O efeito mosaico na identificação de usuários: implicações para a privacidade
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e102723Palavras-chave:
Efeito mosaico, Privacidade, Dados pessoais, Serviços OnlineResumo
Objetivo: Caracterizar o efeito mosaico na coleta de dados pessoais em serviços online, sob a perspectiva da Ciência da Informação, apresentando implicações para a privacidade dos usuários.
Método: Pesquisa exploratória de abordagem qualitativa, natureza descritiva. Utilizou-se o método Análise de Conteúdo e a técnica de análise categorial na qual analisou-se as mensagens contidas nas Políticas de Privacidade de dois serviços online mais utilizados no ano de 2023 no Brasil, TikTok e Spotify.
Resultados: Mostraram que existem três fontes de coleta de dados pessoais: fornecidos pelo usuário ao detentor, coletados automaticamente pelo detentor e dados pessoais recebidos pelo detentor via Agentes externos. Os dados dessas fontes quando reorganizados podem revelar informações pessoais não previstas inicialmente na fase de coleta, caracterizando o efeito mosaico. Entre as implicações para a privacidade, o efeito mosaico possibilita que a reconstituição desses dados seja combinada indicando, por exemplo, a frequência e a permanência do usuário em um determinado local, caracterizando uma ação de vigilância.
Conclusões: A necessidade de investigação do efeito mosaico é uma das consequências ocasionadas pelo aumento da complexidade e do volume de dados disponíveis nos serviços online que recombina dados para gerar novas interpretações com potencial de identificação de usuários e, por consequência, implicações para a sua privacidade.
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