De Pessoas de Interesse a Populações: A Industrialização do Perfilamento O surgimento do perfilamento — do escrutínio manual e direcionado de “pessoas de interesse” específicas para a monitorização automatizada e contínua de populações inteiras — representa uma das transformações mais profundas no exercício do poder, no papel da tecnologia e nos limites da autonomia individual. O que antes exigia um esforço humano significativo, priorização institucional e seleção deliberada, evoluiu para uma infraestrutura fluida que gera, agrega e analisa dados comportamentais de bilhões de pessoas em tempo real, frequentemente como um subproduto incidental da vida quotidiana. Esta transformação não foi predeterminada pela tecnologia sozinha. Emergiu da interação entre a expansão burocrática, crises de segurança repetidas, incentivos económicos ligados à monetização de dados e a redução implacável do custo marginal da recolha, armazenamento e inferência de dados. O resultado não é simplesmente “mais vigilância”, mas um regime qualitativamente diferente: um que substitui o atrito natural por uma escala sem atrito, a discrição humana pela automação algorítmica e a suspeita excepcional sobre poucos pela observação básica sobre muitos. No seu cerne reside uma metamorfose fundamental: o perfilamento passou de uma arte artesanal — seletiva, intensiva em trabalho e explicativa — para um processo industrial — universal, automatizado e preditivo. O que se segue traça essa transformação, identificando os momentos em que as restrições se erosionaram e novas capacidades se cristalizaram num sistema de inferência contínua e em escala populacional. I. Fundamentos: O Perfilamento como Prática Seletiva e Manual O perfilamento, na sua forma mais básica, envolve a recolha e interpretação sistemática de informação para inferir características, prever comportamentos ou atribuir categorias de risco. As suas origens remontam à Antiguidade. Impérios antigos realizavam censos não apenas para fins de tributação ou conscrição, mas também para classificação. As autoridades romanas e os administradores imperiais chineses classificavam populações por ocupação, lealdade e estatuto, produzindo mapas relacionais iniciais que podiam identificar potenciais ameaças. Instituições religiosas mantinham registos de nascimentos, casamentos, confissões e conduta moral, construindo proto-grafos sociais que revelavam redes de influência e desvio. No entanto, estes sistemas partilhavam uma restrição definidora: a informação era cara. Recolher, verificar, armazenar e interpretar dados exigia um trabalho humano significativo. Como resultado, o perfilamento permaneceu seletivo, episódico e limitado. Focava-se em elites, dissidentes ou grupos estrategicamente relevantes — não em populações inteiras. Esta seletividade persistiu na Europa moderna inicial, mesmo com a expansão dos aparatos de vigilância dos Estados. Os esforços de inteligência visavam hereges, rivais políticos, contrabandistas e agentes estrangeiros através de informadores, correspondência interceptada e vigilância física. Os cabinets noirs — ou Câmaras Negras — de França e outros Estados exemplificavam esta abordagem: equipas de funcionários abriam manualmente cartas, copiavam-nas e selavam-nas novamente para entrega. Estas operações eram inerentemente limitadas. Focavam-se em alvos de alto valor porque qualquer coisa mais ampla era logisticamente impossível. Mesmo nesta fase, o poder dos metadados era claramente compreendido. A informação sobre a comunicação — remetente, destinatário, timing e rota — podia expor redes e intenções sem necessidade de acesso ao conteúdo. O escândalo de espionagem do Correio Britânico de 1844 trouxe isto para o foco público. O revolucionário italiano Giuseppe Mazzini, exilado em Londres, suspeitava que as suas cartas eram abertas pelas autoridades a pedido de potências estrangeiras. Ele e os seus apoiantes colocavam sementes de papoila e grãos de areia dentro dos envelopes como marcadores; quando as cartas chegavam perturbadas, Mazzini pressionou o deputado radical Thomas Duncombe a levantar a questão no Parlamento. O escândalo resultante revelou a abertura sistemática de cartas sob mandados emitidos pelo Secretário do Interior Sir James Graham, provocando indignação, inquéritos parlamentares e a eventual abolição do departamento secreto do Correio. Marcou um dos primeiros pânicos modernos de privacidade e sublinhou como os dados relacionais por si só podiam desmantelar redes de associação. Em resposta, surgiram normas legais como o “segredo da correspondência” (Briefgeheimnis, secret de la correspondance). Estes princípios restringiam o uso de dados de comunicação estritamente a fins operacionais como a entrega, proibindo a exploração secundária para vigilância ou perfilamento. A ideia subjacente era simples mas profunda: Os dados gerados para uma função específica não devem ser reutilizados para construir perfis mais amplos de indivíduos ou redes. Este princípio ecoaria ao longo dos séculos — mas acabaria por se erosionar sob pressão tecnológica e institucional. II. O Século Burocrático: Escalada sem Automação O século XX expandiu dramaticamente o perfilamento enquanto preservava muitas das suas restrições anteriores. As exigências da guerra total requeriam recolha de informação sem precedentes. A censura postal, a inteligência de sinais e a quebra de códigos estenderam a vigilância para além das elites a populações mais amplas. Instituições como a Agência de Segurança Nacional institucionalizaram a interceção em larga escala, enquanto agências domésticas compilavam extensos ficheiros sobre grupos políticos, radicais suspeitos e redes criminosas. No entanto, o perfilamento permaneceu fundamentalmente direcionado. As escutas telefónicas estavam ligadas a indivíduos ou linhas específicas. Os ficheiros de inteligência eram curados por analistas humanos. Mesmo com o aumento do volume, a atenção humana permaneceu o gargalo. Os primeiros sistemas de computação (décadas de 1950-1970) começaram a alterar a escala do registo de dados. Governos e empresas digitalizaram listas de bem-estar social, históricos de crédito e bases de dados criminais, permitindo recuperação e cruzamento mais rápidos. Mas estes sistemas ainda operavam sobre registos discretos, não fluxos contínuos de comportamento. Até aos anos 1970, preocupações com “bancos de dados” centralizados levaram a respostas legais. A Lei de Privacidade dos EUA de 1974 e as primeiras leis europeias de proteção de dados introduziram princípios de limitação de finalidade, minimização de dados e transparência. Estes quadros estenderam a lógica do segredo da correspondência à era digital. No entanto, foram construídos sobre uma suposição crucial: que a recolha de dados era limitada e episódica. Regulavam registos — não fluxos. Esta suposição entraria em colapso em breve. III. O Ponto de Inflexão: De Registos a Exaustão de Dados A rutura decisiva ocorre no final dos anos 1990 e início dos anos 2000 com o surgimento da Internet — não apenas como meio de comunicação, mas como infraestrutura que produz continuamente dados. Os sistemas digitais geram exaustão de dados: metadados criados automaticamente como subproduto da atividade ordinária. Cada ligação, consulta, clique e movimento produz vestígios que podem ser registados, armazenados e analisados a custo negligenciável. Isto marca a viragem decisiva: O perfilamento deixa de ser uma atividade realizada sobre dados e torna-se uma infraestrutura que os produz continuamente. Os fornecedores de serviços de Internet capturam registos de ligação, consultas DNS e informação de encaminhamento, revelando padrões de comportamento mesmo sem acesso ao conteúdo. Ao contrário dos metadados postais — efémeros e descentralizados — os metadados digitais são persistentes, centralizados e trivialmente pesquisáveis. Sobre esta infraestrutura, plataformas como Google e Meta transformaram o perfilamento num modelo económico central. Os motores de busca capturam intenção; as redes sociais mapeiam relacionamentos; os ecossistemas móveis rastreiam movimento. Os rastreadores incorporados estendem a visibilidade a vastas porções da web. Os píxeis de rastreamento da Meta, presentes em cerca de um terço dos sites populares do mundo, monitorizam atividade muito além das suas próprias plataformas, capturando frequentemente sinais sensíveis de contextos de saúde, finanças ou política. Uma perceção crítica emerge neste ambiente: O conteúdo torna-se em grande parte redundante. Em muitos casos, os padrões relacionais não são meros proxies para o significado — são mais analiticamente úteis do que o conteúdo em si. Os metadados não indicam simplesmente que a comunicação ocorreu; permitem a reconstrução probabilística do conteúdo. Quem comunica com quem, quando, com que frequência e em que contexto mais amplo pode restringir fortemente o que está a ser comunicado. A informação publicamente disponível — afiliações partilhadas, papéis profissionais, posições políticas, laços sociais — estreita ainda mais o espaço de interpretações plausíveis. Com o tempo, estas restrições tornam-se preditivas. Os metadados não são meramente descritivos; são geradores. Não acompanham simplesmente o conteúdo — podem frequentemente aproximá-lo ou inferi-lo, especialmente quando agregados em escala. As consultas de pesquisa revelam intenção. A frequência de comunicação revela a força do relacionamento. A co-localização revela associação. Em escala suficiente, estes sinais convergem em modelos comportamentais altamente precisos que frequentemente tornam o acesso direto ao conteúdo desnecessário. Os sistemas corporativos otimizam o comportamento para monetização; os sistemas estatais restringem-no para controlo — mas ambos dependem da mesma maquinaria subjacente: previsão através de inferência comportamental em larga escala. IV. Identidade sem Escape: Âncoras Persistentes Uma característica definidora do perfilamento industrial é o surgimento de identidade persistente. Os sistemas anteriores dependiam de identificadores mutáveis — nomes, documentos, endereços — que podiam ser alterados ou obscurecidos. Os sistemas modernos reconstroem a identidade através de sinais sobrepostos: - Impressões digitais de dispositivos - Padrões comportamentais - Grafos sociais - Marcadores biométricos (rostos, marcha, voz) Imagens partilhadas publicamente servem como âncoras duradouras. Mesmo quando os indivíduos mudam de contas ou adotam pseudónimos, sistemas de reconhecimento facial — particularmente em contextos estatais ou de inteligência — podem reconectar identidades através de conjuntos de dados. A co-ocorrência em fotografias ou eventos partilhados reforça ainda mais os relacionamentos inferidos. A implicação é profunda: A identidade deixa de ser algo que se declara, para ser algo que se infere continuamente. Isto elimina grande parte do atrito que antes restringia a vigilância. A identificação não depende de um único sinal; emerge da redundância em muitos. V. Fusão: De Pontos de Dados a Ontologias O culminar desta evolução é a fusão de dados: a integração de conjuntos de dados díspares em sistemas analíticos unificados. Plataformas como a Palantir Technologies agregam registos governamentais, transações financeiras, atividade em redes sociais, dados de localização e metadados de comunicações em modelos coerentes de indivíduos e redes. Estes sistemas constroem ontologias dinâmicas que permitem aos analistas consultar relacionamentos, detetar padrões e gerar previsões. Um exemplo concreto ilustra a mudança. Na aplicação da lei de imigração, a ferramenta ELITE (Enhanced Leads Identification and Targeting for Enforcement) da Palantir preenche mapas com potenciais alvos, recorrendo a registos de vistos, dados de emprego, metadados de telemóveis, conexões sociais e até informação de endereços do Medicaid ou do HHS para atribuir “pontuações de confiança de endereço” e gerar dossiês. Os agentes podem identificar bairros “ricos em alvos” para operações, sinalizando indivíduos não apenas com base em evidência direta, mas porque a assinatura comportamental e relacional deles se assemelha a casos previamente identificados. Fusão semelhante aparece em ferramentas como o ImmigrationOS, que integra históricos de viagens, biométricos e dados sociais para priorização. A suspeita deixa de ser descoberta — é gerada. O perfilamento não documenta simplesmente a realidade; constrói-a ativamente ao trazer à superfície associações probabilísticas que se tornam operacionalmente acionáveis. VI. Da Explicação à Prevenção O perfilamento tradicional era em grande parte retrospetivo. Procurava explicar ações passadas — quem cometeu um crime, quem organizou um complô, quem representava uma ameaça. O perfilamento industrial é preditivo e preventivo. Identifica: - Quem pode cometer um crime - Onde o crime pode ocorrer - Quem pode incumprir, radicalizar-se ou desviar-se Esta lógica é frequentemente comparada à visão retratada em Minority Report, onde indivíduos são detidos antes de cometerem crimes. Embora os sistemas contemporâneos careçam de previsão determinística, a semelhança estrutural é clara: ferramentas de policiamento preditivo analisam dados históricos, chamadas para o 112, leitores de matrículas e sinais sociais para gerar “listas quentes” ou pontuações de risco. Os sistemas modernos operam sobre probabilidade. Os indivíduos são sinalizados não porque vão agir, mas porque se assemelham estatisticamente a outros que agiram. A mudança é subtil mas profunda: Os indivíduos deixam de ser julgados principalmente pelas suas ações, mas pela sua posição num panorama probabilístico. A suspeita torna-se estrutural — gerada continuamente em vez de desencadeada por eventos discretos. VII. A Lei na Era da Inferência Quadros legais como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados tentam impor limites através do consentimento, transparência e minimização. No entanto, enfrentam restrições estruturais. A maioria dos sistemas legais regula os dados como objeto. O perfilamento moderno deriva o seu poder de relacionamentos e inferências, que são muito mais difíceis de definir, observar ou restringir. Desafios adicionais incluem: - Fluxos contínuos de dados através de jurisdições - Exceções amplas para segurança nacional e “interesses legítimos” - Sistemas algorítmicos opacos resistentes à supervisão O resultado é um desfasamento persistente: Quadros legais concebidos para uma era de registos lutam para governar uma era de inferência preditiva contínua. VIII. A Assimetria de Poder O perfilamento industrial produz um desequilíbrio estrutural. Os indivíduos geram dados continuamente através da participação na vida moderna. A evitação é possível, mas cara e incompleta. Enquanto isso: - As empresas mantêm sistemas opacos protegidos pelo segredo - Os Estados acedem e integram dados através de autoridade legal ou parcerias - A complexidade técnica obscurece a prestação de contas O resultado é uma assimetria clara: Os muitos são tornados legíveis; os poderosos permanecem comparativamente opacos. IX. Interiorização: O Perfilamento e a Autorregulação do Comportamento Para além das suas dimensões institucionais e tecnológicas, a industrialização do perfilamento produz uma transformação psicológica profunda. A vigilância deixa de operar apenas como uma força externa; torna-se interiorizada. Esta dinâmica foi antecipada por Michel Foucault na sua análise do panóptico: um desenho prisional teórico de Jeremy Bentham no qual os reclusos, visíveis a um observador central que não conseguem ver, interiorizam a disciplina e regulam o seu próprio comportamento sob a incerteza de serem constantemente observados. O poder do panóptico reside não na observação perpétua, mas na antecipação dela. O perfilamento industrial estende dramaticamente esta lógica. Os indivíduos operam em ambientes onde as ações podem ser registadas, analisadas e interpretadas de formas opacas — por plataformas que otimizam o engagement ou por Estados que avaliam risco. O resultado é uma mudança para a autorregulação. Isto manifesta-se como: - Autocensura em publicações, pesquisas ou associações - Evitação de certos grupos, tópicos ou locais - Alinhamento com normas percebidas para minimizar pontuações de risco - Modificação do comportamento em contextos digitais e físicos Crucialmente, estas adaptações não requerem coerção explícita. Surgem da antecipação. O controlo é exercido não apenas através do que os sistemas fazem, mas através do que os indivíduos evitam fazer. Os efeitos estendem-se para além dos indivíduos. À medida que as pessoas se autocensuram e se auto-separam, os dados gerados reforçam padrões, moldando previsões futuras. O sistema não apenas observa a realidade — remodela-a subtilmente, criando ciclos de retroalimentação que normalizam a conformidade. X. O Fim da Vigilância Seletiva O perfilamento sofreu uma transformação fundamental: - De direcionado para universal - De manual para automatizado - De retrospetivo para preditivo - De fragmentado para integrado Os sistemas anteriores eram limitados pelo atrito — custo, tempo, atenção humana. Os sistemas industriais removem estas restrições. A monitorização torna-se ambiente. A inclusão torna-se padrão. O princípio de que os dados devem servir apenas o seu propósito imediato deu lugar a um paradigma no qual todos os dados são potencialmente exploráveis. XI. Conclusão: O Preço da Participação O longo arco desde o segredo postal até à fusão de dados digitais revela um padrão consistente: cada expansão tecnológica aumenta o âmbito do perfilamento, enquanto as respostas legais e sociais ficam para trás. O que distingue o presente é o estrutural. O perfilamento deixa de ser uma atividade dirigida a indivíduos específicos — torna-se uma infraestrutura dentro da qual os indivíduos existem. A categoria de “pessoa de interesse” dissolve-se. Todos se tornam sujeitos a avaliação contínua. Esta transformação é sustentada não apenas pelo poder estatal, mas por incentivos económicos. Plataformas que parecem gratuitas operam através da extração de dados comportamentais. A frase “se não estás a pagar pelo produto, tu és o produto” capta uma intuição — mas subestima a realidade. O que é produzido não é o indivíduo, mas um modelo preditivo do indivíduo — portátil, acionável e frequentemente inacessível à pessoa que representa. Um desafio central reside numa lacuna entre perceção e realidade. Primeiro, as pessoas subestimam o impacto do que é conhecido. O perfilamento opera através de associação. Relacionamentos — passados, fracos ou indiretos — podem moldar resultados. Uma ligação a alguém que mais tarde se torna indesejável pode influenciar oportunidades. Julga-se alguém não apenas individualmente, mas relacionalmente. Segundo, as pessoas subestimam o âmbito do que pode ser conhecido. Os sistemas inferem atributos sensíveis — políticos, religiosos, sexuais, económicos — não a partir de divulgação explícita, mas de padrões. Estas inferências tornam-se operacionais independentemente da sua precisão. Os indivíduos são avaliados não apenas pelo que revelam, mas pelo que pode ser inferido — e por quem estão ligados. A participação na vida digital implica assim uma troca implícita: conveniência por legibilidade. Esta troca não é transparente nem negociável. O desafio não é travar a dataficação, mas restringi-la — restaurar atrito, impor limites e garantir prestação de contas. A questão central é clara: A intervenção ocorrerá antes que a infraestrutura de perfilamento permanente se torne demasiado profundamente enraizada para ser desafiada de forma significativa? Na ausência de tal intervenção, o custo da participação não será apenas dados — mas a erosão gradual da fronteira entre ser observado, ser inferido e, em última análise, ser definido.