticamente em diferentes segmentos e adaptando os anúncios a cada um deles, com base em sua personalidade.

Em outra pesquisa[5], Kosinski e sua equipe demonstraram que registros digitais de comportamento facilmente acessíveis, a exemplo dos likes no Facebook, podem ser utilizados para prever de forma automática e precisa uma variedade de atributos e informações pessoais altamente sensíveis, incluindo orientação sexual, etnia, religião, posicionamento político, traços de personalidade, felicidade, inteligência, idade e sexo.

Logo, a capacidade de detecção e algoritmização das expressões faciais por meio de softwares possibilitou às big techs um enorme poder de influência e predição comportamental humana sobre seus usuários.

Porém o engajamento econômico corporativo não é o único almejado pelas grandes plataformas: o engajamento dos próprios usuários, no sentido de capturar sua atenção pelo máximo de tempo possível, se tornou um dos principais fatores de investimento no segundo tipo de matriz da economia psíquica dos algoritmos, a captológica.

Essa matriz tem como objetivo capturar, mobilizar e direcionar a atenção dos usuários das plataformas digitais, de modo que as tecnologias empregadas tenham efeito persuasivo diretamente sobre os consumidores.

Ademais, a captologia tem como fundamento a teoria de B.J. Fogg – fundador do Laboratório de Tecnologias Persuasivas em Stanford -, cuja ênfase se deu em pesquisas práticas e teóricas com fins de elucidar uma intersecção entre tecnologias computacionais e persuasão, visando efeitos planejados.

Desta feita, pode-se identificar uma aproximação da captologia com a Psicologia Behaviorista, afinal ambas analisam como manipular o comportamento humano de modo a obter padrões desejados, prevendo e controlando as ações. Shoshana Zuboff, inclusive, reconhece, em certa medida, que o capitalismo de vigilância cria uma arquitetura behaviorista[6] propícia à atuação veemente e em ampla escala das big techs.

Insta salientar ainda os estudos de Nir Eyal[7], no que concerne à ideia de captura e constância da atenção. A teoria de Eyal consiste basicamente em métodos e etapas de alto nível de resultado prático para empreendedores que almejam tornar seus produtos cada vez mais atraentes aos seus consumidores, a partir da criação do “modelo do gancho”, que objetiva estimular a criação de hábitos de consumo.

O “modelo do gancho”[8] é dividido em quatro etapas: gatilhos — externos e internos —, ação, recompensas variáveis e investimento. Passemos à análise de cada uma delas.

A primeira etapa consiste nos chamados “gatilhos”, que seriam estímulos que despertam algum comportamento desejado, comparativamente à teoria behaviorista, poderíamos compará-los com as condicionantes comportamentais. Os gatilhos se subdividem em externos e internos: os primeiros seriam quaisquer fenômenos que chamassem a atenção do usuário ou consumidor à ação — a exemplo de notificações chamativas, normalmente na cor vermelha, nos smartphones a fim de “fisgar” o indivíduo para os aplicativos —; e os últimos seriam emoções — em sua maioria negativas — que impulsionariam os usuários a retornar às redes, como o tédio, a tristeza e até mesmo a raiva.

A segunda etapa é denominada “ação”, que consiste na análise do comportamento adotado pelos usuários diante dos gatilhos. A ação, para ser efetiva, deve ser fácil e acessível, a fim de que o agir venha como uma atitude automática, um hábito. Além disso, cabe ressaltar que esse hábito criado com fins econômicos favorece o monopólio das big techs, afinal essa otimização de tempo e tarefa — se tornando quase um costume, uma regra — dos usuários estimula-os a permanecer nas mesmas plataformas por mais tempo.

A terceira etapa do modelo do gancho para captura da atenção é chamada de “recompensas variáveis”, que se assemelha muito aos experimentos behavioristas — especialmente aos realizados por B. F. Skinner, ao inserir variabilidade de recompensas por determinado comportamento[9]. Nessa etapa, portanto, parte-se do pressuposto de que a existência de grande variedade de recompensas aumentaria significativamente o comportamento desejado: a timeline das plataformas digitais tornaram-se, em certa medida, variáveis e imprevisíveis.

Por fim, Eyal sugere que a quarta e última etapa seria o “investimento” das empresas em mais mecanismos de captura da atenção, de maneira a perpetuar e aprimorar gradualmente a matriz captológica da economia da atenção[10].

Esse ciclo vicioso e eficiente — sob o prisma econômico — apresentado por Eyal representa um claro déficit na autodeterminação informativa dos indivíduos inseridos nesse sistema vigilante altamente manipulador.

Tanto para Skinner, quanto para Zuboff, “a liberdade humana não passa de ilusão e exprime nada mais que nossa ignorância sobre os mecanismos determinantes de nossas ações”[11]. Tal máxima se aplica adequadamente a um contexto de alto fluxo de dados pessoais, escavação de emoções e uso de relações sociais[12] como principal matéria-prima das big techs.

Além de constituírem um monopólio de alto poder de influência e manipulação, as big techs constituem ameaças à autodeterminação informativa e à privacidade de seus usuários. O que antes era considerado um reino inacessível interior — constituído por aspectos personalísticos e temperamentais —, hoje é uma mera ilusão de livre-arbítrio[13] por parte dos consumidores e cidadãos que integram uma sociedade em vigilância e manipulação constante.

Torna-se de suma relevância, portanto, a intervenção de áreas da ciência capazes de restabelecer ou, ao menos, adaptar a ideia da liberdade de escolha dos consumidores ao contexto contemporâneo de vulnerabilidade à qual se encontram submetidos. Tanto a própria Psicologia, quanto a Economia, o Direito, a Sociologia e a Filosofia são extremamente demandadas a fim de que nos desiludamos da utopia de liberdade inerente ao indivíduo contemporâneo, dotado de uma suposta autodeterminação informativa.

[1] MENDES, L.S. Privacidade, proteção de dados e defesa do consumidor. Linhas gerais de um novo direito fundamental. São Paulo: Editora Saraiva, 2014;

[2] ZUBOFF, S. The age of surveillance capitalism. The fight for a human future at the new frontier of power. New York: Public Affairs, 2019;

[3] BRUNO, F. G.; BENTES, A. C. F.; FALTAY, P. Economia psíquica dos algoritmos e laboratório de plataforma: mercado, ciência e modulação do comportamento. Revista FAMECOS, v. 26, n. 3, p. e33095, 27 dez. 2019.

[4] BACHRACH, Y., KOSINSKI, M., GRAEPEL, T., KOHLI, P., & STILLWELL, D. Personality and patterns of Facebook usage. In Proceedings of the 4th annual ACM web science conference, pp. 24-32, 2012.

[5] GRAEPEL, T.; KOSINSKI, M.; STILLWELL, D. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS, Washington, DC, v. 110, n. 15, pp. 5802-5805, 2013.

[6] ZUBOFF, S. The age of surveillance capitalism. The fight for a human future at the new frontier of power. New York: Public Affairs, 2019.

[7] EYAL, N.; HOOVER, R. Hooked: How to Build Habit-Forming Products, 2014.

[8] Idem, pp.7-8.

[9] ZANATTA, R. A. F.; ABRAMOVAY, R. Dados, vícios e concorrência: repensando o jogo das economias digitais. Estudos Avançados, [S. l.], v. 33, n. 96, p. 421-446, 2019. DOI: 10.1590/s0103-4014.2019.3396.0021. Disponível em: https://www.revistas.usp.br/eav/article/view/161303. Acesso em: 22 jul. 2021.

[10] WU, T. The attention merchants: The epic scramble to get inside our heads. New York; Kopf, 2016.

[11] ZANATTA, R. A. F.; ABRAMOVAY, R. Dados, vícios e concorrência: repensando o jogo das economias digitais. Estudos Avançados, [S. l.], v. 33, n. 96, p. 425, 2019. DOI: 10.1590/s0103-4014.2019.3396.0021. Disponível em: < https://www.revistas.usp.br/eav/article/view/161303 >. Acesso em: 22 jul. 2021;

[12] Idem, p. 428.

[13] HARARI, Y. N. 21 Lições para o Século 21. São Paulo: Companhia das Letras, 2018.

BACHRACH, Y., KOSINSKI, M., GRAEPEL, T., KOHLI, P., & STILLWELL, D. Personality and patterns of Facebook usage. In Proceedings of the 4th annual ACM web science conference, pp. 24-32, 2012..

BRUNO, F. G.; BENTES, A. C. F.; FALTAY, P. Economia psíquica dos algoritmos e laboratório de plataforma: mercado, ciência e modulação do comportamento. Revista FAMECOS, v. 26, n. 3, p. e33095, 27 dez. 2019.

EYAL, N.; HOOVER, R. Hooked: How to Build Habit-Forming Products, 2014.

GRAEPEL, T.; KOSINSKI, M.; STILLWELL, D. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS, Washington, DC, v. 110, n. 15, pp. 5802-5805, 2013.

HARARI, Y. N. 21 Lições para o Século 21. São Paulo: Companhia das Letras, 2018.

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ZANATTA, R. A. F.; ABRAMOVAY, R. Dados, vícios e concorrência: repensando o jogo das economias digitais. Estudos Avançados, [S. l.], v. 33, n. 96, p. 421-446, 2019. DOI: 10.1590/s0103-4014.2019.3396.0021. Disponível em: https://www.revistas.usp.br/eav/article/view/161303. Acesso em: 22 jul. 2021.

ZUBOFF, S. The age of surveillance capitalism. The fight for a human future at the new frontier of power. New York: Public Affairs, 2019.