(publicado pelo Fórum Brasileiro de Segurança Pública – Fonte Segura, por Rodrigo Firmino, André Pecini e Thallita Lima)
Estamos assistindo à construção da maior infraestrutura de vigilância da história humana — e ela está sendo implantada de maneira silenciosa, fragmentada e, muitas vezes, naturalizada. Diferentemente de regimes autoritários do século XX, cuja vigilância dependia de informantes, arquivos físicos e monitoramento humano intensivo, os sistemas contemporâneos operam de forma distribuída, automatizada e permanente. Uma vez instaladas, essas infraestruturas dificilmente são revertidas. Seus efeitos tendem a persistir mesmo quando os governos mudam, os contratos expiram ou as tecnologias são substituídas.
Existe uma lenda urbana segundo a qual o tamanho dos foguetes do ônibus espacial da NASA deriva diretamente da largura das carruagens no Império Romano. O argumento é que as estradas abertas para as carruagens foram aproveitadas na construção da rede ferroviária inglesa e que a distância entre trilhos, por sua vez, determinou o tamanho dos túneis abertos nos EUA que posteriormente fizeram parte do trajeto de transporte dos foguetes. Embora seja parcialmente fantasiosa (as estradas de ferro não eram padronizadas no século XIX), a história chama a atenção para os efeitos de longa duração da construção de certas infraestruturas.
Em seu livro recente intitulado Tecnofeudalismo (2025), Yanis Varoufakis usa as estradas de ferro como exemplo disso. Sobre as crises financeiras recorrentes do capitalismo, diz que os “Estados Unidos devem suas ferrovias exatamente a esse padrão: essa bolha estourou no século XIX, mas não antes de serem dispostos os trilhos que ainda hoje estão instalados”. Segundo o autor, o mesmo ocorreu com a bolha “.com” de 2001, quando muitas empresas online quebraram, o que “deixou para trás a rede de cabos de fibra óptica e de servidores que forneceram a infraestrutura que sustenta a Internet Two e as Big Techs”.
O mesmo raciocínio pode ser aplicado às infraestruturas digitais de vigilância. No Brasil, consolida-se silenciosamente uma arquitetura permanente de monitoramento que tende a sobreviver a governos, crises políticas e mudanças institucionais. Mesmo quando programas específicos fracassam, mudam de nome ou são temporariamente suspensos, permanecem as bases de dados, os sistemas de interoperabilidade, os contratos tecnológicos e a cultura institucional de coleta e cruzamento de informações. Os danos à privacidade, à justiça social e, no limite, à democracia podem ser irreversíveis. Cidadãos e cidadãs passam a viver expostos a formas contínuas de rastreamento, classificação e vigilância, para as quais praticamente não há mecanismos efetivos de proteção ou de reversão. A vigilância deixa de ser uma medida excepcional e passa a integrar a infraestrutura cotidiana das cidades.
Mais do que equipamentos isolados, trata-se da constituição de uma camada sociotécnica de monitoramento distribuída pelo espaço urbano. Ao relacionar vigilância e territorialização, pesquisadores vêm demonstrando como sistemas de monitoramento, bancos de dados e dispositivos digitais produzem “camadas territoriais” invisíveis que reorganizam o controle do espaço público e transformam práticas cotidianas em fluxos permanentemente rastreáveis.
Nos últimos anos, as câmeras se multiplicaram em ruas, prédios comerciais e residenciais, academias, clubes e escolas, inclusive dentro das salas de aula. Os mais variados aplicativos de celular, de bancos a redes sociais, realizam reconhecimento facial. As atividades corriqueiras, dentro e fora de casa, transformaram-se em interações forçadas com sistemas de coleta e processamento de dados.
O problema central não é apenas tecnológico. Trata-se de uma transformação político-social do espaço urbano. Câmeras, sensores e plataformas digitais passam a operar como mecanismos permanentes de acesso a direitos, de classificação de risco, de definição de suspeição e de gestão diferencial de populações. Em cidades profundamente desiguais como as brasileiras, isso significa que a vigilância raramente é distribuída de maneira homogênea: ela tende a se concentrar em territórios periféricos, corpos racializados, populações historicamente criminalizadas e corpos dissidentes de gênero.
Diversos estudos já demonstraram que sistemas de reconhecimento facial apresentam taxas distintas de erro conforme a raça, o gênero e a idade. Em um estudo com 189 algoritmos de 99 desenvolvedores, o NIST, órgão de referência dos Estados Unidos, identificou que os falsos positivos para rostos asiáticos e afro-americanos podiam ser de 900% a 9.900% mais frequentes do que para rostos brancos, dependendo do sistema analisado. Em outras palavras, esses grupos podiam apresentar taxas de falsos positivos de 10 a 100 vezes maiores. Nas buscas um-para-muitos, usadas para identificar “suspeitos” em bases de dados, as taxas mais altas foram observadas entre mulheres afro-americanas. Na segurança pública, esses percentuais não são abstrações: podem significar abordagem indevida, investigação enviesada e prisão injusta, reforçando práticas históricas de seletividade penal. Por isso, o “racismo algorítmico” não representa uma distorção acidental do sistema, mas o prolongamento computacional de desigualdades estruturais já presentes nas instituições policiais e judiciais…
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