Ética algorítmica e proteção de dados pessoais sensíveis: classificação de dados de geolocalização em aplicativos de combate à pandemia e hipóteses de tratamento
| Autor | Cristiano Colombo e Guilherme Damasio Goulart |
| Ocupação do Autor | Pós-Doutor em Direito, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)/Doutor e Mestre em Direito pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Páginas | 271-287 |
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ÉTICA ALGORÍTMICA E PROTEÇÃO DE DADOS
PESSOAIS SENSÍVEIS: CLASSIFICAÇÃO
DE DADOS DE GEOLOCALIZAÇÃO EM
APLICATIVOS DE COMBATE À PANDEMIA E
HIPÓTESES DE TRATAMENTO
Cristiano Colombo
Pós-Doutor em Direito, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS).
Doutor e Mestre em Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito da Universidade
Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Professor Permanente do Mestrado Prossional
em Direito da Empresa e dos Negócios da UNISINOS; Professor de graduação em
Direito e Relações Internacionais da UNISINOS; Professor de Graduação em Direito
das Faculdades Integradas São Judas Tadeu; e-mail: cristianocolombo@unisinos.br
Guilherme Damasio Goulart
Doutor e Mestre em Direito pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).
Atua como advogado, professor e consultor em Segurança da Informação e Direito da
Tecnologia. E-mail: guilherme@direitodatecnologia.com
Sumário: 1. Introdução. 2. Ética algorítmica e proteção de dados pessoais sensíveis. 2.1 Ética
algorítmica. 2.2 Proteção de dados pessoais sensíveis. 3. Classicação de dados de geolo-
calização em aplicativos de combate à pandemia e as hipóteses de tratamento. 3.1 O uso de
aplicativos para combate à pandemia. 3.2 Hipóteses de tratamento para dados de geolocali-
zação. 4. Considerações nais. 5. Referências.
1. INTRODUÇÃO
O presente estudo versa sobre a ética algorítmica e proteção de dados pessoais sen-
síveis, voltando-se aos dados de geolocalização em aplicativos de combate à pandemia
e suas hipóteses de tratamento. Cada vez mais, observa-se o incremento da utilização
de algoritmos para dar soluções a problemas quotidianos, desde tarefas simples às mais
complexas. A possibilidade de que os algoritmos aprendam com o imenso volume de
dados tem como resultante a Inteligência Artificial (IA). Diante deste cenário, que não
pode ser negacionista, cumpre à sociedade, à academia, em seus variados campos do
saber, à administração pública e aos operadores do Direito refletirem sobre este tema e
questões ligadas a ele, inclusive, a implementar uma ética algorítmica.
No primeiro capítulo, analisar-se-á o algoritmo e sua contextualização na ambiência
da Inteligência Artificial, bem como reflexões sobre a ética algorítmica e suas consequ-
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ências no campo da juridicidade. Estudar-se-ão os documentos da União Europeia sobre
esta temática, bem como a presença da Ética no Direito, a partir do diálogo das fontes,
que avança pelo Código Civil, Código de Defesa do Consumidor, com consequências na
Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Outrossim, enfrentar-se-á o conceito
de dados pessoais sensíveis, bem como sua noção ampliativa, no sentido de ofertar maior
proteção ao seu titular.
No segundo capítulo, estudar-se-á a utilização de aplicativos no combate à pandemia,
sobretudo, aqueles que se valem da modalidade contact tracing, a partir de dados de geolo-
calização. Entre os pontos importantes acerca da temática em comento, estão a necessidade
de classificar os dados de geolocalização, no sentido de serem ou não reconhecidos como
dados sensíveis, bem como, a ponderação sobre os limites da utilização destes dados, à luz
da principiologia acerca de proteção de dados pessoais. Buscar-se-á projetar recomendações
acerca da temática, inclusive, diante da implementação de uma ética algorítmica.
Quanto à metodologia, a pesquisa foi teórica, tratando do tema em forma explo-
ratória e descritiva, valendo-se de procedimentos técnicos bibliográficos, bem como
estabelecendo pontes, ou seria melhor dizer infovias, entre o Brasil e União Europeia.
2. ÉTICA ALGORÍTMICA E PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS SENSÍVEIS
2.1 Ética algorítmica
Algoritmo é um conjunto de regras a ser seguido, cuja vocação é a resolução de
problemas.1 Reflitamos, de início, sobre a necessidade de selecionar pessoas para serem
os primeiros destinatários da aplicação de uma vacina, na linha da implementação de
políticas públicas. A partir da observância de protocolos médicos, as Ciências da Saúde
poderiam apontar quais são as características para classificar uma pessoa como inte-
grante de grupo de risco, inclusive, atribuindo uma nota para cada evento. Para dada
patologia, fixar-se-iam regras de pertencimento ao grupo, como ser idoso, hipertenso,
sedentário ou cardiopata, bem como regras de exclusão, como crianças, jovens e atletas.
Também, entre as comorbidades, seria possível estabelecer uma nota para cada uma delas,
estabelecendo uma ordem, no sentido de identificar, comparativamente, por exemplo,
que ser cardiopata representaria maior gravidade do que ser sedentário. Nesse ponto, já
estaríamos a construir as regras que compõem nosso algoritmo: idoso sim, jovem não,
sedentário 5, cardiopata 9. A partir de uma listagem de pessoas e de suas características
(input) seria perfeitamente possível submeter esses dados pessoais a regras de inclusão
e de exclusão (instruções algorítmicas), bem como de classificação para se chegar ao
resultado (output), denominado de grupo de risco, constituindo-se, neste caso hipotético,
o target para vacinação. A observância deste conjunto de regras poderia trazer grande
eficiência, rapidez e agilidade na solução deste problema.
Ocorre que a substituição do decidir humano pelo conjunto de instruções de uma má-
quina, mesmo que, originariamente, criada e alimentada por uma pessoa, além de questões
1. SALES, Philip James. Algorithms, Artificial Intelligence and Law. Judicial Review, v. 25, n. 1, p. 46-66, 2020. Dis-
ponível em: https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10854681.2020.1732737. Acesso em: 05 nov. 2020.
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