O telemóvel não se limita a guardar o que lhe damos. A partir de sinais banais do uso diário, e do cruzamento entre eles, deduz onde vivemos, como dormimos, o nosso estado de saúde, crenças ou orientação política — sem que nos apercebamos do retrato que está a ser construído a nosso respeito.
Há uma diferença entre os dados que fornecemos ao telemóvel e as informações que aplicações, plataformas e outros sistemas podem inferir a partir deles.
Os primeiros são evidentes: o nome, os contactos, as fotografias ou as mensagens. Os segundos resultam da recolha e do cruzamento contínuos de sinais produzidos durante a utilização normal do aparelho.
Isoladamente, esses dados podem parecer inofensivos; combinados, podem formar um retrato da vida do utilizador mais detalhado do que aquele que alguma vez construiu deliberadamente.
O mecanismo chama-se inferência: o processo através do qual padrões de comportamento permitem estimar características ou prever factos sobre uma pessoa que nunca foram diretamente medidos nem declarados.
A análise dos dados produzidos pelo telemóvel pode, por exemplo, permitir inferir a localização da residência e do local de trabalho, os horários de sono, o escalão de rendimento, o estado de saúde física ou mental, as opiniões políticas ou a probabilidade de o utilizador comprar determinado produto.
Em certos casos, pode ainda revelar informação relacionada com a religião ou a orientação sexual.
Alguns exemplos ajudam a perceber o alcance destas deduções, explica o Quartz. Os sensores de movimento, cruzados com períodos de inatividade e com dados sobre a utilização do ecrã, podem ser usados por aplicações ou pelo sistema operativo para estimar os horários de sono, mesmo que o utilizador nunca os tenha indicado diretamente.
Da mesma forma, a análise do histórico de localização pode permitir inferir a residência, a partir do local onde o aparelho permanece habitualmente durante a noite, e o local de trabalho, através das deslocações realizadas nos dias úteis.
As visitas a um centro oncológico, a uma clínica de fertilidade ou a um local de culto também podem ficar registadas, desde que os dados de localização estejam a ser recolhidos e conservados.
Nenhuma informação médica ou religiosa precisa de ser introduzida numa aplicação para que essas deslocações possam revelar aspetos sensíveis da vida do utilizador.
O potencial destas inferências está documentado.
Uma investigação do The New York Times, publicada em 2018, mostrou que dados de localização apresentados como anónimos podiam ser reidentificados e associados a pessoas concretas, expondo deslocações a locais relacionados com a saúde, a religião e outras dimensões da vida privada.
Em 2020, uma investigação da Motherboard, da Vice, revelou que entidades ligadas às Forças Armadas dos Estados Unidos tinham comprado, através de intermediários, acesso a produtos de localização alimentados por dados recolhidos por várias aplicações. Entre elas estava a Muslim Pro, destinada a utilizadores muçulmanos.
A regularidade dos movimentos humanos também permite fazer previsões. Um estudo publicado na revista Science, em 2010, estimou em cerca de 93% o limite teórico médio de previsibilidade da mobilidade humana com base no histórico de deslocações.
O valor não significa que todos os movimentos possam ser previstos corretamente em 93% dos casos, mas indica até que ponto os padrões de mobilidade tendem a repetir-se.
A capacidade de inferência estende-se ao estado emocional e ao foro íntimo. Vários estudos têm encontrado associações entre dados passivamente recolhidos pelos telemóveis, como os padrões de mobilidade, a atividade física ou a frequência de utilização, e sintomas de depressão ou ansiedade.
Contudo, a capacidade de previsão varia entre estudos e continua a enfrentar limitações metodológicas, como amostras reduzidas, diferenças entre utilizadores e dificuldades em reproduzir os resultados em populações distintas.
Estes sistemas não devem, por isso, ser equiparados automaticamente a instrumentos clínicos de diagnóstico.
Outro estudo, publicado em 2015 na revista PNAS, concluiu que um modelo informático baseado nos “gostos” do Facebook conseguia avaliar traços de personalidade com maior precisão do que amigos e familiares, embora os resultados relativos aos cônjuges fossem próximos dos obtidos pelo modelo.
O histórico de localização e os hábitos de consumo são dados pessoais, mas não integram automaticamente as categorias especiais previstas no RGPD, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados.
O problema agrava-se quando esses elementos são cruzados para inferir aspetos como a saúde, a religião, a orientação sexual ou as opiniões políticas. Nesses casos, as conclusões obtidas podem ficar sujeitas ao regime reforçado de proteção aplicável a dados especialmente sensíveis.
Em Portugal, o tratamento destes dados está sujeito ao RGPD e à Lei n.º 58/2019, que estabelecem direitos para os titulares dos dados e obrigações para as entidades que os recolhem, utilizam ou partilham. Parte da recolha é possibilitada por permissões concedidas às aplicações, nomeadamente o acesso à localização, contactos ou sensores do aparelho.
No entanto, uma autorização técnica do sistema operativo não equivale necessariamente a consentimento para cruzar, comercializar ou transmitir esses dados a terceiros.
Da mesma forma, aceitar termos e condições não torna automaticamente legítima qualquer utilização posterior da informação. O tratamento tem de assentar numa base jurídica válida e cumprir princípios como a transparência, a limitação das finalidades e a minimização dos dados.
Muitas destas inferências são utilizadas no contexto comercial, por criadores de aplicações, plataformas publicitárias e corretores de dados, frequentemente sem que o utilizador tenha uma perceção clara da extensão do perfil que está a ser construído.
A distinção não é apenas técnica. Os dados que fornecemos resultam, em princípio, de uma escolha consciente.
Já as informações inferidas nascem de comportamentos quotidianos que, considerados isoladamente, dificilmente reconheceríamos como reveladores — mas que, quando combinados, alimentam continuamente um modelo sobre quem somos.
(ZAP)