REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/782706591
RESUMO
Este artigo analisa as relações entre vigilância algorítmica, racismo estrutural e as novas formas de racionalidade punitiva presentes no Brasil contemporâneo. Parte-se do pressuposto de que tecnologias digitais aplicadas à segurança pública, como sistemas de reconhecimento facial e mecanismos de classificação automatizada, não operam de maneira neutra, mas são atravessadas por contextos sociais, históricos e políticos que podem reproduzir desigualdades já existentes. A pesquisa utiliza como referenciais teóricos os estudos sobre racismo algorítmico, especialmente a perspectiva do The New Jim Code, desenvolvida por Ruha Benjamin, além das contribuições de autores que discutem vigilância, plataformização e governamentalidade algorítmica. Por meio de pesquisa bibliográfica de abordagem qualitativa, o estudo examina como a incorporação de tecnologias digitais às práticas de segurança pública pode reforçar processos de seletividade penal e ampliar mecanismos de suspeição racializada. A análise também discute o conceito de tecnoconservadorismo como uma racionalidade política que articula discursos punitivos, valores conservadores e dinâmicas próprias das plataformas digitais. Argumenta-se que a chamada plataformização da vida social modifica as formas de circulação de discursos e de gestão das condutas, criando novas possibilidades de amplificação de narrativas criminalizantes. Conclui-se que a adoção de tecnologias de vigilância, quando dissociada de mecanismos de transparência, controle democrático e avaliação de impactos sociais, pode contribuir para a atualização de práticas históricas de exclusão sob a aparência de neutralidade técnica.
Palavras-chave: Vigilância algorítmica; Racismo algorítmico; Tecnologias de segurança pública; Seletividade penal; Plataformização.
ABSTRACT
This article analyzes the relationships between algorithmic surveillance, structural racism, and new forms of punitive rationality in contemporary Brazil. It proceeds from the premise that digital technologies applied to public security—such as facial recognition systems and automated classification mechanisms—do not operate neutrally; rather, they are shaped by social, historical, and political contexts that can reproduce existing inequalities. The research draws on theoretical frameworks regarding algorithmic racism—specifically the "New Jim Code" perspective developed by Ruha Benjamin—as well as contributions from authors discussing surveillance, platformization, and algorithmic governmentality. Through a qualitative literature review, the study examines how the integration of digital technologies into public security practices can reinforce processes of penal selectivity and expand mechanisms of racialized suspicion. The analysis also discusses the concept of "techno-conservatism" as a political rationality that articulates punitive discourses, conservative values, and the dynamics inherent to digital platforms. It argues that the so-called platformization of social life alters the circulation of discourses and the management of conduct, creating new possibilities for amplifying criminalizing narratives. The study concludes that the adoption of surveillance technologies, when divorced from mechanisms of transparency, democratic oversight, and social impact assessment, can contribute to perpetuating historical practices of exclusion under the guise of technical neutrality.
Keywords: Algorithmic surveillance; Algorithmic racism; Public security technologies; Penal selectivity; Platformization.
1. INTRODUÇÃO
Nas últimas décadas, a incorporação de tecnologias digitais aos sistemas de segurança pública passou a ocupar posição central nos debates sobre modernização estatal, prevenção criminal e gestão dos riscos sociais. Sistemas de reconhecimento facial, bancos integrados de dados, plataformas de monitoramento e ferramentas de análise automatizada vêm sendo apresentados como instrumentos capazes de ampliar a eficiência das instituições públicas, reduzir incertezas decisórias e aprimorar a capacidade de intervenção do Estado sobre determinados fenômenos sociais.
Entretanto, a expansão dessas tecnologias tem fomentado a necessidade de compreender não apenas o funcionamento técnico dos algoritmos, mas os efeitos políticos, sociais e jurídicos decorrentes de sua implementação. Longe de constituírem mecanismos neutros de processamento de informações, os sistemas algorítmicos são produzidos em contextos históricos específicos, alimentados por bases de dados construídas socialmente e orientados por escolhas institucionais que refletem determinadas concepções sobre risco, normalidade e ameaça.
Nesse sentido, a promessa de objetividade associada às tecnologias automatizadas precisa ser analisada criticamente. Como demonstra Lyon (2018), as práticas contemporâneas de vigilância não se limitam à observação dos indivíduos, mas envolvem processos de classificação social que organizam sujeitos e grupos em categorias diferenciadas de visibilidade, acesso e controle. A lógica algorítmica, portanto, não apenas identifica padrões como também participa da produção de formas específicas de conhecimento sobre populações, territórios e comportamentos.
Essa problemática é aprofundada pelos estudos críticos da tecnologia. Noble (2021), ao analisar os mecanismos de busca digitais, evidencia que sistemas aparentemente neutros podem reproduzir hierarquias sociais ao incorporarem valores, interesses econômicos e desigualdades presentes nos ambientes em que são desenvolvidos. Benjamin (2019), por sua vez, formula o conceito de The New Jim Code para demonstrar como tecnologias apresentadas como inovadoras e imparciais podem atualizar formas históricas de discriminação racial por meio de processos automatizados de classificação e tomada de decisão.
No campo da segurança pública, essa discussão assume particular relevância no contexto brasileiro, marcado por uma longa trajetória de seletividade penal, desigualdade racial e criminalização diferenciada de determinados grupos sociais. A criminologia crítica demonstra que os processos de definição do crime e do criminoso não são distribuídos de maneira uniforme, mas atravessados por relações de poder que historicamente colocam populações negras e periféricas em posições privilegiadas de vigilância e punição (BARATTA, 2011; BATISTA, 2011). Assim, a introdução de tecnologias digitais nesse campo exige investigar em que medida tais ferramentas podem reproduzir, reorganizar ou intensificar padrões previamente existentes de controle social.
O reconhecimento facial constitui um exemplo emblemático dessa tensão. Embora seja frequentemente apresentado como recurso técnico destinado à identificação de suspeitos e ao aumento da eficiência policial, sua utilização envolve questões relacionadas à qualidade das bases de dados, transparência dos critérios empregados e distribuição desigual dos impactos produzidos. O problema, portanto, não se restringe à precisão matemática dos sistemas, mas envolve compreender quais sujeitos são historicamente mais expostos aos efeitos das classificações automatizadas e quais instituições definem os parâmetros de risco utilizados.
Paralelamente à expansão das tecnologias de vigilância estatal, as plataformas digitais modificaram profundamente as formas de circulação de informações, produção de visibilidade e organização das interações sociais. As plataformas não funcionam apenas como meios de comunicação, mas como infraestruturas capazes de ordenar conteúdos, direcionar atenção e influenciar comportamentos por meio de mecanismos algorítmicos de recomendação e classificação (VAN DIJCK; POELL; DE WAAL, 2018). Nessa perspectiva, a circulação de discursos políticos passa a ocorrer em ambientes mediados por arquiteturas digitais orientadas pela lógica da atenção e do engajamento.
No Brasil contemporâneo, essa transformação tecnológica coincide com a emergência de novas formas de mobilização política e circulação de discursos conservadores nas redes digitais. Estudos sobre a nova direita brasileira apontam que esses ambientes favoreceram a construção de comunidades políticas organizadas em torno de temas como segurança, moralidade, ordem social e combate ao crime (SOLANO, 2018; ROCHA, 2021). Nesse contexto, discursos punitivistas encontram novas possibilidades de amplificação, especialmente quando articulados a sentimentos coletivos de medo, insegurança e demanda por controle.
É nesse cruzamento entre tecnologia, política e segurança pública que este artigo propõe discutir o conceito de tecnoconservadorismo como uma categoria analítica voltada à compreensão da articulação entre racionalidades conservadoras, plataformas digitais e tecnologias de vigilância. O termo é utilizado aqui não como uma ideologia homogênea previamente consolidada, mas como uma ferramenta interpretativa para analisar a convergência entre discursos de endurecimento penal, valores políticos conservadores e infraestruturas digitais capazes de ampliar sua circulação.
Essa discussão dialoga diretamente com as contribuições de Rosa, Amaral e Nemer (2023), especialmente no que se refere ao conceito de plataformentalização, compreendido como processo no qual as plataformas digitais ultrapassam a função de simples mediadoras comunicacionais e passam a atuar como estruturas de organização da visibilidade, modulação das condutas e produção de formas específicas de governamentalidade. Conforme argumentam os autores, a expansão das infraestruturas digitais modifica as formas pelas quais sujeitos, informações e práticas sociais são classificados e administrados.
A partir desse enquadramento, o artigo parte da seguinte questão de pesquisa: de que modo a articulação entre vigilância algorítmica, racionalidades tecnoconservadoras e dinâmicas de plataformentalização contribui para a produção contemporânea de processos de suspeição e controle social racializado no Brasil?
A hipótese defendida é que as tecnologias digitais aplicadas à segurança pública não devem ser compreendidas exclusivamente como instrumentos técnicos de inovação administrativa, mas como dispositivos sociotécnicos inseridos em relações históricas de poder. Em contextos marcados por desigualdades estruturais, tais tecnologias podem transformar padrões sociais de classificação em critérios aparentemente neutros, conferindo legitimidade técnica a práticas historicamente seletivas.
Metodologicamente, a pesquisa possui abordagem qualitativa, baseada em revisão bibliográfica e análise de literatura nacional e internacional sobre vigilância, racismo algorítmico, plataformas digitais, criminologia crítica e governamentalidade. O objetivo central consiste em analisar como tecnologias digitais e infraestruturas algorítmicas participam da reorganização contemporânea das práticas de controle social, considerando suas relações com desigualdades raciais e racionalidades políticas punitivas.
A contribuição do estudo reside na articulação de debates ainda frequentemente tratados de maneira separada: os estudos críticos da tecnologia, a criminologia crítica brasileira e as pesquisas sobre plataformas digitais. Ao aproximar conceitos como The New Jim Code, governamentalidade algorítmica e plataformentalização, o artigo busca compreender como novas formas de mediação tecnológica podem reconfigurar práticas históricas de vigilância e produção da suspeição no Brasil contemporâneo.
2. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
A pesquisa adota uma abordagem qualitativa, de caráter exploratório e analítico, fundamentada em revisão bibliográfica e análise crítica de literatura especializada. A escolha desse percurso metodológico está relacionada ao objetivo de compreender os sentidos sociais e políticos atribuídos às tecnologias digitais aplicadas à segurança pública, considerando que algoritmos, sistemas automatizados e plataformas digitais não constituem apenas ferramentas técnicas, mas dispositivos inseridos em relações históricas de poder, classificação e controle social.
Diferentemente de uma investigação orientada à mensuração da eficiência operacional de sistemas tecnológicos específicos, este estudo concentra-se na análise dos efeitos sociopolíticos produzidos pela incorporação de infraestruturas digitais em práticas de vigilância e gestão da segurança pública. Parte-se da compreensão de que tecnologias baseadas em dados operam dentro de contextos institucionais determinados e, portanto, devem ser analisadas a partir das relações entre seus modos de funcionamento, os discursos que legitimam sua utilização e os grupos sociais sobre os quais incidem seus efeitos.
O corpus bibliográfico foi constituído por obras nacionais e internacionais selecionadas a partir de quatro eixos teóricos principais: (a) estudos críticos da vigilância e da dataficação; (b) pesquisas sobre racismo algorítmico e desigualdades tecnológicas; (c) estudos sobre plataformas digitais, governamentalidade algorítmica e plataformentalização; e (d) criminologia crítica e seletividade penal. A seleção dos autores buscou privilegiar contribuições capazes de estabelecer um diálogo interdisciplinar entre tecnologia, direito, sociologia e estudos sobre segurança pública.
No primeiro eixo, foram mobilizadas as contribuições de Lyon (2018), Pasquale (2015) e Zuboff (2021), especialmente para compreender como práticas contemporâneas de vigilância, classificação e extração de dados reorganizam formas de conhecimento e gestão dos indivíduos. No campo dos estudos sobre desigualdade tecnológica, foram utilizadas as análises de Benjamin (2019), Noble (2021), Browne (2015) e Silva (2022), que permitem problematizar a relação entre algoritmos, raça e reprodução de hierarquias sociais. Para compreender as transformações produzidas pelas plataformas digitais, foram incorporadas as discussões de Van Dijck, Poell e De Waal (2018), além das formulações de Rosa, Amaral e Nemer (2023) sobre plataformentalização e governamentalidade algorítmica. Por fim, a análise da dimensão punitiva e seletiva das práticas de controle social foi fundamentada nas contribuições de Baratta (2011), Batista (2011) e Wacquant (2001).
A seleção do material bibliográfico ocorreu considerando a relevância teórica das obras para os objetivos da pesquisa, sua recorrência nos debates acadêmicos contemporâneos sobre tecnologia e controle social e sua capacidade explicativa para o contexto brasileiro. Foram considerados livros, artigos científicos e trabalhos acadêmicos localizados em bases de produção científica, como Portal de Periódicos CAPES, SciELO e Google Scholar, utilizando como descritores combinações dos termos: “racismo algorítmico”, “vigilância algorítmica”, “segurança pública”, “tecnologia e controle social”, “plataformização”, “governamentalidade algorítmica” e “seletividade penal”.
O procedimento analítico adotado consistiu na leitura interpretativa e articulação conceitual das obras selecionadas, buscando identificar convergências, tensões e contribuições teóricas para compreender a relação entre tecnologias digitais e práticas contemporâneas de controle social. A análise foi organizada a partir de três categorias centrais construídas no diálogo entre a literatura examinada: (1) a crítica à neutralidade tecnológica e a produção algorítmica de desigualdades; (2) a articulação entre plataformas digitais, circulação de discursos punitivos e racionalidades conservadoras; e (3) a incorporação de tecnologias de dados na segurança pública brasileira e seus efeitos sobre processos de suspeição racializada.
Nesse sentido, os conceitos de tecnoconservadorismo e plataformentalização são utilizados como categorias analíticas construídas e mobilizadas pelo próprio estudo para interpretar a articulação entre discursos políticos, infraestruturas digitais e práticas de controle social. Não se parte da premissa de que a tecnologia determina automaticamente resultados discriminatórios, mas de que seus efeitos são produzidos na interação entre sistemas técnicos, instituições, bases de dados e estruturas sociais historicamente marcadas por desigualdades.
Assim, a metodologia adotada busca compreender a tecnologia como fenômeno sociotécnico, no qual elementos computacionais, práticas institucionais e relações de poder se encontram imbricados. Essa perspectiva permite analisar de que maneira a expansão das tecnologias digitais na segurança pública pode contribuir tanto para novas formas de gestão estatal quanto para a atualização de mecanismos tradicionais de vigilância, classificação e seletividade penal.
3. A FALÁCIA DA NEUTRALIDADE TÉCNICA E O RACISMO ALGORÍTMICO
A incorporação de sistemas algorítmicos às políticas de segurança pública tem sido frequentemente acompanhada por uma narrativa de neutralidade técnica, segundo a qual a automação das decisões permitiria superar limitações humanas, reduzir subjetividades e ampliar a eficiência institucional. Essa perspectiva parte da compreensão de que algoritmos seriam instrumentos essencialmente matemáticos, orientados por critérios objetivos e desvinculados de valores sociais ou disputas políticas. Entretanto, estudos críticos sobre tecnologia demonstram que essa concepção desconsidera o caráter sociotécnico dos sistemas algorítmicos, uma vez que sua construção envolve escolhas humanas relacionadas à definição de objetivos, seleção de dados, elaboração de parâmetros e interpretação dos resultados produzidos.
Nesse sentido, algoritmos não devem ser compreendidos como entidades autônomas capazes de produzir decisões independentes do contexto em que são desenvolvidos e aplicados. Eles funcionam a partir de bases de dados historicamente constituídas, classificações previamente estabelecidas e critérios institucionais que refletem determinadas formas de compreender e organizar a realidade social. Como argumenta Lyon (2018), as tecnologias contemporâneas de vigilância realizam processos de social sorting, isto é, práticas de classificação social que distribuem indivíduos e grupos em categorias capazes de influenciar suas possibilidades de circulação, acesso a direitos e exposição a mecanismos de controle.
A crítica à neutralidade algorítmica não significa afirmar que toda tecnologia produz necessariamente resultados discriminatórios, mas reconhecer que sistemas automatizados podem reproduzir ou intensificar desigualdades quando inseridos em instituições marcadas por estruturas históricas de exclusão. Nesse aspecto, a contribuição de Noble (2021) é fundamental ao demonstrar que mecanismos de classificação e ranqueamento digital não apenas refletem desigualdades sociais existentes, mas podem conferir aparência de objetividade a hierarquias construídas socialmente. Seus estudos sobre mecanismos de busca evidenciam como decisões aparentemente técnicas relacionadas à organização da informação podem reproduzir representações racializadas e de gênero.
Essa discussão ganha maior complexidade quando deslocada para o campo da segurança pública, no qual classificações automatizadas podem produzir efeitos concretos sobre direitos, liberdade e integridade dos indivíduos. Diferentemente de outros campos em que erros algorítmicos podem gerar impactos econômicos ou informacionais, no âmbito policial e penal as consequências podem envolver abordagens, investigações, restrições de circulação e até prisões equivocadas. Por essa razão, a utilização de tecnologias como reconhecimento facial, policiamento preditivo e sistemas automatizados de avaliação de risco exige uma análise que ultrapasse a dimensão da eficiência operacional e considere seus efeitos sociais e políticos.
É nesse contexto que Benjamin (2019) desenvolve o conceito de The New Jim Code, demonstrando como tecnologias contemporâneas podem atualizar formas históricas de discriminação racial sob uma aparência de inovação e neutralidade. A autora não argumenta que a tecnologia possui uma intenção discriminatória própria, mas evidencia que sistemas tecnológicos são desenvolvidos dentro de sociedades atravessadas por desigualdades raciais, podendo incorporar e reorganizar padrões existentes de exclusão. O problema central, portanto, não está apenas no funcionamento técnico dos algoritmos, mas nas relações sociais que estruturam sua criação, aplicação e legitimação.
No campo dos estudos brasileiros sobre tecnologia e desigualdade racial, Silva (2022) amplia essa discussão ao demonstrar que o racismo algorítmico não se limita à presença de erros estatísticos ou falhas de programação. Trata-se de um fenômeno relacionado à maneira como infraestruturas digitais participam de processos de classificação, visibilidade e hierarquização social. Assim, sistemas algorítmicos podem atuar como mecanismos de reprodução de desigualdades quando operam sobre bases de dados produzidas por instituições historicamente marcadas por práticas seletivas.
Essa problemática é particularmente relevante no Brasil, onde a formação do sistema penal está relacionada a processos históricos de controle social racializado. A criminologia crítica brasileira demonstra que a criminalização não ocorre de maneira distribuída igualmente entre os diferentes grupos sociais, mas acompanha desigualdades estruturais relacionadas à raça, classe e território (BARATTA, 2011; BATISTA, 2011). Dessa forma, quando tecnologias digitais são implementadas em instituições que já apresentam padrões seletivos de vigilância, existe o risco de que registros históricos de desigualdade sejam convertidos em indicadores aparentemente objetivos de risco ou suspeição.
Outro aspecto central dessa discussão refere-se à opacidade dos sistemas algorítmicos. Pasquale (2015) destaca que muitos mecanismos automatizados funcionam como “caixas-pretas”, nas quais os critérios utilizados para produzir determinadas classificações permanecem inacessíveis aos indivíduos afetados e, muitas vezes, às próprias instituições responsáveis por sua utilização. No campo da segurança pública, essa opacidade pode dificultar processos de responsabilização democrática, uma vez que decisões com elevado impacto social passam a ser justificadas pela suposta autoridade técnica dos sistemas computacionais.
Além disso, O’Neil (2020) demonstra que modelos matemáticos aplicados a grandes volumes de dados podem ampliar desigualdades quando utilizados sem mecanismos adequados de transparência, auditoria e avaliação de impacto. A questão central não é que modelos estatísticos sejam inevitavelmente injustos, mas que sua aparente objetividade pode ocultar escolhas políticas relacionadas aos dados utilizados, aos objetivos institucionais definidos e aos grupos sociais sobre os quais recaem seus efeitos.
No caso brasileiro, essa discussão demanda atenção especial aos processos de racialização da suspeição. A introdução de tecnologias digitais na segurança pública ocorre em uma sociedade na qual determinados corpos e territórios historicamente foram associados à criminalidade e submetidos a maior intensidade de vigilância estatal. Assim, sistemas automatizados podem contribuir para transformar desigualdades produzidas socialmente em classificações técnicas aparentemente neutras, reforçando padrões anteriores de controle.
Portanto, compreender o racismo algorítmico exige abandonar tanto a visão tecnofóbica, que atribui exclusivamente à tecnologia a produção das desigualdades, quanto a visão tecnocrática, que considera os sistemas automatizados naturalmente imparciais. A questão fundamental está na análise das condições sociais, políticas e institucionais que orientam o desenvolvimento e a utilização dessas ferramentas. No campo da segurança pública, essa perspectiva é indispensável para avaliar criticamente como tecnologias digitais podem reorganizar práticas tradicionais de vigilância, classificação e punição, produzindo novas formas de suspeição racializada sob a aparência de racionalidade técnica.
4. O NEW JIM CODE E A INVISIBILIDADE DO VIÉS
A expansão das tecnologias digitais aplicadas ao controle social tem sido acompanhada por uma crescente valorização da ideia de que sistemas automatizados seriam capazes de produzir decisões mais racionais, eficientes e imparciais do que aquelas realizadas exclusivamente por agentes humanos. Entretanto, a literatura crítica sobre tecnologia demonstra que essa expectativa está fundamentada em uma compreensão limitada sobre o funcionamento dos sistemas algorítmicos, uma vez que tais ferramentas não operam fora das relações sociais nas quais são concebidas, implementadas e utilizadas.
Nesse debate, a contribuição de Benjamin (2019), por meio do conceito de The New Jim Code, torna-se fundamental para compreender como tecnologias contemporâneas podem atualizar mecanismos históricos de desigualdade racial sob novas formas de legitimação. A autora estabelece uma relação entre os sistemas digitais atuais e o antigo regime de segregação racial conhecido como Jim Crow, não para afirmar uma equivalência histórica entre ambos, mas para demonstrar como determinadas estruturas de exclusão podem permanecer presentes quando incorporadas a dispositivos considerados modernos, inovadores e tecnicamente neutros.
Enquanto as práticas segregacionistas do período Jim Crow eram sustentadas por normas jurídicas explícitas e formas institucionais abertas de discriminação racial, o New Jim Code opera por meio de mecanismos mais sutis de classificação, previsão e tomada de decisão. A desigualdade deixa de aparecer necessariamente como uma imposição direta e passa a ser mediada por sistemas técnicos que utilizam dados, métricas e modelos estatísticos como instrumentos de organização da realidade social. Dessa forma, a aparência de objetividade matemática pode dificultar a identificação dos valores, escolhas e pressupostos incorporados nessas tecnologias.
A contribuição de Benjamin (2019) é especialmente relevante porque desloca o debate sobre discriminação tecnológica para além da ideia de “erro” ou “falha técnica”. Sistemas algorítmicos podem apresentar resultados diferenciados entre grupos sociais não apenas em razão de limitações computacionais, mas também porque são desenvolvidos a partir de dados, categorias e objetivos institucionais construídos em contextos historicamente marcados por desigualdades. Assim, o problema não reside exclusivamente na precisão do algoritmo, mas nos efeitos sociais produzidos por sua aplicação.
Essa perspectiva é particularmente importante no campo da segurança pública, onde decisões automatizadas podem interferir diretamente na definição de suspeitos, territórios prioritários de vigilância e estratégias de policiamento. Tecnologias como reconhecimento facial, análise preditiva e sistemas automatizados de classificação de risco não atuam apenas como ferramentas operacionais; elas participam da construção de determinadas interpretações sobre perigo, ameaça e criminalidade.
No contexto brasileiro, essa discussão precisa ser articulada à trajetória histórica de seletividade penal e racialização do controle social. Conforme demonstram Baratta (2011) e Batista (2011), o sistema penal brasileiro historicamente não opera de forma neutra, mas seleciona determinados sujeitos e territórios como objetos privilegiados da intervenção estatal. Nesse cenário, a introdução de tecnologias algorítmicas exige atenção aos processos pelos quais dados produzidos por práticas institucionais anteriores podem ser reutilizados para orientar novas formas de vigilância.
Essa dinâmica evidencia uma questão central: dados não representam a realidade social de maneira transparente, mas são produzidos a partir de escolhas institucionais sobre o que registrar, quem observar e quais comportamentos considerar relevantes. Assim, quando bases de dados policiais refletem padrões históricos de seletividade, sistemas automatizados podem transformar essas desigualdades em parâmetros aparentemente objetivos de avaliação e previsão.
Esse processo aproxima-se do que Benjamin (2019) denomina de “benevolência tecnológica”, isto é, a tendência de apresentar determinadas soluções tecnológicas como instrumentos destinados a resolver problemas sociais, mesmo quando seus efeitos podem reproduzir desigualdades existentes. A crítica da autora não implica rejeitar a tecnologia em si, mas questionar a forma como determinadas ferramentas são implementadas sem considerar seus impactos diferenciados sobre grupos socialmente vulnerabilizados.
Um exemplo dessa tensão aparece no uso de tecnologias de monitoramento eletrônico e dispositivos de controle penal. Embora frequentemente apresentados como alternativas mais humanizadas ao encarceramento tradicional, esses mecanismos também podem ampliar formas de vigilância sobre determinados indivíduos e grupos, deslocando o controle estatal para além dos espaços convencionais de punição. Nesse sentido, a tecnologia pode contribuir para a expansão da capacidade de monitoramento sem necessariamente alterar as lógicas seletivas que estruturam o sistema penal.
A invisibilidade do viés algorítmico, portanto, constitui um dos principais desafios da governança tecnológica contemporânea. Como observa Pasquale (2015), a opacidade dos sistemas automatizados dificulta a compreensão dos critérios utilizados para produzir classificações que podem afetar direitos fundamentais. No campo da segurança pública, essa questão torna-se ainda mais sensível, pois decisões justificadas pela autoridade técnica dos algoritmos podem reduzir espaços de contestação política e jurídica.
Dessa maneira, o The New Jim Code permite compreender que a inovação tecnológica não elimina automaticamente desigualdades históricas. Ao contrário, quando incorporada a instituições atravessadas por hierarquias sociais, pode reorganizar antigas formas de controle sob uma linguagem marcada pela eficiência, neutralidade e modernização. O desafio democrático consiste, portanto, em construir formas de governança algorítmica capazes de garantir transparência, responsabilização e avaliação dos impactos sociais produzidos por essas tecnologias.
5. O TECNOCONSERVADORISMO E A RACIONALIDADE PUNITIVA DIGITAL
A emergência de novas formas de articulação entre tecnologia, política e segurança pública no Brasil contemporâneo evidencia uma transformação nas maneiras pelas quais discursos punitivos são produzidos, legitimados e difundidos. Nesse processo, destaca-se o fenômeno denominado neste artigo como tecnoconservadorismo, compreendido como uma racionalidade política que combina valores conservadores relacionados à ordem, autoridade e punição com as possibilidades de circulação, amplificação e segmentação proporcionadas pelas infraestruturas digitais.
O tecnoconservadorismo não se refere simplesmente ao uso de tecnologias por grupos conservadores, mas a uma forma específica de apropriação das tecnologias digitais para reorganizar discursos e práticas de governo da vida social. Sua característica central está na articulação entre uma visão política orientada pela intensificação dos mecanismos de controle e segurança e uma infraestrutura tecnológica baseada na coleta de dados, na classificação de indivíduos e na modulação das condutas.
Essa articulação torna-se mais compreensível quando analisada a partir do conceito de plataformentalização, desenvolvido por Rosa, Amaral e Nemer (2023), que permite compreender as plataformas digitais não apenas como meios de comunicação, mas como ambientes sociotécnicos capazes de estruturar formas de interação, circulação de informações e produção de visibilidade.
Convém distinguir as noções de plataformização e plataformentalização. A plataformização refere-se à crescente centralidade das plataformas digitais na mediação das interações sociais, da comunicação e do acesso à informação. Já a plataformentalização, desenvolvida por Rosa, Amaral e Nemer (2023), enfatiza a articulação entre plataformas digitais e governamentalidade algorítmica, destacando a modulação das condutas, a produção de subjetividades e a condução dos comportamentos por meio dessas infraestruturas digitais.
As plataformas não funcionam como espaços neutros nos quais os conteúdos simplesmente circulam; seus sistemas de recomendação, ranqueamento e priorização interferem diretamente naquilo que alcança maior exposição pública.
Nesse sentido, a plataformentalização implica reconhecer que as plataformas passaram a desempenhar funções anteriormente associadas exclusivamente a instituições sociais tradicionais, participando da organização das relações políticas, culturais e econômicas. Por meio de infraestruturas algorítmicas, esses ambientes classificam conteúdos, direcionam atenções e influenciam processos de formação de opinião, produzindo novas formas de mediação entre sujeitos, informações e instituições.
Essa perspectiva dialoga com a análise de Van Dijck, Poell e De Waal (2018), segundo a qual a sociedade contemporânea é progressivamente estruturada por plataformas que incorporam valores, interesses econômicos e mecanismos próprios de governança. Da mesma forma, Zuboff (2021) demonstra que o capitalismo de vigilância transforma experiências humanas em dados utilizados para previsão e influência sobre comportamentos. Assim, as plataformas digitais não apenas registram interações sociais, mas participam da produção de padrões de comportamento e da definição do que se torna relevante no espaço público.
No campo político brasileiro, essa transformação contribuiu para novas formas de mobilização e circulação de discursos relacionados à segurança, moralidade e criminalidade. Conforme analisam Solano (2018) e Rocha (2021), ambientes digitais constituíram espaços estratégicos para a organização de comunidades políticas e para a disseminação de narrativas associadas à nova direita brasileira. Nessas dinâmicas, discursos sobre violência e criminalidade frequentemente assumem uma estrutura moralizante, na qual conflitos sociais complexos são reduzidos a oposições simplificadas entre sujeitos considerados “de bem” e indivíduos representados como ameaças à ordem social.
A lógica das plataformas pode favorecer a circulação desse tipo de narrativa porque conteúdos associados ao medo, à indignação e à sensação de insegurança tendem a produzir elevados níveis de interação. Entretanto, é importante destacar que esse processo não decorre de uma determinação automática dos algoritmos, mas da interação entre modelos de negócio baseados em engajamento, disputas políticas e contextos sociais específicos. As plataformas oferecem condições técnicas que podem favorecer determinadas formas discursivas, mas seus efeitos dependem das apropriações sociais realizadas por diferentes atores.
É nesse ponto que a discussão sobre governamentalidade algorítmica desenvolvida por Rosa, Amaral e Nemer (2023) contribui para compreender como os dados e os sistemas automatizados passam a participar da condução das condutas sociais. A governamentalidade algorítmica desloca parte dos processos de decisão para mecanismos de classificação, previsão e recomendação, criando novas formas de administração dos comportamentos individuais e coletivos.
Em trabalho posterior, Rosa et al. (2025) aprofundam essa discussão ao analisar a relação entre criminologia tecnoconservadora e governamentalidade algorítmica no Brasil. Os autores demonstram como determinados discursos sobre segurança pública podem encontrar nas tecnologias digitais novos mecanismos de legitimação, especialmente quando associados à promessa de eficiência, controle e previsibilidade. Nesse cenário, soluções tecnológicas passam a ser apresentadas como respostas aparentemente neutras para problemas sociais complexos, deslocando debates políticos para uma linguagem predominantemente técnica.
A racionalidade tecnoconservadora opera, portanto, por meio da convergência entre três dimensões: a valorização de políticas punitivas voltadas ao controle da criminalidade; a circulação ampliada desses discursos em ambientes plataformizados; e a utilização crescente de tecnologias de classificação e vigilância como instrumentos de gestão social. Essa convergência contribui para fortalecer modelos de segurança baseados na identificação de riscos e na antecipação de ameaças, aproximando-se de práticas analisadas pela criminologia crítica.
Como demonstram Baratta (2011), Batista (2011) e Wacquant (2001), discursos centrados exclusivamente na responsabilização individual tendem a obscurecer fatores estruturais relacionados à produção da violência e da punição. Quando esses discursos encontram suporte em tecnologias digitais de classificação, existe o risco de que desigualdades sociais sejam convertidas em indicadores técnicos de risco, reforçando processos históricos de seletividade penal.
Assim, o tecnoconservadorismo deve ser compreendido não apenas como uma expressão política contemporânea, mas como uma racionalidade que articula valores, tecnologias e formas de governo. A plataformentalização amplia a capacidade de circulação desses discursos, enquanto a governamentalidade algorítmica oferece novos mecanismos de classificação e modulação das condutas. A análise conjunta desses fenômenos permite compreender como as tecnologias digitais participam da reorganização contemporânea das práticas de controle social no Brasil.
6. DATAFICAÇÃO DO POLICIAMENTO E A INSTITUCIONALIZAÇÃO DA SUSPEIÇÃO RACIALIZADA NO BRASIL
A expansão de tecnologias orientadas por dados no campo da segurança pública representa uma transformação significativa nas formas pelas quais o Estado identifica, classifica e administra determinados grupos sociais. Sistemas de reconhecimento facial, bancos integrados de informações, ferramentas de análise preditiva e mecanismos automatizados de avaliação de risco passaram a integrar estratégias contemporâneas de gestão da criminalidade, frequentemente apresentados como instrumentos capazes de ampliar a eficiência policial e aprimorar a tomada de decisões.
Entretanto, a incorporação dessas tecnologias ocorre em contextos sociais historicamente marcados por desigualdades e conflitos relacionados às formas de controle estatal. No caso brasileiro, a dataficação da segurança pública não acontece em um ambiente institucional neutro, mas em uma sociedade estruturada por processos históricos de racialização da suspeição, seletividade penal e desigualdade territorial. Dessa maneira, a questão central não está apenas na capacidade técnica desses sistemas, mas nas relações sociais e institucionais que determinam quais dados são coletados, quais padrões são identificados e quais grupos são submetidos prioritariamente aos mecanismos de vigilância.
A literatura crítica sobre vigilância demonstra que os dados utilizados pelos sistemas automatizados não constituem representações transparentes da realidade social. Conforme argumenta Lyon (2018), práticas contemporâneas de vigilância envolvem processos de classificação social (social sorting), nos quais indivíduos e grupos são organizados em categorias que produzem efeitos concretos sobre suas oportunidades, direitos e níveis de exposição ao controle institucional. Assim, a coleta e o processamento de dados não apenas descrevem a realidade, mas participam ativamente da sua organização política e social.
Essa perspectiva é fundamental para compreender a chamada dataficação do policiamento. Mais do que substituir decisões humanas por cálculos automatizados, a utilização de dados em segurança pública modifica os próprios critérios pelos quais determinados sujeitos passam a ser considerados relevantes para a ação estatal. A partir de indicadores estatísticos, padrões históricos e registros institucionais, sistemas digitais podem contribuir para definir áreas prioritárias de intervenção, perfis considerados de risco e grupos submetidos a maior monitoramento.
No Brasil, essa discussão precisa ser articulada à contribuição da criminologia crítica, que demonstra como o sistema penal historicamente opera por meio de processos seletivos de criminalização. Para Baratta (2011), a criminalidade não representa uma característica objetiva de determinados indivíduos, mas resulta de processos sociais e institucionais que definem quais condutas serão criminalizadas e quais sujeitos serão prioritariamente alcançados pelo controle penal. Batista (2011), ao analisar a formação da criminologia brasileira, evidencia como práticas de controle social foram historicamente atravessadas por concepções racializadas sobre perigo, ordem e desvio.
Nesse contexto, a introdução de sistemas algorítmicos na segurança pública apresenta um desafio específico: dados produzidos por instituições que já possuem padrões seletivos podem ser reutilizados como se fossem registros neutros da realidade. Quando informações históricas refletem desigualdades decorrentes de práticas policiais diferenciadas entre territórios e grupos sociais, existe o risco de que algoritmos transformem essas desigualdades em parâmetros técnicos de previsão e classificação.
O reconhecimento facial constitui um dos exemplos mais expressivos dessa problemática. Embora apresentado como ferramenta de modernização policial, seu funcionamento depende de bases de imagens, critérios de correspondência e modelos estatísticos que podem apresentar desempenhos diferenciados entre grupos raciais e de gênero. Conforme discutem Benjamin (2019) e Noble (2021), as limitações desses sistemas não podem ser analisadas apenas como falhas computacionais, pois estão relacionadas às escolhas envolvidas na construção dos bancos de dados, no desenvolvimento dos modelos e nos contextos institucionais de aplicação.
A questão torna-se ainda mais sensível quando erros tecnológicos recaem sobre grupos historicamente submetidos a maior vigilância. Uma identificação equivocada realizada por um sistema automatizado não produz efeitos sociais distribuídos igualmente entre todos os indivíduos. Em sociedades marcadas por desigualdades raciais, determinados sujeitos possuem maior probabilidade de serem abordados, investigados ou criminalizados a partir de uma suspeição previamente construída.
Essa relação entre vigilância, tecnologia e racialização pode ser aprofundada a partir da contribuição de Browne (2015), que demonstra como práticas modernas de monitoramento possuem continuidades históricas com formas anteriores de controle dos corpos negros. Para a autora, a vigilância não deve ser compreendida apenas como um conjunto de ferramentas técnicas, mas como uma prática social inserida em relações de poder. Essa abordagem permite perceber que tecnologias digitais contemporâneas podem atualizar mecanismos históricos de controle ao incorporarem antigas lógicas de classificação em novas arquiteturas tecnológicas.
A análise preditiva de criminalidade apresenta desafios semelhantes. Sistemas dessa natureza geralmente utilizam dados históricos de ocorrências policiais para identificar padrões considerados relevantes para ações futuras. Contudo, quando esses dados são produzidos em contextos caracterizados por policiamento desigual, os modelos podem reproduzir a própria seletividade que deveriam supostamente apenas analisar. Nesse processo, cria-se um ciclo de retroalimentação: territórios historicamente mais policiados produzem maior quantidade de registros, esses registros são interpretados como indicadores de risco e, posteriormente, justificam novas intervenções nos mesmos espaços.
Essa dinâmica evidencia que os algoritmos não operam sobre uma realidade social independente das instituições, mas sobre dados produzidos por práticas humanas, decisões administrativas e escolhas políticas. Como destaca Silva (2022), o racismo algorítmico envolve justamente a forma como desigualdades estruturais podem ser incorporadas às infraestruturas digitais, tornando-se menos visíveis e mais difíceis de contestar.
A institucionalização da suspeição racializada ocorre, portanto, quando classificações produzidas em contextos historicamente desiguais passam a adquirir legitimidade técnica por meio de sistemas automatizados. A linguagem dos dados pode conferir aparência científica a processos sociais que permanecem atravessados por relações de poder, deslocando decisões políticas para uma esfera aparentemente neutra e objetiva.
Diante desse cenário, a utilização de tecnologias digitais na segurança pública exige mecanismos de governança capazes de garantir transparência, responsabilização e controle democrático. Auditorias independentes, avaliações de impacto sobre direitos fundamentais e participação social são elementos indispensáveis para evitar que sistemas automatizados reforcem padrões históricos de exclusão.
Assim, a dataficação do policiamento deve ser compreendida como um fenômeno sociotécnico, no qual tecnologias digitais, instituições públicas, dados históricos e relações sociais interagem continuamente. O desafio contemporâneo não consiste em negar a inovação tecnológica, mas assegurar que sua implementação não transforme desigualdades preexistentes em classificações automatizadas de risco, contribuindo para a reprodução silenciosa de práticas seletivas de controle social.
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise desenvolvida neste artigo buscou demonstrar que a incorporação de tecnologias digitais aos sistemas contemporâneos de segurança pública não pode ser compreendida exclusivamente como um processo de modernização administrativa ou aprimoramento técnico. Sistemas baseados em dados, reconhecimento facial e mecanismos automatizados de classificação são tecnologias sociotécnicas, isto é, instrumentos construídos e utilizados dentro de contextos institucionais, políticos e históricos específicos. Dessa forma, seus efeitos não dependem apenas de sua arquitetura computacional, mas também das relações sociais que orientam sua implementação e utilização.
A discussão sobre racismo algorítmico evidenciou que sistemas automatizados não devem ser analisados a partir da ideia simplificada de que algoritmos seriam naturalmente imparciais ou, em sentido oposto, que produziriam discriminação de maneira automática. O problema central está na possibilidade de que essas tecnologias incorporem, reproduzam ou intensifiquem desigualdades presentes nas bases de dados, nas instituições e nos critérios utilizados para classificar indivíduos e territórios. Como demonstram Benjamin (2019), Noble (2021) e Silva (2022), a aparente neutralidade matemática pode ocultar processos sociais de hierarquização e exclusão.
No contexto brasileiro, essa problemática adquire especial relevância diante da trajetória histórica de seletividade penal e racialização das práticas de controle social. A introdução de ferramentas algorítmicas na segurança pública ocorre em uma sociedade na qual determinados grupos sociais foram historicamente submetidos a níveis diferenciados de vigilância, abordagem e punição. Assim, a dataficação do policiamento apresenta o desafio de impedir que desigualdades construídas historicamente sejam convertidas em classificações técnicas aparentemente neutras.
A análise do tecnoconservadorismo contribuiu para ampliar essa compreensão ao demonstrar que as tecnologias digitais não apenas transformam práticas operacionais do Estado, mas também modificam as formas de produção e circulação dos discursos sobre segurança, criminalidade e punição. A articulação entre racionalidades políticas conservadoras, infraestruturas digitais e mecanismos algorítmicos de visibilidade permite compreender como determinados discursos punitivos encontram novos espaços de legitimação na sociedade plataformizada.
Nesse sentido, a contribuição de Rosa, Amaral e Nemer (2023) foi fundamental para compreender que as plataformas digitais não funcionam apenas como canais de transmissão de informações, mas como ambientes sociotécnicos que organizam fluxos de visibilidade, modulam comportamentos e participam da produção de subjetividades. A noção de plataformentalização permite compreender como a circulação de discursos políticos e sociais passa a ser mediada por arquiteturas algorítmicas que influenciam aquilo que ganha destaque no espaço público digital.
A partir dessa perspectiva, o artigo sustenta que a governamentalidade algorítmica e a racionalidade tecnoconservadora constituem elementos importantes para compreender novas formas de gestão da insegurança e do controle social no Brasil contemporâneo. A promessa de eficiência associada às tecnologias digitais pode favorecer a adoção de soluções técnicas para problemas que possuem dimensões históricas, políticas e sociais complexas. Nesse processo, debates sobre desigualdade, racismo estrutural e seletividade penal podem ser deslocados para uma linguagem predominantemente operacional, centrada em dados, desempenho e previsão.
Entretanto, reconhecer os riscos associados às tecnologias digitais não implica rejeitar a inovação tecnológica em si. O desafio democrático consiste em construir formas de governança capazes de submeter essas ferramentas a princípios de transparência, responsabilidade institucional e proteção de direitos fundamentais. A utilização de sistemas algorítmicos em áreas sensíveis, como a segurança pública, demanda mecanismos permanentes de avaliação de impacto, auditorias independentes, possibilidade de contestação das decisões automatizadas e participação social nos processos de implementação.
Como agenda de pesquisa, torna-se necessário ampliar investigações empíricas sobre o funcionamento concreto dessas tecnologias no Brasil, especialmente em relação aos sistemas de reconhecimento facial, bancos de dados policiais, ferramentas de análise preditiva e modelos automatizados de classificação de risco. Estudos futuros também devem aprofundar a análise sobre como diferentes instituições incorporam essas ferramentas e quais grupos sociais são mais afetados por seus efeitos.
Além disso, a discussão sobre tecnologias de segurança pública precisa incorporar perspectivas interdisciplinares capazes de aproximar estudos críticos da tecnologia, criminologia, direitos humanos e sociologia política. Essa abordagem permite superar tanto as perspectivas tecnocráticas, que tratam a tecnologia como solução neutra para problemas sociais, quanto perspectivas deterministas, que atribuem exclusivamente aos sistemas digitais a produção das desigualdades.
Em síntese, este artigo argumenta que a vigilância algorítmica, quando inserida em contextos marcados por desigualdades históricas, pode contribuir para a reorganização de práticas tradicionais de classificação, controle e punição. A questão central não reside na existência da tecnologia, mas nas formas políticas e institucionais que definem seus usos. A construção de uma governança democrática dos sistemas algorítmicos exige reconhecer que dados, códigos e plataformas são também espaços de disputa social, nos quais se definem novas formas de visibilidade, pertencimento e controle.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BARATTA, Alessandro. Criminologia crítica e crítica do direito penal: introdução à sociologia do direito penal. 6. ed. Rio de Janeiro: Revan, 2011.
BATISTA, Vera Malaguti. Introdução crítica à criminologia brasileira. Rio de Janeiro: Revan, 2011.
BENJAMIN, Ruha. Race after technology: abolitionist tools for the New Jim Code. Cambridge: Polity Press, 2019.
BROWNE, Simone. Dark matters: on the surveillance of blackness. Durham: Duke University Press, 2015.
LYON, David. The culture of surveillance: watching as a way of life. Cambridge: Polity Press, 2018.
NOBLE, Safiya Umoja. Algoritmos da opressão: como o Google fomenta e lucra com o racismo. Tradução de Felipe Damorim. Santo André: Rua do Sabão, 2021.
O'NEIL, Cathy. Algoritmos de destruição em massa: como o Big Data aumenta a desigualdade e ameaça a democracia. Tradução de Rafael Abraham. Santo André: Rua do Sabão, 2020.
PASQUALE, Frank. The black box society: the secret algorithms that control money and information. Cambridge: Harvard University Press, 2015.
ROCHA, Camila. Menos Marx, mais Mises: o liberalismo e a nova direita no Brasil. São Paulo: Todavia, 2021.
ROSA, Pablo Ornelas; AMARAL, Augusto Jobim do; NEMER, David. Datapolítica, governamentalidade algorítmica e a virada digital: uma genealogia da modulação comportamental através das plataformas digitais. Revista Eletrônica do Curso de Direito da UFSM, Santa Maria, v. 18, n. 3, e85510, 2023. DOI: 10.5902/1981369485510. Disponível em: https://periodicos.ufsm.br/revistadireito/article/view/85510/69437 r. Acesso em: 19 jun. 2026.
ROSA, Pablo Ornelas; FRAGA, Paulo César Pontes; SOUZA, André Teixeira; CAMARGO, Guilherme Martins. Criminologia tecnoconservadora e governamentalidade algorítmica: uma análise da difusão de seus discursos no Brasil. Cadernos do CEAS: Revista Crítica de Humanidades, Salvador, v. 50, n. 264, p. 238-262, 2025. DOI: 10.25247/2447-861X.2025.n264.p238-262. Disponível em: https://portaldeperiodicos.ucsal.br/index.php/cadernosdoceas/article/view/1277/1220. Acesso em: 19 jun. 2026.
SILVA, Tarcízio. Racismo algorítmico: inteligência artificial e discriminação nas redes digitais. São Paulo: Edições Sesc São Paulo, 2022.
SOLANO, Esther (org.). O ódio como política: a reinvenção das direitas no Brasil. São Paulo: Boitempo, 2018.
VAN DIJCK, José; POELL, Thomas; DE WAAL, Martijn. The platform society: public values in a connective world. New York: Oxford University Press, 2018.
WACQUANT, Loïc. As prisões da miséria. Tradução de André Telles. Rio de Janeiro: Zahar, 2001.
ZUBOFF, Shoshana. A era do capitalismo de vigilância: a luta por um futuro humano na nova fronteira do poder. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2021.
NOTA SOBRE O USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Em conformidade com a Política de Integridade na Atividade Científica do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), instituída pela Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026, que estabelece a obrigatoriedade da declaração do uso de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (IAG) em qualquer etapa do desenvolvimento da pesquisa científica, com a indicação da ferramenta utilizada e de sua finalidade, as autoras declaram que a ferramenta de Inteligência Artificial Generativa ChatGPT (OpenAI) foi utilizada como instrumento de apoio durante o processo de elaboração deste artigo, especialmente para: (i) aperfeiçoamento da coesão, coerência e articulação entre parágrafos e seções; (ii) revisão de definições conceituais e organização expositiva de conteúdos fundamentados na literatura científica consultada; e (iii) adequação formal do manuscrito às normas acadêmicas e de normalização bibliográfica.
O uso da ferramenta restringiu-se ao apoio linguístico, estrutural e organizacional do texto, não implicando a geração autônoma de hipóteses, argumentos, interpretações, análises ou conclusões científicas. Todas as decisões intelectuais relativas à delimitação do objeto de pesquisa, à seleção e interpretação do referencial teórico, à construção das categorias analíticas, à análise crítica da literatura e às conclusões apresentadas são de responsabilidade exclusiva das autoras, que assumem integral responsabilidade pelo conteúdo final do trabalho, inclusive por eventuais imprecisões, nos termos do art. 5º, alínea d, da Portaria CNPq nº 2.664/2026.
1 Doutoranda no programa de pós-graduação em Segurança Pública na Universidade Vila Velha- UVV. Mestra em Sociologia Política (Universidade Vila Velha- UVV).Bacharel em Direito(Universidade Vila Velha - UVV). Assessora Jurídica DT vinculada a Secretária de Justiça do Estado do Espírito Santo.E-mail:[clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7748-294X
2 Doutoranda em Segurança Pública PPGSEG/UVV. Mestre em Sociologia Política (Bolsista CAPES) pela Universidade de Vila Velha (UVV). Possui uma sólida formação em Pedagogia pelo Centro Capixaba de Ensino Superior, complementada por múltiplas Pós-Graduações lato sensu em áreas estratégicas da Educação: Gestão Educacional (Administração, Supervisão, Orientação e Inspeção Escolar). Combina a prática profissional com a pesquisa acadêmica, participando do Núcleo de Pesquisa em Ativismos, Resistências e Conflitos (NUPARC/UVV), sob a coordenação do Prof. Dr. Pablo Ornelas Rosa. Foco em temas que intersecionam a Segurança Pública, Sociologia Política, Gestão Escolar, Coordenação Pedagógica, Educação e a prática pedagógica na Educação Básica. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2958-8226