{"id":462064,"date":"2026-06-04T20:25:31","date_gmt":"2026-06-05T00:25:31","guid":{"rendered":"https:\/\/villanews.com.br\/?p=462064"},"modified":"2026-06-04T20:25:31","modified_gmt":"2026-06-05T00:25:31","slug":"o-que-e-feminismo-de-dados-a-nova-obsessao-da-esquerda-universitaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/villanews.com.br\/?p=462064","title":{"rendered":"O que \u00e9\u00a0\u201cfeminismo de dados\u201d, a nova obsess\u00e3o da esquerda\u00a0universit\u00e1ria\u00a0"},"content":{"rendered":"
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No Instituto de Computa\u00e7\u00e3o da Unicamp, entre cursos de intelig\u00eancia artificial e desenvolvimento de algoritmos, surgiu uma nova disciplina que poderia soar estranha para os engenheiros mais tradicionais: Feminismo de Dados.<\/p>\n

O nome parece sa\u00eddo de um esquete de humor sobre a cultura woke. Mas a professora respons\u00e1vel pela mat\u00e9ria, que mistura tecnologia e teoria social, est\u00e1 longe de ser uma ativista de fachada. Doutora pela UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais) e pela Sorbonne, a sergipana Sandra \u00c1vila \u00e9 uma refer\u00eancia em IA e chegou a receber um pr\u00eamio do Google por seus estudos.<\/p>\n

O feminismo de dados parte da ideia de que algoritmos n\u00e3o s\u00e3o neutros. Eles sempre envolvem escolhas humanas \u2014 desde o jeito como a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 reunida at\u00e9 como ela ser\u00e1 usada depois. E, por isso, podem reproduzir preconceitos e outras distor\u00e7\u00f5es automaticamente.<\/p>\n

Na pr\u00e1tica, \u00e9 um esfor\u00e7o para garantir que os computadores n\u00e3o reflitam apenas a vis\u00e3o de mundo de quem criou esses sistemas, principalmente dos homens. \u201cFeminismo de dados \u00e9 sobre poder, sobre quem o tem e quem n\u00e3o o tem. E, no mundo de hoje, dados s\u00e3o poder\u201d, afirmou Sandra em uma entrevista recente ao portal G1<\/em>.<\/p>\n

O fato \u00e9 que, em poucos anos, esse conceito saiu dos centros de pesquisa e passou a influenciar o vocabul\u00e1rio da ind\u00fastria de tecnologia, o debate sobre intelig\u00eancia artificial e at\u00e9 a legisla\u00e7\u00e3o de pa\u00edses (incluindo o Brasil).<\/p>\n

Sem questionamento<\/strong><\/h2>\n

O feminismo de dados, obviamente, n\u00e3o nasceu na Unicamp. Seu surgimento, ou populariza\u00e7\u00e3o, ocorreu nos EUA a partir de 2020, quando as pesquisadoras Catherine D’Ignazio, do MIT (o famoso Instituto de Tecnologia de Massachusetts), e Lauren Klein, da Universidade Emory, publicaram um livro a respeito do tema.<\/p>\n

Segundo elas, toda a organiza\u00e7\u00e3o de dados passa por decis\u00f5es: quem coleta, o que coleta e qual pergunta tem em mente quando coleta. E como as equipes de tecnologia s\u00e3o compostas majoritariamente por homens brancos de pa\u00edses ricos, essas decis\u00f5es tendem a excluir mulheres, negros e pobres. Ou \u201cinvisibilizar\u201d (tornar invis\u00edveis), para usar um termo comum no beab\u00e1 identit\u00e1rio.<\/p>\n

A teoria rapidamente saiu dos departamentos universit\u00e1rios e foi abra\u00e7ada por big techs<\/em> como Google, Microsoft e Amazon \u2014 que passaram a adotar, talvez por estrat\u00e9gia de imagem, express\u00f5es como \u201cIA respons\u00e1vel\u201d, \u201cequidade algor\u00edtmica\u201d e \u201cdiversidade de dados\u201d em seu dia a dia corporativo.<\/p>\n

O conceito tamb\u00e9m chegou a Bras\u00edlia. O projeto que pretende regular a intelig\u00eancia artificial no pa\u00eds, aprovado pelo Senado em 2024, prev\u00ea regras para que as empresas expliquem como sistemas automatizados tomam decis\u00f5es e avaliem poss\u00edveis discrimina\u00e7\u00f5es associadas a fatores como ra\u00e7a e g\u00eanero. A responsabilidade, antes atribu\u00edda aos c\u00f3digos, passa para quem gerencia o sistema.<\/p>\n

Resumindo: em menos de cinco anos, uma teoria saiu de um livro e entrou nas salas de aula, nas regula\u00e7\u00f5es federais e na linguagem oficial das maiores corpora\u00e7\u00f5es de tecnologia do mundo. Sem muito barulho nem debate p\u00fablico. Quase sem discord\u00e2ncia ou questionamento.<\/p>\n

Agenda pol\u00edtica<\/strong><\/h2>\n

Os entusiastas do feminismo de dados gostam de usar o termo privilege hazard<\/em>, ou \u201crisco de privil\u00e9gio\u201d \u2014 a ideia de que quem est\u00e1 no centro do poder n\u00e3o v\u00ea os problemas dos menos favorecidos. E realmente h\u00e1 casos documentados que sustentam, pelo menos em parte, essa tese.<\/p>\n

Em 2018, a Amazon tirou do ar um sistema que ajudava a selecionar curr\u00edculos porque ele tinha \u201caprendido\u201d, sozinho, a dar notas mais baixas para candidatas mulheres. Isso aconteceu porque a IA foi treinada com registros de contrata\u00e7\u00f5es antigas, quando o quadro da empresa era composto principalmente por homens.<\/p>\n

Naquele mesmo ano, uma auditoria do MIT mostrou que programas de reconhecimento facial da IBM e da Microsoft erravam muito mais ao identificar mulheres de pele escura. Em alguns casos, a taxa de erro passava de 34%, enquanto para homens de pele clara ficava abaixo de 1%.<\/p>\n

O caso que levou Sandra \u00c1vila a se aprofundar nesse tema foi parecido com os anteriores: algoritmos usados para diagnosticar c\u00e2ncer de pele tinham desempenho pior em peles negras.<\/p>\n

Segundo ela, isso n\u00e3o se resolve s\u00f3 com mais imagens e dados. As caracter\u00edsticas das les\u00f5es podem mudar de acordo com o tipo de pele, o que exige olhar a quest\u00e3o de formas diferentes, e n\u00e3o apenas aumentar o volume de informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel.<\/p>\n

A pesquisadora ainda destaca que muitas pesquisas acabam mostrando apenas um n\u00famero geral de acerto, sem separar para quem o sistema funciona bem e para quem ele falha. Isso pode esconder diferen\u00e7as importantes entre grupos distintos de pacientes.<\/p>\n

At\u00e9 a\u00ed s\u00e3o problemas reais, com causas identific\u00e1veis. O perigo est\u00e1 no que vem depois \u2014 quando a corre\u00e7\u00e3o do sistema vira agenda pol\u00edtica.<\/p>\n

Guinada ideol\u00f3gica<\/strong><\/h2>\n

Para os cr\u00edticos, o feminismo de dados vai al\u00e9m de ajustar bases de informa\u00e7\u00e3o. A proposta \u00e9 mais ampla: incorporar a ideia de \u201cjusti\u00e7a social\u201d j\u00e1 na fase de constru\u00e7\u00e3o dos sistemas, antes mesmo de qualquer an\u00e1lise t\u00e9cnica come\u00e7ar.<\/p>\n

Isso abre espa\u00e7o para que ativistas, grupos afetados e pesquisadores sociais participem das decis\u00f5es sobre como os algoritmos devem ser desenhados. A pr\u00f3pria Sandra \u00c1vila resume esse racioc\u00ednio quando diz que \u00e9 preciso \u201cincluir as pessoas minorizadas para que elas tragam seus saberes e conhecimentos para desenvolver de outra forma\u201d.<\/p>\n

\u00c9 aqui que o debate sai da programa\u00e7\u00e3o e entra no terreno da pol\u00edtica. Quem decide as regras que as m\u00e1quinas devem seguir? O que \u00e9, afinal, um algoritmo justo?<\/p>\n

Essa guinada ideol\u00f3gica preocupa parte da comunidade acad\u00eamica e t\u00e9cnica. E levanta uma pergunta: quando a ci\u00eancia de dados abra\u00e7a uma causa, quem garante que ela ainda est\u00e1 descrevendo o mundo \u2014 e n\u00e3o tentando mud\u00e1-lo?<\/p>\n

Faltam regras claras<\/strong><\/h2>\n

Para os estudiosos mais cautelosos, o feminismo de dados corre o risco de ser uma teoria cheia de boas inten\u00e7\u00f5es, mas com dificuldade de sair do papel.<\/p>\n

Um dos maiores problemas apontados \u00e9 a falta de regras claras. Se a ideia \u00e9 incluir todo mundo nas decis\u00f5es, como isso funcionaria dentro de um sistema de computador?<\/p>\n

Para Rafaela Weber Mallmann, pesquisadora do projeto Understanding Artificial Intelligence, vinculado \u00e0 USP, essa vis\u00e3o pode acabar ficando apenas no mundo das ideias. \u201cH\u00e1 uma abstra\u00e7\u00e3o que limita a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica. O que aparenta uma falta de dimens\u00e3o normativa que seja poss\u00edvel de ser aplicada como modelos de avalia\u00e7\u00e3o, crit\u00e9rios de auditoria ou diretrizes para implementa\u00e7\u00e3o em pol\u00edticas p\u00fablicas\u201d, diz.<\/p>\n

Traduzindo: \u00e9 muito dif\u00edcil transformar um discurso sobre \u201cjusti\u00e7a\u201d numa ferramenta real que um engenheiro possa usar para testar se um sistema est\u00e1 funcionando direito ou n\u00e3o.<\/p>\n

Existe ainda o risco de a ci\u00eancia virar milit\u00e2ncia disfar\u00e7ada. Alberto Cairo, professor da Universidade de Miami e uma das maiores autoridades no uso de gr\u00e1ficos e informa\u00e7\u00f5es visuais, questiona se o uso de emo\u00e7\u00e3o e causas pol\u00edticas n\u00e3o pode manipular os dados para que eles digam apenas o que o autor quer ouvir.<\/p>\n

Ao estudar um projeto que usava essa l\u00f3gica, Cairo perguntou: \u201cFica claro para o p\u00fablico em geral que o que eles veem \u00e9 o trabalho de profissionais que moldam ativamente os dados para apoiar uma causa, e n\u00e3o o produto de processos automatizados?\u201d.<\/p>\n

M\u00e1quina de classificar<\/strong><\/h2>\n

Por fim, h\u00e1 quem lembre que classificar e separar as coisas em categorias n\u00e3o \u00e9 necessariamente um exerc\u00edcio de poder, mas o modo como nossa mente funciona por natureza.<\/p>\n

\u201cO ser humano j\u00e1 tem esse problema do preconceito. A gente nasceu com uma m\u00e1quina classificadora desde pequeno. E isso a IA tamb\u00e9m faz\u201d, diz Fernando Os\u00f3rio, pesquisador de intelig\u00eancia artificial no Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da USP.<\/p>\n

No fundo, o debate sobre feminismo de dados trata menos dos algoritmos e mais de quem decide os valores que s\u00e3o levados para dentro das m\u00e1quinas. Essa \u00e9 uma decis\u00e3o importante demais para ser tomada apenas em laborat\u00f3rios, salas de aula, gabinetes de Bras\u00edlia e escrit\u00f3rios de big tech<\/em>s.<\/p>\n

A reportagem da Gazeta do Povo<\/strong> procurou a professora Sandra \u00c1vila para uma entrevista. Ela retornou o contato inicial e manifestou interesse em colaborar por escrito, mas n\u00e3o respondeu \u00e0s perguntas enviadas at\u00e9 a conclus\u00e3o deste texto.<\/p>\n

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