Datificación social y auditabilidad informacional: aplicación exploratoria al caso brasileño

Contenido principal del artículo

Fabiano Couto Corrêa da Silva

Resumen

La datificación social convierte prácticas, cuerpos y territorios en datos procesables y, con ello, organiza qué fenómenos pueden capturarse, clasificarse, preservarse y reutilizarse como evidencia. Este artículo construye y aplica exploratoriamente una matriz crítica de auditabilidad informacional al caso brasileño. La investigación es teórico-práctica, crítica y documental. El corpus se cerró el 4 de agosto de 2026 y reúne 40 fuentes publicadas entre 2000 y 2026: 12 registros documentales centrales —normas brasileñas, instrumentos internacionales, informes y políticas de Meta, TikTok y X, y documentación sobre modelos fundacionales— y 28 trabajos científicos empleados en la construcción conceptual. La selección atendió a la relevancia temática, al carácter público, a la vigencia, a la identificabilidad de la fuente y a su relación directa con la recolección, clasificación, moderación, recomendación, acceso, preservación o reutilización de datos. Las ocho dimensiones de la matriz se operacionalizaron mediante 32 indicadores documentales. Cada indicador se codificó como presente, parcial o no verificable públicamente; la suma produjo valoraciones descriptivas de condición sólida, parcial o frágil, sin pretensión de constituir una escala validada. La aplicación sugiere una condición relativamente sólida en transparencia normativa, parcial en transparencia clasificatoria y contestabilidad, y frágil en trazabilidad, documentación, acceso científico, preservación y justicia cognitiva. Se concluye que la auditabilidad informacional es una condición para una ciencia abierta crítica y para la soberanía informacional, y que Brasil necesita mecanismos públicos de acceso, documentación, preservación y verificación de la evidencia producida por plataformas.

Detalles del artículo

Sección
Dossier Temático

Referencias

Ananny, M. y Crawford, K. (2018). Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability. New Media & Society, 20(3), 973-989. https://doi.org/10.1177/1461444816676645

Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the new Jim code. Polity Press.

Birhane, A. (2020). Algorithmic colonization of Africa. SCRIPTed, 17(2), 389-409. https://doi.org/10.2966/scrip.170220.389

Brasil. (2014). Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014. Marco Civil da Internet. Diário Oficial da União. https://bit.ly/4fPceYb

Brasil. (2018). Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Diário Oficial da União. https://bit.ly/4pVAg8H

Brasil. Câmara dos Deputados. (2026). Projeto de Lei nº 2.338, de 2023: Ficha de tramitação. https://bit.ly/4fPDjKZ

Carroll, S. R., Garba, I., Figueroa-Rodríguez, O. L., Holbrook, J., Lovett, R., Materechera, S., Parsons, M., Raseroka, K., Rodriguez-Lonebear, D., Rowe, R., Sara, R., Walker, J. D., Anderson, J. y Hudson, M. (2020). The CARE Principles for Indigenous Data Governance. Data Science Journal, 19, 43. https://doi.org/10.5334/dsj-2020-043

Couldry, N. y Mejias, U. A. (2019). Data colonialism: Rethinking Big Data's relation to the contemporary subject. Television & New Media, 20(4), 336-349. https://doi.org/10.1177/1527476418796632

Couldry, N., & Mejias, U. A. (2021). The decolonial turn in data and technology research: What is at stake and where is it heading? Information, Communication & Society, 26(4), 786–802. https://doi.org/10.1080/1369118X.2021.1986102

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

D'Ignazio, C. y Klein, L. F. (2020). Data feminism. MIT Press.

European Commission. (2025). Commission Delegated Regulation (EU) 2025/2050 of 1 July 2025 supplementing Regulation (EU) 2022/2065 by laying down technical conditions and procedures for data access by vetted researchers. Official Journal of the European Union. https://bit.ly/4wixADK

European Union. (2022). Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market for Digital Services (Digital Services Act). Official Journal of the European Union, L 277, 1-102. https://bit.ly/4wFlSDR

Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin's Press.

Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé III, H. y Crawford, K. (2021). Datasheets for datasets. Communications of the ACM, 64(12), 86-92. https://doi.org/10.1145/3458723

Gendler, M. (2024). Datificación social e inteligencia artificial: ¿hacia un nuevo “salto de escala”? Resonancias. Revista de Filosofía, 17, 121-141. https://doi.org/10.5354/0719-790X.2024.74503

Grohmann, R. (2025). Latin American critical data studies [Editorial]. Big Data & Society, 12(2). https://doi.org/10.1177/20539517251330160

Kwet, M. (2019). Digital colonialism: US empire and the new imperialism in the Global South. Race & Class, 60(4), 3-26. https://doi.org/10.1177/0306396818823172

Mejias, U. A. y Couldry, N. (2024). Data grab: The new colonialism of Big Tech and how to fight back. University of Chicago Press.

Meta. (2025). Community Standards Enforcement Report: First quarter 2025. Meta Transparency Center. https://bit.ly/4wFlZPN

Milan, S. y Treré, E. (2019). Big Data from the South(s): Beyond data universalism. Television & New Media, 20(4), 319-335. https://doi.org/10.1177/1527476419837739

Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S. y Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). https://doi.org/10.1177/2053951716679679

Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. New York University Press.

Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press.

Quijano, A. (2000). Colonialidad del poder, eurocentrismo y América Latina. En E. Lander (ed.), La colonialidad del saber: Eurocentrismo y ciencias sociales. Perspectivas latinoamericanas (pp. 201-246). CLACSO.

Ricaurte, P. (2019). Data epistemologies, the coloniality of power, and resistance. Television & New Media, 20(4), 350-365. https://doi.org/10.1177/1527476419831640

Ricaurte, P., Gómez-Cruz, E. y Siles, I. (2024). Algorithmic governmentality in Latin America: Sociotechnical imaginaries, neocolonial soft power, and authoritarianism. Big Data & Society, 11(1). https://doi.org/10.1177/20539517241229697

Robledo Maturana, R. (2023). Los condenados del algoritmo: Inteligencia artificial y cuerpos racializados latinoamericanos. Pléyade, 32, 130-159. https://doi.org/10.4067/S0719-36962023000200130

Salami, A. O. (2024). Artificial intelligence, digital colonialism, and the implications for Africa’s future development. Data & Policy, 6, e67. https://doi.org/10.1017/dap.2024.75

Santos, B. de S. (2014). Epistemologies of the South: Justice against epistemicide. Paradigm Publishers.

Taylor, L. (2017). What is data justice? The case for connecting digital rights and freedoms globally. Big Data & Society, 4(2). https://doi.org/10.1177/2053951717736335

TikTok. (2024). Community Guidelines Enforcement Report: July-September 2024. TikTok Transparency Center. https://bit.ly/4wcAk5s

UNESCO. (2021). UNESCO Recommendation on Open Science. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://bit.ly/4fEVswe

Valente, J. C. L. y Grohmann, R. (2024). Critical data studies with Latin America: Theorizing beyond data colonialism. Big Data & Society, 11(1). https://doi.org/10.1177/20539517241227875

van Dijck, J. (2014). Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology. Surveillance & Society, 12(2), 197-208. https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776

van Dijck, J., Poell, T. y de Waal, M. (2018). The platform society: Public values in a connective world. Oxford University Press.

Wan, A., Klyman, K., Kapoor, S., Maslej, N., Longpre, S., Xiong, B., Liang, P. y Bommasani, R. (2025). The 2025 Foundation Model Transparency Index (arXiv:2512.10169). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.10169

Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., da Silva Santos, L. B., Bourne, P. E., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

X Corp. (2024). Global Transparency Report: H1 2024. X Transparency Center. https://bit.ly/4wco1Wx

Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.