- Proposta de Data Trusts (fideicomissos de dados) permite que o setor público acesse dados privados de forma agregada e anonimizável, com consentimento dos cidadãos e sem violar a LGPD.
- A governança seria neutra e participativa, com um Conselho superior que inclui sociedade civil, setor privado, academia e governo; dados protegidos por criptografia de ponta a ponta, privacidade diferencial e auditoria anual.
- O texto aponta seis Data Trusts setoriais prioritários: Mobilidade urbana, Saúde pública, Finanças inclusivas, Segurança alimentar, Contagem populacional e Inflação.
- Entre os objetivos, estão reduzir desertos de transporte, prever surtos epidêmicos, estimar o PIB da informalidade em tempo real, mapear desertos alimentares e medir variações de preços com maior precisão.
- Principais riscos incluem reidentificação, captura corporativa da governança e exclusão digital; o caminho proposto é uma via de governança compartilhada, com fiscalização, transparência e sanções para usos indevidos.
A proposta de Data Trusts surge como resposta à assimetria entre o avanço digital e a governança pública. Dados são gerados em tempo real por plataformas privadas, enquanto o Estado ainda depende de censos e pesquisas antigas. A iniciativa busca manter a privacidade e ampliar a evidência para políticas públicas.
Defensores argumentam que, sem controle público, o processamento de dados fica nas mãos de empresas e atores estrangeiros. O Estado passa a ser usuário de instrumentos privados, com riscos à soberania informacional e à democracia.
O texto propõe a criação de um intermediário neutro entre cidadãos, empresas e Estado. Usuários consentem com finalidades claras e dados agregados são fornecidos por plataformas digitais. Pesquisadores e órgãos públicos teriam acesso mediante protocolos auditáveis.
Data Trusts: solução
Os salvaguardas incluem ambientes seguros, criptografia ponta a ponta e privacidade diferencial. Auditorias anuais por entidades independentes e transparência sobre tipos de dados, usos e acessos são previstos. Punições para reidentificação ou uso indevido são previstas.
A governança seria exercida por um Conselho Superior com participação da sociedade civil, setor privado, academia e governo. O modelo busca evitar abusos, reduzir vieses e assegurar acesso equitativo às informações.
Experimentos setoriais
O texto recomenda seis Data Trusts setoriais para o Brasil. Mobilidade Urbana integraria dados de apps de transporte, operadoras e bilhetagem para mapear desertos de deslocamento e orientar investimentos.
Saúde Pública combinaria wearables, apps, farmácias e hospitais para vigilância epidemiológica em tempo real, com alertas ante crises de calor ou surtos. Finanças Inclusivas estimaria o PIB da Informalidade municipal para microcrédito.
Segurança Alimentar cruzaria dados de delivery, comércio e mapas de renda para identificar desertos alimentares. Contagem Populacional permitiria censos anuais ou em tempo real com custos reduzidos. Inflação usaria notas fiscais para medir variações com maior precisão.
Riscos e salvaguardas
Entre os riscos estão reidentificação de indivíduos, captura corporativa da governança e exclusão digital. As salvaguardas previstas incluem campanhas de educação digital, acesso offline e participação de grupos vulneráveis no Conselho.
O objetivo é evitar uma privatização total da informação ou uma estatização autoritária. O modelo enfatiza governança compartilhada, com controle cidadão sobre dados e uso responsável pelo Estado.
O Brasil, com LGPD e capacidades técnicas, poderia liderar globalmente. A experiência já ocorre em fases iniciais, buscando equilíbrio entre privacidade, transparência e políticas públicas eficazes para a era digital.
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