03 Agosto 2024
"Assim como se lutou, na virada do século, contra o patenteamento dos genes, hoje é preciso lutar contra a exploração privada dos nossos dados", escrevem César Bolaño e Fabrício Zanghelini, em artigo publicado por Outras Palavras, 31-07-2024.
César Bolaño é professor de Economia e Comunicação na Universidade Federal de Sergipe (UFS). Autor, entre outros livros, de Indústria cultural, informação e capitalismo (Hucitec).
Fabrício Zanghelini é doutor em economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF).
O objetivo deste artigo é apresentar alguns elementos-chave para a crítica à ideia de uma nova “economia de dados”, que supostamente se diferenciaria do modo de regulação dominado pela finança (Chesnais, 1996). No contexto atual, consequência das políticas de enfrentamento da crise estrutural dos anos 1970, dois aspectos gerais devem ser considerados.
Do ponto de vista da economia real, a reestruturação capitalista, fundamentada no desenvolvimento de forças produtivas cuja gênese remonta ao período da Segunda Guerra Mundial e do pós-guerra (Noble, 1977), em particular com a chamada revolução microeletrônica, resultou na constituição do paradigma digital e em uma extensa transformação dos processos produtivos. Esse fenômeno ocorre sob o influxo de um amplo movimento de subsunção do trabalho intelectual e de intelectualização geral de todos os processos de trabalho, gerando impactos cruciais sobre o consumo e a sociabilidade.
Em termos marxistas, esse processo pode ser definido como Terceira Revolução Industrial (Bolaño, 2002). A convergência telemática, a internet, as plataformas digitais, a chamada inteligência artificial, entre outras inúmeras inovações sociotécnicas surgidas nas últimas cinco décadas, são desdobramentos desse mesmo processo revolucionário.
O segundo aspecto a ser considerado é o conhecido descolamento entre as órbitas real e financeira do capital, resultando em uma massa de “capital ocioso” (Marx, 2017), que se desloca livremente pelo mundo, promovendo uma maior centralização do capital e gerando crises recorrentes (Belluzzo, 2009; Guillén, 2015; Sá Barreto, 2019). O avanço do neoliberalismo está intimamente ligado ao desenvolvimento das tecnologias informacionais, visto que “as plataformas não somente acompanham o processo neoliberal de desregulamentação das normas institucionais de trabalho e emprego, como também o aprofundam e lhe dão novas ferramentas” (Cingolani, 2022, p. 3).
Com base nessa perspectiva teórico-histórica, duas questões devem ser consideradas na discussão sobre a chamada economia de dados. Por um lado, trata-se de um desenvolvimento ligado à Terceira Revolução Industrial, que amplia as capacidades de coleta, estocagem e manipulação de enormes volumes de dados pelos sistemas técnicos digitais. Neste ponto, por motivos de ordem metodológica, interessa refletir apenas sobre os aspectos estritamente econômicos do problema, mas não se pode esquecer o fato de que entre as destinações dos dados extraídos das populações encontram-se em destaque os sistemas de vigilância e de controle social por parte de agentes dotados de poder econômico (Furtado, 1978). Na verdade, esse é o sentido último de todo o processo de constituição da chamada Big Data: controle.
Por outro lado, a construção de bancos de dados de grandes dimensões, onde se armazena a matéria-bruta que poderá ser utilizada em diversos processos de trabalho, dá origem a um mercado onde pacotes de dados são comprados e vendidos. À medida que o interesse por dados estatísticos, demográficos e comportamentais aumenta – com vistas a estratégias publicitárias, propaganda política e muito mais, incluindo o famoso treinamento de inteligências artificiais –, a ideia de uma economia de dados pode parecer cada vez mais adequada na perspectiva da economia ortodoxa. No entanto, essa visão não se refere a uma economia baseada na produção de uma mercadoria específica, mas no intercâmbio de meras abstrações.
Agora, é claro que a coleta e o uso de dados, facilitados pelas tecnologias da informação e comunicação, podem servir a propósitos específicos e estar ligados a processos produtivos concretos. Para citar um único exemplo, em uma planta industrial de última geração, como uma montadora de automóveis, os trabalhadores, utilizando laptops e dispositivos vestíveis como óculos de visão ampliada e exoesqueletos, fornecem dados que auxiliam na coordenação do trabalho e na vigilância, impactando significativamente a produtividade. No entanto, isso não é o que a suposta economia dos dados leva em consideração.
Na verdade, os dados não podem ser definidos como uma mercadoria – nem mesmo como matéria-prima, ao contrário do que se naturalizou afirmar na literatura (Srnicek, 2018) –, mas sim como matéria-bruta. A coleta de dados está se tornando cada vez mais viável devido à “expansão de infraestruturas das plataformas na forma de aplicativos, plugins, rastreadores e sensores ativos e passivos” (Poell, Nieborg e van Dijck, 2020, p. 4). No entanto, o trabalho objetificado nessas infraestruturas digitais tem como único propósito capturar os dados, pode-se dizer, separá-los da sua conexão imediata com os indivíduos.
Segundo Karl Marx (1968, p. 203), “todas as coisas que o trabalho apenas separa de sua conexão imediata com seu meio natural constituem objetos de trabalho, fornecidos pela natureza”. O mesmo pode ser dito dos dados que, assim, só serão considerados matéria-prima depois de terem “sofrido uma modificação realizada pelo trabalho” (ibidem) ou, dito de outro modo, depois de terem sido filtrados, organizados e estruturados pelo trabalho vivo objetificado em infraestruturas diferentes daquelas que realizam a simples captura (Zanghelini, 2024).
César Bolaño (2003) enfatiza essa ideia em estudo sobre o projeto genoma, mencionando tanto os bancos de dados quanto as bibliotecas de clones preservados para experimentos futuros. Em ambos os casos, a transformação em matéria-prima, ou seja, a valorização inicial, depende da recuperação dos dados nos bancos por meio da ação teleológica que caracteriza o trabalho humano (Lukács, 2013). No caso do trabalhador informacional, ainda que valendo-se de máquinas inteligentes, a ação é orientada por um projeto em que eventualmente se articulam o ciclo industrial e o ciclo da produção acadêmica certificada (Bolaño, 2003). Mas neste caso é fundamental destacar que já não estamos lidando com dados simplesmente, mas com informações que circulam dentro de processos coletivos de trabalho físico e intelectual (Bolaño, 2000).
Não obstante, os dados, na medida em que são extraídos e armazenados em grande escala por empresas que controlam os repositórios, podem ser e são empacotados para servir à valorização fictícia do capital, com a justificativa de sua utilidade posterior em processos concretos, como aqueles vinculados ao setor publicitário, principal fonte de financiamento das empresas proprietárias das maiores e mais evidentes plataformas digitais. Esse comércio de dados constitui, em essência, uma forma de capital fictício, cuja mobilização segue a mesma lógica das inovações financeiras que têm marcado o desenvolvimento do capitalismo no período neoliberal, intensificando as crises cíclicas do capital, como a das subprime durante a crise de 2008 (Carcanholo e Medeiros, 2014).
Num plano mais geral, levantamos a hipótese de que esse tipo de configuração da chamada economia de dados – excluindo os casos que envolvem processos de trabalho produtivo, como o referido acima no exemplo da montadora de automóveis, os quais requerem um estudo mais detalhado e individualizado – não atua no sentido de contra-arrestar a queda tendencial da taxa média de lucro. Isto ocorre porque, sob a ótica da totalidade, essa configuração se restringe apenas à distribuição do mais-valor produzido socialmente. Esse fenômeno é semelhante, do ponto de vista predatório do capital, ao que ocorre com plataformas como a Uber (Bolaño e Zanghelini, 2024), que, ao construir um banco de dados próprio e, por conseguinte, uma arquitetura algorítmica, conseguem se apossar e controlar externamente o processo de trabalho, realizando uma medição de caráter parasitário entre os motoristas e os passageiros (Zanghelini, 2024).
Certamente, a propriedade do banco de dados pode também servir a propósitos mais diretamente mercantis. Dados os limites deste texto, vale mencionar brevemente apenas a forma de espoliação que se refere à ruptura do monopólio do Estado nacional sobre a produção, guarda e organização da informação oficial, em favor de agentes externos, o que põe em risco a soberania nacional (d’Alva e Paraná, 2024).
Mas o caso das estatísticas oficiais, embora emblemático e crucial, é apenas parte do problema geral que estamos enfrentando neste momento, quando as redes e plataformas digitais assumiram um papel central no modo de regulação do capitalismo, aprofundando as tendências instaladas desde os inícios do período neoliberal, na esteira da extensão da forma mercadoria em direção às áreas mais recônditas das relações humanas.
Um bom exemplo é dado por Sergio Amadeu da Silveira (2024), referindo-se à chamada computação em nuvem, ao mostrar como o recente “apagão” do sistema operacional da Microsoft é uma clara evidência do poder (e dos potenciais danos) exercido por essas companhias: “A Amazon Web Server e a Microsoft Azure, em 2021, detinham 60% do mercado mundial de nuvem que ofereciam a infraestrutura como serviço. O que isso quer dizer? Que diversas empresas, instituições, governos substituíram suas próprias infraestruturas de processamento e armazenamento de dados locais por contratos para que a Amazon e a Microsoft “cuidassem” e “alugassem” espaço de armazenamento de dados e serviços computacionais […] O apagão demonstrou o poder gigantesco que possui um mediador das relações digitais e um operador de tratamento de dados como a Microsoft. Sem dúvida, a falha não intencional gerou o apagão. Mas, fica evidente que a Microsoft tem o poder de bloquear o acesso de empresas e instituições a seus próprios dados localizados nos seus data centers, bem distante da nossa jurisdição e de nossa capacidade de acesso físico”.
Dessa forma, deslocamo-nos para outro plano de análise, em que não se trata mais de saber se a suposta economia de dados envolve a produção ou mera distribuição de valor e riqueza socialmente produzidos, questão já mencionada acima, nem de apontar, como também já fizemos, o seu caráter de valorização fictícia do capital. A questão, agora, é a das políticas de desenvolvimento e de planejamento econômico. O projeto de reindustrialização do Brasil apresentado pelo Governo Federal (2024), por exemplo, traça um roteiro nesse sentido, adotando e expandindo a lógica do Complexo Econômico-Industrial da Saúde (CEIS).
Esse modelo é entendido como uma estratégia de desenvolvimento voltada para o atendimento das necessidades urgentes da população nacional (Gadelha, 2021, 2022), na linha da perspectiva de Furtado de inversão da lógica da transmutação de meios em fins, característica do capitalismo.
Já tivemos a oportunidade de estender a perspectiva do projeto do CEIS (Bolaño e Zanghelini, 2022) – destacando a importância dos elementos relacionados às tecnologias da informação e comunicação – para a regulação das plataformas digitais. Mas não se trata apenas, em Furtado, de atender às necessidades imediatas, mas de “ampliar o horizonte de possibilidades” (Furtado, 1978) ou, em outro registro, de ultrapassar o “plano da prática e das medidas de administração dos problemas da reprodução capitalista” (Medeiros e Bonente, 2021, p. 110).
Numa entrevista recente, Morozov (2023) destaca que a estratégia das empresas sediadas no Vale do Silício consiste em iniciar operações numa única área, mas logo se diversificar para muitas outras. Como constata o autor, “temos visto esforços das grandes empresas de tecnologia nos EUA para entrar na área da saúde, educação e segurança nacional. Elas começaram como mecanismos de distribuição de conteúdo, apenas organizando informações e vendendo publicidade. Agora, tornaram-se uma porta de entrada para quase tudo” (ibidem).
Para utilizar a metáfora da árvore de van Dijck (2022), numa perspectiva de ecossistema digital, isso significa que as chamadas Big Techs, que formam o “tronco”, estão se espalhando pelos mais diversos “galhos”, ou seja, pelos mais diferentes setores econômicos, sejam públicos ou privados. Para contrariar essa estratégia, Morozov (2023) sugere que existem duas vias de ação. A primeira, menos eficaz, passa pelo Estado “impor restrições aos dados que podem ser usados para, por exemplo, inteligência artificial generativa”. A segunda envolve o Estado “criar infraestrutura pública robusta que possa abarcar o maior número possível de camadas desses sistemas digitais” (ibidem).
No exemplo do CEIS, cujo objetivo é garantir a sustentabilidade do Sistema Único de Saúde, o domínio dos dados se apresenta como um elemento central para a referida estratégia de desenvolvimento nacional. Isso contrasta fortemente com o projeto neoliberal de mercantilização da saúde, que, entre outras coisas, procura obter informações públicas por meio da implementação de um sistema aberto chamado Open Health, que serviria como um “repositório de dados assistenciais e de saúde de todos os brasileiros, coletados a partir de um prontuário eletrônico; e um ‘cadastro positivo da saúde’, com dados financeiros sobre os beneficiários de planos” (Fraga e Rocha, 2022).
Assim como se lutou, na virada do século, contra o patenteamento dos genes, hoje é preciso lutar contra a exploração privada dos nossos dados. A própria gestão deles por parte do Estado só é aceitável na medida em que os cidadãos confiem nos órgãos técnicos oficiais responsáveis, que garantam o sigilo estatístico e o acesso “desnomeado” aos dados – uma “regra básica para poder trabalhar as informações do ponto de vista estatístico” (Pochman, 2024), visando a melhoria da gestão pública, a serviço da cidadania e do bem viver.
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