O racismo algorítmico no discurso jornalístico brasileiro

Resumo

Este resumo visa compreender o racismo algorítmico dentro do contexto brasileiro por meio de sua abordagem no jornalismo. Buscamos responder como se dá o discurso jornalístico sobre o racismo algorítmico. Portanto, compreender como é noticiado na mídia hegemônica esta temática e seus desdobramentos. A questão do racismo algorítmico vem sendo abarcada nos últimos anos como uma das consequências da utilização da Inteligência Artificial; logo, os tópicos como vieses e preconceitos têm emergido em decorrência do uso dos dados para o treinamento de máquinas. Isto posto, dentre tantos aspectos que surgem acerca de algoritmos, dados e Inteligência artificial generativa, percebemos que a cobertura midiática sobre esse tipo de racismo é feita de maneira esporádica e pontual, e quando coberta, geralmente ocorre devido a postagens viralizadas ou até consideradas polêmicas. Enquanto que as discussões sistemáticas e reflexivas ficam concentradas em meios acadêmicos, jurídicos e em mídias alternativas. Levando em consideração a relevância da discussão no contexto brasileiro, partimos do princípio que o racismo algorítmico, bem como os algoritmos de recomendação nas plataformas digitais, contribuem para a segregação racial e polarização de narrativas sobre questões raciais, perpetuando e/ou intensificando o racismo existente. Tal especificidade está vinculada ao preconceito racial estrutural e constitui um fenômeno sócio-histórico complexo incorporado nas Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) e perpetuado por meio das discussões acerca da Inteligência artificial e a plataformização, consequentemente reproduzindo práticas digitais, intolerâncias e discriminações presentes na sociedade brasileira. 

Logo, o presente trabalho também visa refletir sobre a construção dos discursos sobre a temática pela atividade jornalística. Sabemos que a prática jornalística é subjugada a um funcionamento permeado por diferentes dimensões tanto culturais como ideológicas, se tornando um aspecto determinante, pois os jornalista são “capazes de decodificar o mundo para seus leitores a partir da lógica da notícia, dos critérios editoriais dos veículos nos quais trabalham e de suas visões de mundo” (Travancas, 2010, p. 100). 

Nossa análise se ampara num referencial teórico multidisciplinar, entendendo que se trata de uma temática nova nos estudos acadêmicos e que tem sido escrutinada e debatida recentemente. Assim, aludimos ao conceito de racismo algorítmico de Tarcizio Silva (2022), que se configura como a forma pela qual "arranjos de tecnologias e imaginários sociotécnicos em um mundo moldado pela supremacia branca performam ordenamento algorítmico racializado de classificação social, recursos e violência em detrimento de grupos minorizados" (Silva, 2022, p. 66). E em César Baio, refletimos acerca dos valores sociais construídos pelos algoritmos, pois ele explica que “as decisões tomadas por algoritmos dão forma ao imaginário sobre os lugares em que as pessoas transitam, sobre as pessoas que nos cercam e sobre quem somos.  Eles são entidades que operam sobre nosso processo de individuação e subjetivação” (2022, p. 110). O autor ainda elucida para o papel do algoritmo no processo de mediação de sentidos, em que “é preciso considerar que tais sistemas estão construindo imaginário, dando sentido ao mundo e projetando formas de existir” (Baio, 2022, p. 117). Na questão da Inteligência artificial, compreendemos a noção de dataficação (Van Dijck, 2022), transformando nossas ações e experiências digitais em dados quantificáveis, tem desencadeado a personalização algorítmica (Pariser, 2012) impulsionada por imensos volumes de dados — o principal insumo para IA e aprendizado de máquina — , possibilitando a identificação de padrões através da perfilização individual transformada em usuários. Lucia Santaella (2022) promulga que “o treinamento de dados nunca é cru, independente e sem vieses, ele mesmo é algorítmico” (p. 269). Quanto ao contexto sociopolítico brasileiro vinculado ao colonialismo de dados, aludimos ao conceito de necropolítica de Achille Mbembe (2018) e ao extrativismo de dados de Deivison Faustino e Walter Lippold (2023). De acordo com o último censo do Brasil, a população negra representa aproximadamente 55,5% da população total. Considerando essa composição demográfica, observamos que a desigualdade racial forma a base de uma sociedade desigual (Theodoro, 2022), compondo o que Richard Santos (2020) denominou "maioria minorizada", revelando a minorização simbólica e material que naturalizam a inferioridade das populações negra e parda nos discursos midiáticos, educacionais e culturais. Essa disparidade reflete a manutenção de uma estrutura de poder que associa privilégios a características racializadas, como a branquitude (Bento, 2022; Schwarcz, 2024), relegando sujeitos negros ao status de "minoria" em termos de influência e visibilidade. Segundo o Relatório de Vigilância Biométrica (Nunes et al, 2025), publicado pelo Centro de Estudos de Segurança e Cidadania (Cesec), a tecnologia não é neutra, e reproduz e amplifica hierarquias sociais históricas, funcionando como um mecanismo de “racialização e criminalização automatizada” que recai desmesuradamente sobre populações negras e periféricas, com pouco acesso a meios de contestação judicial ou midiática. 

O método escolhido consiste em selecionar seis veículos de notícias, e verificar se houve, no ano de 2025 (janeiro a outubro), matérias que abordaram a questão do racismo algorítmico. Escolhemos diversificar a análise pela seleção de jornais provenientes de distintas regiões do país, com isso os jornais selecionados consistem em:  Folha de São Paulo, O Globo, Correio Braziliense, O Liberal, Jornal Correio e Zero Hora. Posteriormente, serão escolhidos um conteúdo para cada jornal, que serão analisados à luz do conceito de Semiose Social de Eliseo Verón (1987) e suas gramáticas, a da produção e do reconhecimento. Entendemos que a circulação dos discursos depende da diferença dessas duas gramáticas, que geram a complexidade e a dinâmica do sentido social. 

Nossa hipótese principal demonstra que o racismo algorítmico na segurança pública e no jornalismo brasileiro se manifesta de forma sistemática e alarmante. Na segurança, mais de 200 projetos de reconhecimento facial implementados nacionalmente apresentam taxas de erro significativamente mais altas para indivíduos negros, reproduzindo e amplificando o perfilamento racial já praticado pelas forças policiais, podendo resultar em erros de identificação, prisões injustas e contribuindo para o encarceramento em massa da população negra. No jornalismo, as consequências se dão primeiro por algoritmos de busca e recomendação que perpetuam estereótipos raciais e reduzem a visibilidade de conteúdo produzido por jornalistas negros. E, segundo por sistemas automatizados de curadoria editorial que também reproduzem vieses na seleção de pautas, negligenciando cobertura adequada de questões raciais (Moraes, 2022). Em síntese, o racismo algorítmico transforma preconceitos humanos em discriminação sistemática e automatizada, necessitando uma discussão abrangente.