Datificação é o processo pelo qual aspectos da vida humana são traduzidos em dados: passos, batimentos cardíacos, localização, tempo de tela, produtividade, conversas, preferências e avaliações. Não se trata apenas de registrar a realidade com ferramentas digitais, mas de torná-la legível para empresas e instituições que podem classificá-la, prevê-la e explorá-la economicamente. Sob o capitalismo de plataformas, a experiência vivida vira matéria-prima: o que fazemos, sentimos e desejamos passa a alimentar sistemas de vigilância, publicidade, gestão do trabalho e decisão automatizada.

Da medida à mercadoria comportamental

Medir não é novidade. Estados contam populações, fábricas cronometravam movimentos e empresas registram vendas há muito tempo. A novidade da datificação está em sua escala, continuidade e invasão de campos antes tratados como íntimos ou irrelevantes para o mercado. O celular acompanha deslocamentos; o relógio inteligente registra sono e exercício; a plataforma observa cada clique, pausa e rolagem de tela. Não é preciso preencher um formulário: a infraestrutura digital captura rastros enquanto a vida acontece.

Shoshana Zuboff formulou a noção de capitalismo de vigilância para descrever um modelo em que empresas transformam excedentes de dados comportamentais em produtos de previsão. A busca feita, o trajeto percorrido ou o vídeo abandonado antes do fim não servem apenas para melhorar um serviço. Eles permitem inferir interesses, fragilidades, rotinas e probabilidades de ação. Essas previsões são vendidas a anunciantes e empregadas para modular condutas, mantendo pessoas conectadas, consumindo e respondendo aos estímulos da plataforma.

A contribuição de Zuboff ajuda a nomear a extração de dados, mas uma crítica marxista deve avançar: dados não produzem valor por si mesmos, como se fossem um novo petróleo encontrado na natureza. Eles são produzidos por atividade humana e por uma infraestrutura construída com trabalho. A datificação converte em ativo privado tanto o trabalho explícito de quem alimenta sistemas quanto a atividade cotidiana de bilhões de usuários, quase sempre sem remuneração e sem poder sobre o destino dessas informações.

Como a datificação opera

O mecanismo costuma se apresentar como conveniência. Um aplicativo sugere o caminho mais rápido, uma rede social organiza contatos, uma plataforma recomenda música, um relógio promete cuidar da saúde. Em troca, recolhe dados e estabelece uma relação desigual: a empresa conhece padrões de milhões de pessoas, enquanto cada pessoa raramente sabe o que foi coletado, cruzado, inferido ou vendido. O consentimento reduzido a caixas de texto extensas não elimina essa assimetria.

  • Captura: sensores, aplicativos, câmeras, formulários e interações produzem registros contínuos.
  • Classificação: sistemas organizam pessoas em perfis, notas, segmentos e padrões de risco ou consumo.
  • Previsão: algoritmos calculam a probabilidade de clicar, comprar, faltar ao trabalho, aceitar uma corrida ou pagar uma dívida.
  • Intervenção: notificações, preços dinâmicos, recomendações e bloqueios tentam orientar a ação em direção ao interesse empresarial.

Essa lógica também muda a forma de enxergar a pessoa. O sujeito aparece como conjunto de métricas: desempenho, engajamento, reputação, alcance, risco. Qualidades que não se deixam reduzir facilmente a números — cuidado, cansaço, hesitação, conflito, solidariedade — são descartadas ou convertidas em indicadores pobres. A promessa de objetividade técnica encobre escolhas políticas: quem define o que conta, qual comportamento é desejável e qual desvio deve ser punido?

Trabalho e vida no Brasil

No Brasil, a datificação é visível no trabalho por aplicativo. O entregador é acompanhado por geolocalização, tempo de entrega, aceitação de chamadas, avaliações e taxas calculadas por regras que não controla. A plataforma pode chamar isso de eficiência, mas é uma forma de comando: distribui oportunidades, intensifica o ritmo e pode reduzir ganhos ou bloquear trabalhadores por critérios opacos. A suposta autonomia do “parceiro” convive com vigilância permanente e gestão algorítmica.

Em call centers, métricas de duração da chamada, pausas, resolução e satisfação organizam a jornada em detalhes. Para o professor, plataformas educacionais podem transformar presença, exercícios, participação e desempenho em painéis de acompanhamento, subordinando o ensino àquilo que é mais fácil medir. Em ambos os casos, a coleta de dados não é neutra: serve à administração do tempo, à comparação entre trabalhadores e à pressão por produtividade.

Fora do emprego formal, bancos, varejistas, redes sociais e serviços públicos cruzam cadastros para definir crédito, ofertas, prioridades e suspeitas. A desigualdade social entra nesses sistemas como dado e volta como decisão aparentemente imparcial. Quem mora em periferias, tem renda instável ou depende de serviços precarizados tende a enfrentar classificações mais punitivas, sem acesso real aos critérios ou meios de contestação.

Crítica e disputa

A crítica à datificação não exige nostalgia de uma vida sem técnica nem defesa abstrata da privacidade individual. Dados podem apoiar pesquisa científica, políticas públicas e organização coletiva quando são produzidos com finalidade pública, controle social e proteção efetiva. O problema é sua apropriação por plataformas e instituições que concentram infraestrutura, conhecimento e poder de decisão.

Regular a coleta abusiva e exigir transparência são medidas necessárias, mas insuficientes se os meios digitais continuarem sob domínio de grandes corporações. A questão central é quem controla os dados, para qual finalidade e com que participação de trabalhadores e usuários. Enquanto a vida for tratada como fonte gratuita de informação para acumulação privada, a datificação aprofundará a alienação: as pessoas produzem rastros sobre si mesmas, mas esses rastros retornam a elas como vigilância, comando e mercadoria.