Dados podem ser anônimos?

A remoção de ‘dados pessoais’ de um conjunto de dados é suficiente? E é possível nos esconder na imensidão de dados que nos rodeia?

Last Updated: 20 Oct 2016

Governos e empresas afirmam que um anonimato eficiente de dados é possível. Mas assim que você se aprofunda mais no assunto, essa alegação, no entanto, já não é mais tão verdadeira assim.

Vamos usar um exemplo fictício: uma mulher chamada Renata que mora no Rio de Janeiro.

Claro que quem sabe o nome da Renata, pode facilmente identificá-la. Mas se uma pessoa não sabe o nome da Renata, mas sabe que ela mora no Rio de Janeiro, que é mulher, que nasceu no dia 7 de Julho de 1994, que ela gosta de café, que passa bastante tempo no café da Universidade e que tem cabelo ruivo, essa pessoa consegue identificar a Renata, mesmo não sabendo seu nome.

“Anonimato de Dados” significa remover qualquer tipo de dados pessoais que possam identificar um indivíduo. Mas, como foi mostrado no exemplo da Renata, a sua identificação também pode ser feita combinando rastros individuais para, assim, criar o seu perfil.

Portanto, remover ‘dados pessoais’ de um conjunto de dados não é suficiente, já que a re-identificação depende apenas do número de rastros disponíveis, e quais outras informações podem estar vinculadas a este conjunto de dados.

A quantidade de dados que está disponível sobre a gente hoje em dia, combinados com os avanços na análise de informações, aumentaram significativamente a probabilidade de identificar uma pessoa a partir de dados 'anônimos.'

Podemos nos esconder nessa imensidão de dados?

A noção de ‘esconder-se na imensidão de dados’ está ligada a ideia de que a triagem e análise de dados são feitas por pessoas. Mas, obviamente, esse não é o caso, já que a análise de dados é feita por computadores que podem processar um grande volume de dados com o objetivo de acharem padrões e correlações e assim chegarem a conclusões e fazerem previsões.

 

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