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José Roberto de Toledo | Vox Publica
Nos EUA, um pai ficou indignado ao encontrar, na sua caixa de correio, cupons de desconto para roupas de bebê enviados por uma cadeia de varejo em nome de sua filha menor de idade. Acusou a loja de tentar induzir a garota a ser mãe precocemente. Mas, após confrontar a adolescente, descobriu que a filha já estava grávida. Só ele não sabia.
Os estatísticos da loja de departamentos Target não tiveram acesso a nenhum teste de gravidez. Apenas inferiram que aquela consumidora iria dar à luz cruzando informações de compras: a mudança no seu padrão de consumo era consistente com o de outras grávidas. Foram tão precisos quanto um exame de ultrassom.
A história -quase boa demais para ser verdade- ilustra reportagem do New York Times intitulada “Como companhias aprendem os seus segredos”. A rigor, não são dos segredos de uma pessoa, mas dos hábitos da multidão que as empresas estão atrás. Juntando os seus aos meus, descobrem os nossos. Tudo para determinar padrões e prever comportamentos. No conjunto, somos muito mais parecidos uns com os outros do que gostamos de admitir.
Na reportagem, analistas da Target revelaram, orgulhosos, como são capazes de prever, com pequena margem de erro, a data do parto ou o sexo da criança. Tudo com base no consumo de loção de pele, na quantidade de tufos de algodão comprados e na cor do tapete encomendado para o quarto do bebê. Esses itens fazem parte de uma cesta de 25 produtos que compõem o “índice de predição de gravidez” criado pela loja. Não é piada, é dinheiro.
Você pode achar que ninguém está prestando muita atenção em como usa seu cartão de crédito, no que faz com seu mouse e com seu celular ou por onde você anda com seu carro, mas isso não muda o fato de que há gente cuja missão profissional é colecionar, organizar e analisar dados sobre você. É íntimo, mas não é pessoal: é universal.
No mundo do chamado “Big Data”, o nome importa menos que o CPF, que o endereço eletrônico ou que o número do cartão de crédito. Importante é juntar dados sobre a maior massa possível de consumidores, contribuintes, motoristas e internautas. Não para espioná-los -em princípio-, mas para transformar cada um deles num código numérico unificado. Afinal, há menos algarismos do que letras, o que agiliza a computação.
Há cada vez melhores aplicativos para reconciliar bilhões de dados de diferentes origens com o objetivo de determinar que o dono do CPF “tal” é também a pessoa por trás daquele email, deste cartão de crédito, de certo endereço I.P. e -por que não?- de um determinado título de eleitor.
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