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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/53542
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Title: Perfilamento e racismo algorítmico : desafios à proteção da população negra à luz do ordenamento jurídico brasileiro
Authors: Oliveira, Gabriel de Araújo
Orientador(es):: Aguiar, Alexandre Kehrig Veronese
Assunto:: Racismo algorítmico
Inteligência artificial - regulação
Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
Issue Date: 29-Dec-2025
Citation: OLIVEIRA, Gabriel de Araújo. Perfilamento e racismo algorítmico: desafios à proteção da população negra à luz do ordenamento jurídico brasileiro. 2025. 98 f., il. Dissertação (Mestrado em Direito) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Abstract: A partir de uma perspectiva interdisciplinar, que parte da intersecção entre direito, tecnologia e discriminação, o presente trabalho objetiva analisar o perfilamento automatizado enquanto uma manifestação do racismo algorítmico e, por consequência, os esforços do Brasil para regulamentação dessa técnica através de normas existentes no ordenamento jurídico pátrio, a exemplo da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), e da iminente regulamentação da Inteligência Artificial (IA) como uma forma de combate ao racismo estrutural. No primeiro capítulo, são feitas considerações técnicas sobre categorias como IA, dados pessoais, big data, algoritmos e, não menos importante, aprendizado de máquina e IA generativa. No segundo capítulo, discorre-se sobre o racismo como construção social e estruturante da sociedade capitalista e, por conseguinte, analisa-se o fenômeno racismo algorítmico, notadamente a partir de manifestações no perfilamento automatizado. Por fim, no terceiro e último capítulo, são analisados mecanismos presentes na legislação de proteção de dados pessoais, assim como em iniciativas globais e nacionais, a exemplo do Projeto de Lei n. 2.338/2023, formas de inibir violações a direitos fundamentais e de contribuir para a proteção da população negra ante os riscos discriminatórios do perfilamento automatizado.
Abstract: From an interdisciplinary perspective, which begins at the intersection of law, technology, and discrimination, this paper aims to analyze automated profiling as a manifestation of algorithmic racism and, consequently, Brazil's efforts to regulate this technique through existing standards in the national legal system, such as the Brazilian General Data Protection Law (LGPD), and the imminent regulation of Artificial Intelligence (AI) as a way to combat structural racism. The first chapter presents technical considerations on categories such as AI, personal data, big data, algorithms, and, no less importantly, machine learning and generative AI. The second chapter discusses racism as a social and structuring construct of capitalist society and, consequently, analyzes the phenomenon of algorithmic racism, notably through its manifestations in automated profiling. Finally, the third and final chapter analyzes mechanisms present in personal data protection legislation, as well as in global and national initiatives, such as Bill no. 2.338/2023, ways to inhibit violations of fundamental rights and to contribute to the protection of the Black population against the discriminatory risks of automated profiling.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Direito (FD)
Description: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito, 2025.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Direito
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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