Benefícios sociais na plataforma GovData: o uso da correlação de dados como critério de tomada de decisão no setor público
O trabalho discute a governamentalidade algorítmica a partir da análise de uma iniciativa brasileira com o uso do Big Data, pensando a emergência de uma nova racionalidade e de seus efeitos para os modos de governo e subjetivação nas sociedades contemporâneas. Abordaremos essas questões a partir da iniciativa Govdata, uma plataforma do Governo Federal para tomada de decisões e estabelecimento de políticas públicas embasadas em dados. Em 2018, a medida foi critério para o corte de 5,2 milhões de benefícios sociais. Rouvroy introduz a noção de uma governamentalidade algorítmica: um governo através través da análise e correlação de uma quantidade massiva de dados. Tratar-se-ia, pois, de um desdobramento da governamentalidade neoliberal através da coleta, agregação e análise automatizada de dados em quantidade massiva de modo a modelizar, prever e afetar, por antecipação, os comportamentos possíveis. Dessa forma, o conhecimento não é mais produzido sobre o mundo “concreto”, “empírico” ou “observável”, mas a partir de um mundo digitalizado. Em seus usos, as correlações de dados reivindicam a condição de evidência, veracidade e rigor. O caráter axiomático de suas conclusões é afirmado sob pretexto de esterilizadas de toda subjetividade, ideologia e normatividade. O que estabelece, assim, um regime de verdade que atualiza a função de dominar aleatoriedades e controlar os riscos da população. A noção de que “os dados falam por si” aparece como condição de possibilidade para o uso das correlações como critério de tomada de decisão nos mais diversos âmbitos. Estamos, portanto, diante de uma nova relação com o conhecimento e de uma transmutação na ordem do saber que já vem manifestando seus efeitos nos modos de governo e subjetivação presentes da sociedade brasileira contemporânea
Benefícios sociais na plataforma GovData: o uso da correlação de dados como critério de tomada de decisão no setor público
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DOI: 10.22533/at.ed.12820270712
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Palavras-chave: Big Data; Governamentalidade Algorítmica; Govdata; Subjetivação; Racionalidade Neoliberal.
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Keywords: Big Data; Algorithmic governmentality; Govdata; Subjectivation; Neoliberal Rationality.
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Abstract:
The paper discusses algorithmic governmentality based on the analysis of a Brazilian initiative using Big Data, thinking about the emergence of a new rationality and its effects on modes of government and subjectivation in contemporary societies. We will address these issues from the Govdata initiative, a Federal Government platform for decision-making and public policy-setting. In 2018, the measure was a criterion for cutting 5.2 million social benefits. Rouvroy introduces the notion of algorithmic governmentality: a government through analysis and correlation of a massive amount of data. It would be a development of neoliberal governmentalality through the collection, aggregation and automated analysis of data in massive quantity in order to model, predict and affect, in advance, the possible behaviors. In this way, knowledge is no longer produced on the "concrete", "empirical" or "observable" world, but from a digitized world. In their uses, the data correlations claim the condition of evidence, veracity and rigor. The axiomatic character of its conclusions is affirmed under the pretext of being sterilized of all subjectivity, ideology and normativity. This establishes, therefore, a regime of truth that updates the function of dominating randomness and controlling the risks of the population. The notion that "data speak for itself" appears as a condition of possibility for the use of correlations as a decision-making criterion in the most diverse domains. We are, therefore, facing a new relationship with knowledge and a transmutation in the order of knowledge that has already been manifesting its effects on the present modes of government and subjectivation of contemporary Brazilian society
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Número de páginas: 12
- Pablo Severiano Benevides
- Francisca Alana Araújo Aragão
