Conceito de “Capitalismo de vigilância” na redação

Capitalismo de vigilância na redação com Zuboff

O conceito de “capitalismo de vigilância na redação” costuma aparecer quando o tema trata de dados pessoais, redes sociais e privacidade. Muitos candidatos reduzem o assunto a uma reclamação sobre a coleta de informações. Depois da leitura, você vai explicar o conceito de Shoshana Zuboff, mostrar quem lucra com os dados e montar tese, argumentos e solução com repertório confiável.

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O que é capitalismo de vigilância na redação?

Muitos candidatos tratam a coleta de dados apenas como invasão de privacidade. Essa leitura é incompleta. Ela deixa de lado a pergunta que os temas sobre o assunto costumam fazer, isto é, quem lucra com os dados e por qual mecanismo. Por isso, o texto fica genérico e o repertório perde força. Para dominar o capitalismo de vigilância na redação, o candidato precisa responder a essa pergunta com precisão.

Definição de capitalismo de vigilância segundo Zuboff

Muitos serviços digitais não cobram dinheiro do usuário. Buscadores, redes sociais e aplicativos de mensagens funcionam sem mensalidade. Em troca, coletam dados sobre localização, compras, interesses e relações. A professora americana Shoshana Zuboff deu nome a esse modelo, o capitalismo de vigilância. Em A era do capitalismo de vigilância, ela defende que a experiência humana privada se tornou matéria-prima gratuita de um novo tipo de negócio (ZUBOFF, 2021).

Essa tese responde à pergunta central do tema. Lucram as empresas que transformam o comportamento das pessoas em previsões e vendem essas previsões a clientes empresariais. O usuário, por sua vez, fornece o insumo e raramente percebe o valor que produz.

O que é Big Data

O termo Big Data costuma soar misterioso. Na prática, ele designa a técnica de coletar e analisar grandes volumes de informação. Quando uma tarefa passa por computadores, cada ação vira dado. Esses dados podem ser acumulados, cruzados e analisados. Assim, a vida cotidiana online se torna uma fonte contínua de informação sobre cada pessoa.

Vocabulário do capitalismo de vigilância na redação

Alguns termos ajudam a explicar o fenômeno com exatidão. Entre eles estão dados residuais, excedente comportamental, produtos de predição e mercado de futuros comportamentais. Além disso, vale distinguir personalização, que é o lado visível do serviço, de monitoração, que é o lado oculto da coleta.

Termos que dão precisão ao tema do capitalismo de vigilância.

Exemplo. Considere o tema “Dados pessoais como moeda de troca na era digital”. Um parágrafo adequado afirma que as plataformas oferecem serviços gratuitos e, em contrapartida, coletam informações que alimentam previsões vendidas a anunciantes. Em seguida, cita Zuboff para nomear o modelo. Por fim, conclui que o usuário trabalha, sem remuneração, como fornecedor de matéria-prima.

Erro comum. Muitos textos afirmam, sem nuance, que as empresas “vendem” os dados dos usuários. A afirmação merece cuidado. Segundo a leitura de Zuboff, o que se negocia é a previsão feita a partir dos dados. Por isso, explique o mecanismo antes de acusar.

Na prova. Ao abordar o capitalismo de vigilância na redação, defina o conceito em uma frase. Aponte quem lucra e por qual mecanismo. Use pelo menos um termo técnico, como “dados residuais” ou “produtos de predição”.

Para treinar esse tipo de leitura, consulte os temas comentados da plataforma.

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Como os dados viram lucro no capitalismo de vigilância na redação

Muitos textos falam em “dados” sem explicar o caminho que leva da informação ao lucro. Esse vazio enfraquece o argumento, porque o leitor não enxerga o mecanismo. A explicação fica convincente quando o candidato mostra a sequência completa, da origem dos dados até a venda das previsões.

As cinco fontes de dados

Zuboff aponta cinco fontes que alimentam o Big Data (ZUBOFF, 2018). São as transações comerciais, a internet das coisas, as bases oficiais, as câmeras e a produção social. A quinta fonte merece atenção especial. Tudo o que o usuário publica, curte, compartilha ou busca vira insumo, mesmo quando não há finalidade comercial. Dessa forma, o usuário trabalha de graça. As empresas que organizam esse material ganham com ele.

Das fontes de dados aos usos comerciais, em esquema qualitativo.

Dados residuais e produtos de predição

Segundo Zuboff, o modelo nasceu no Google. No começo, a empresa usava os dados dos usuários apenas para melhorar a busca. Com o tempo, percebeu que sobravam informações sem uso, os chamados dados residuais. Esses dados revelavam padrões de comportamento e permitiam prever em quais anúncios as pessoas clicariam. Assim, a taxa de cliques se tornou o primeiro produto de predição vendido em larga escala (ZUBOFF, 2021).

A partir daí, o modelo se espalhou. A empresa observa o comportamento, converte-o em dados e processa esses dados com inteligência artificial. Depois, vende a previsão a clientes empresariais. Zuboff chama esse mercado de mercado de futuros comportamentais, porque se negocia a probabilidade de a pessoa agir de certo modo.

Do dado ao mercado de futuros comportamentais.

Consentimento nos termos de uso

O usuário costuma autorizar a coleta ao aceitar os termos de uso. No entanto, ele não enxerga o que será produzido com os dados. Por isso, o consentimento tende a ser pouco informado. Essa distinção ajuda a construir um argumento sólido, pois mostra que aceitar um termo não equivale a compreender o uso posterior.

Exemplo. Considere o tema “Gratuidade dos serviços digitais e dados dos usuários”. O parágrafo pode afirmar que a gratuidade esconde uma troca. Em seguida, descreve o percurso da coleta até a venda de previsões. Por fim, conclui que o consentimento formal não garante o conhecimento real do usuário sobre o destino dos dados.

Erro comum. Alguns candidatos citam “Big Data” como se fosse uma entidade. Essa formulação esvazia a explicação. Prefira apresentar o Big Data como técnica humana de coleta e análise, usada por empresas com interesses econômicos.

Na prova. Descreva o caminho completo, da fonte ao lucro, no parágrafo sobre capitalismo de vigilância na redação. Cite uma fonte de dados e um produto de predição. Termine ligando o mecanismo ao usuário.

Big Other e os três imperativos que levam à intervenção no comportamento

Quando se fala em vigilância, muita gente lembra do Grande Irmão. Essa comparação aparece em muitos textos e, por isso, rende pouco. Ela descreve um poder com rosto, que impõe medo. O modelo de Zuboff funciona de outra forma. Por isso, o capitalismo de vigilância na redação ganha força quando o texto explica essa diferença.

Big Other, o poder sem rosto

O Grande Irmão, do romance 1984, de George Orwell, tem rosto e ideologia e impõe medo (ORWELL, 2009). Zuboff chama de Big Other um poder sem rosto, que opera pela conveniência. O usuário o aceita porque o aplicativo é útil. O preço é o dado que ele entrega. Por isso, a vigilância se torna aceitável e quase invisível.

Escala, escopo e ação

Para vender previsões melhores, as empresas seguem três imperativos. O primeiro é a escala, isto é, coletar muitos dados. O segundo é o escopo, ou seja, variar as fontes. O terceiro é a ação, que consiste em intervir no comportamento para torná-lo mais previsível. Segundo Zuboff, essa lógica decorre do modelo econômico, e não da índole de cada executivo.

Experimentos de influência em larga escala

A intervenção aparece em experimentos publicados em revistas científicas. Em um deles, mensagens exibidas a cerca de 61 milhões de usuários aumentaram a participação em uma eleição (Bond et al., 2012). Em outro, a alteração do conteúdo do feed de 689.003 usuários mudou o tom emocional das publicações deles (Kramer, Guillory e Hancock, 2014). Esses casos mostram que a plataforma pode influenciar, em escala, comportamentos íntimos e políticos.

Da conveniência à redução da autonomia.

Monitorar e personalizar

Os dados cumprem duas funções ao mesmo tempo. Para a empresa, servem para monitorar e prever. Para o usuário, servem para personalizar o serviço. A personalização é o lado agradável. A monitoração é o lado oculto. O panóptico, descrito por Foucault (2014), ajuda a entender o efeito psicológico, pois quem se sabe observado muda de comportamento. Han (2018) acrescenta que a vigilância atual explora a exposição voluntária e dispensa a coerção externa.

Exemplo. Considere o tema “Algoritmos e liberdade de escolha”. O parágrafo pode explicar que os aplicativos personalizam o que cada pessoa vê e, assim, orientam decisões sem que ela perceba. Em seguida, cita os experimentos de influência. Por fim, conclui que a autonomia depende do conhecimento sobre esses mecanismos. O tema conversa com o [link interno: artigo sobre democracia e algoritmos na redação].

Erro comum. Afirmar que toda personalização é manipulação. Essa generalização enfraquece o texto. Reconheça que a personalização tem utilidade e mostre que o problema está na monitoração oculta e na intervenção sem consentimento informado.

Na prova. Compare o Grande Irmão com o Big Other em duas frases. Cite um experimento e identifique o imperativo da ação. Evite chamar qualquer plataforma de ditadura.

Capitalismo de vigilância na redação, democracia e regulação

Muitos candidatos propõem “conscientizar a população” e encerram o texto. Essa solução é vaga e não enfrenta a causa do problema. Segundo Zuboff, a causa é uma lógica econômica. Por isso, a resposta precisa envolver leis, instituições e responsabilidade das empresas.

Autonomia e desigualdade de conhecimento

Zuboff afirma que o modelo ameaça a democracia por dois caminhos. No primeiro, o alvo é a autonomia. Se as escolhas são induzidas sem consciência, a capacidade de decidir por conta própria diminui. Sem autonomia, não há cidadania plena. No segundo, o problema é a desigualdade de conhecimento. As empresas sabem muito sobre as pessoas. As pessoas sabem pouco sobre elas. Esse desequilíbrio dá às empresas um poder que as instituições têm dificuldade de controlar.

Dados que mostram a preocupação social

Uma pesquisa do Pew Research Center com 4.272 adultos dos Estados Unidos mostrou que 81% consideram que os riscos da coleta de dados por empresas superam os benefícios. Segundo o mesmo levantamento, 81% afirmam ter pouco ou nenhum controle sobre os dados coletados. O número serve de apoio, mas cite-o sempre com a fonte e sem extrapolar para o Brasil.

LGPD e regulamento europeu

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados exige uma hipótese legal para tratar dados pessoais, como o consentimento do titular. Ela também estabelece princípios como finalidade, necessidade e transparência (BRASIL, 2018). Na Europa, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados cumpre papel semelhante (UNIÃO EUROPEIA, 2016). Esses textos servem de repertório legal para o parágrafo de solução.

Crítica ao capitalismo de vigilância como modelo de negócio

A crítica de Zuboff dirige-se a um modelo de negócio. Ela reconhece que os serviços digitais melhoraram a vida de muitas pessoas. A autora afirma ainda que as sociedades democráticas poderiam usar o Big Data para desenvolver medicamentos e enfrentar a crise climática. Para ela, a solução passa por duas frentes. A primeira é interromper a oferta, ao proibir a coleta da experiência privada sem conhecimento e consentimento. A segunda é interromper a demanda, ao proibir os mercados de futuros comportamentais.

Duas formas de erosão da democracia e a resposta regulatória.

Exemplo. Considere o tema “Proteção de dados pessoais no Brasil”. O parágrafo de solução pode indicar que o Congresso e a autoridade de proteção de dados fiscalizem o uso comercial de informações. Para isso, devem criar regras claras de consentimento. Assim, reduzem a assimetria de conhecimento entre empresas e cidadãos. Para aprofundar o tema das plataformas como centro da economia, consulte o [link interno: artigo sobre tecnofeudalismo na redação].

Erro comum. Propor a proibição do Big Data ou da internet. Essa medida contraria a própria crítica de Zuboff, que visa ao modelo de negócio. Prefira propor regras para o uso comercial dos dados.

Na prova. Ao propor solução para o capitalismo de vigilância na redação, nomeie o agente, a ação e a finalidade. Cite a LGPD ou o regulamento europeu. Relacione a medida à autonomia ou ao equilíbrio de conhecimento.

Como usar o capitalismo de vigilância na redação com tese e estrutura

No capitalismo de vigilância na redação, Zuboff é um repertório de alto impacto, porque reúne conceito, dado e proposta de solução. O problema surge quando o candidato cita a autora de forma solta. Nesse caso, o repertório vira enfeite e não sustenta a tese. A solução é distribuir cada elemento em um ponto do texto.

Conceito, exemplo e regulação

Ao citar Zuboff, apresente o conceito central, relacione-o ao exemplo do enunciado e conclua com a necessidade de regulação. Essa ordem dá progressão ao raciocínio. O leitor entende o fenômeno, vê onde ele aparece e reconhece a medida que o combate.

Onde cada elemento do repertório entra no texto sobre capitalismo de vigilância.

Teses para o capitalismo de vigilância na redação

A tese muda conforme o recorte do tema. Se o enunciado fala em privacidade, defenda que a coleta de dados exige consentimento informado. Se fala em consumo, defenda que as previsões orientam escolhas sem transparência. Se fala em democracia, defenda que a desigualdade de conhecimento reduz a autonomia. Em todos os casos, a tese afirma uma posição e anuncia os argumentos.

Repertórios que combinam com Zuboff

Zuboff dialoga bem com outros autores. Orwell contrasta a vigilância com rosto e a vigilância pela conveniência. Foucault explica o efeito do olhar contínuo sobre o comportamento. Han descreve a exposição voluntária. Para a abertura do texto, consulte o artigo sobre como começar uma redação.

Para o excesso de informação, leia o [link interno: artigo sobre infodemia na redação]. Para os riscos da tecnologia, veja o [link interno: artigo sobre inteligência artificial na redação].

Exemplo. Considere uma conclusão para o tema “Quem lucra com os dados pessoais?”. Ela retoma a tese e indica que o Congresso e a autoridade de proteção de dados devem regular a coleta e o uso comercial. Por fim, afirma que a autonomia do cidadão depende de transparência. Assim, o texto fecha o raciocínio e responde à pergunta do enunciado.

Erro comum. Citar a autora sem ligar a ideia ao exemplo do enunciado. Esse desvio parece repertório decorado. Depois de citar, explique em uma ou duas frases como o conceito se aplica ao caso proposto.

Na prova. Escolha um conceito de Zuboff por parágrafo. Relacione-o ao exemplo do enunciado. Feche com uma medida concreta de regulação.

Principais pontos

• ➜ Capitalismo de vigilância é o modelo em que a experiência privada vira matéria-prima gratuita para prever comportamento.

• ➜ Quem lucra são as empresas que vendem previsões feitas a partir dos dados, e não os dados em si.

• ➜ As cinco fontes de dados são transações, internet das coisas, bases oficiais, câmeras e produção social.

• ➜ Os três imperativos são escala, escopo e ação. A ação consiste em intervir no comportamento.

• ➜ O Big Other é um poder sem rosto, que opera pela conveniência. Ele difere do Grande Irmão de Orwell.

• ➜ O modelo ameaça a autonomia e cria desigualdade de conhecimento entre empresas e cidadãos.

• ➜ Para usar o capitalismo de vigilância na redação, feche com uma solução apoiada em leis, como a LGPD.

Conclusão

O capitalismo de vigilância na redação exige mais do que a denúncia da coleta de dados. O candidato precisa explicar o mecanismo, mostrar quem lucra e indicar uma resposta institucional. Zuboff oferece esse caminho, porque reúne conceito, dados e proposta de solução em um único repertório. Esse conjunto dá precisão e autoria ao texto. Além disso, evita o desvio mais comum, que é tratar o tema como simples queixa de privacidade.

Para escrever um bom texto, defina o modelo em uma frase e descreva o percurso do dado ao lucro. Em seguida, mostre como o Big Other atua pela conveniência e como os imperativos de escala, escopo e ação levam à intervenção no comportamento. Depois, relacione esses efeitos à autonomia e à democracia.

A solução deve ter agente, ação e finalidade. Cite a LGPD ou o regulamento europeu e evite pedir a proibição da tecnologia, pois a crítica visa ao modelo de negócio. Por fim, lembre que a banca avalia a fundamentação. Por isso, cada afirmação precisa de razão e de exemplo. Esse cuidado evita o repertório decorado. Com treino e correção, o texto evolui de forma consistente. Para continuar a preparação, conheça a Plataforma Minha Discursiva, que reúne correção de redações, banco de temas e cursos.

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Perguntas frequentes sobre capitalismo de vigilância

O que é capitalismo de vigilância na redação?

É o modelo descrito por Shoshana Zuboff, em que a experiência humana privada vira matéria-prima gratuita. Na redação, o candidato explica como as empresas transformam esses dados em previsões de comportamento e vendem essas previsões.

Quem lucra com os dados pessoais, segundo Zuboff?

Lucram as empresas que coletam os dados e fabricam previsões. Os clientes empresariais compram essas previsões para influenciar escolhas, como a compra de um produto.

As empresas vendem os dados dos usuários?

Em geral, elas negociam as previsões feitas a partir dos dados. Por isso, vale explicar o mecanismo em vez de afirmar, sem nuance, que os dados são vendidos.

O que é Big Other?

É o nome que Zuboff dá a um poder sem rosto, que opera pela conveniência. Diferentemente do Grande Irmão de Orwell, ele não exige medo, pois o usuário o aceita por causa da utilidade do aplicativo.

Posso criticar o Big Data na redação?

Sim, mas dirija a crítica ao modelo de negócio. Zuboff reconhece que o Big Data pode ajudar na ciência e na saúde. O problema está no uso comercial sem transparência.

Como usar o capitalismo de vigilância na redação?

Apresente o conceito, relacione-o ao exemplo do enunciado e conclua com uma medida de regulação. Assim, o repertório sustenta a tese e a solução.

Qual lei brasileira cabe no repertório?

A Lei Geral de Proteção de Dados, de 2018, cabe bem. Ela exige uma hipótese legal para tratar dados pessoais e estabelece princípios como finalidade, necessidade e transparência.

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Referências

BOND, Robert M. et al. A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization. Nature, v. 489, p. 295-298, 2012.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: https://www2.camara.leg.br/legin/fed/lei/2018/lei-13709-14-agosto-2018-787077-publicacaooriginal-156212-pl.html. Acesso em: 2 nov. 2026.

FOUCAULT, Michel. Vigiar e punir: nascimento da prisão. Tradução de Raquel Ramalhete. 42. ed. Petrópolis: Vozes, 2014.

HAN, Byung-Chul. Psicopolítica: o neoliberalismo e as novas técnicas de poder. Tradução de Maurício Liesen. Belo Horizonte: Âyiné, 2018.

KRAMER, Adam D. I.; GUILLORY, Jamie E.; HANCOCK, Jeffrey T. Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 111, n. 24, p. 8788-8790, 2014.

MINHA DISCURSIVA. Como começar uma redação da banca FCC: 5 passos. Disponível em: https://minhadiscursiva.com/blog/como-comecar-uma-redacao-da-banca-fcc-5-passos/. Acesso em: 2 nov. 2026.

MINHA DISCURSIVA. Temas comentados. Disponível em: https://minhadiscursiva.com/temas. Acesso em: 2 nov. 2026.

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UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2016/679 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 27 de abril de 2016 (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados). Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32016R0679. Acesso em: 2 nov. 2026.

ZUBOFF, Shoshana. A era do capitalismo de vigilância: a luta por um futuro humano na nova fronteira do poder. Tradução de George Schlesinger. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2021.

ZUBOFF, Shoshana. Big Other: capitalismo de vigilância e perspectivas para uma civilização de informação. In: BRUNO, Fernanda et al. (org.). Tecnopolíticas da vigilância: perspectivas da margem. São Paulo: Boitempo, 2018. p. 17-68.