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ATA DE REUNIÃO - Big Data

Grupo de Estudos DTI UFMG - Ata de reunião

Relatores: Bárbara Monteiro de Souza e Tarik Cesar Oliveira e Alves



Big Data - a Tool for inclusion or exclusion FTC Reports – 2019


A questão posta em exame parte da premissa o Big Data é algo extremamente utilizado em diversas searas, mas que pouco se conhece sobre o alcance efetivo dessa tecnologia no dia a dia, até mesmo para fins de regulação.


A cada ato praticado digitalmente são coletadas informações sobre as escolhas, experiências e até mesmo características dos indivíduos. Se valendo desta técnica, é possível consolidar um perfil de consumidor e, a partir disso, viabilizar a criação de novos produtos e modelos de serviços. O padrão utilizado tende a apresentar pequenas variações em todo o processo de obtenção de informações, mas ainda assim pode ser exemplificado pelas seguintes etapas:


Coleta: As empresas coletam dados de diversas fontes, adotando como critérios o volume, a velocidade e variedade de informações.

Identificação: A partir das informações extraídas, pretende-se identificar quem os consumidores são, o que procuram e quais as opções são adotadas.

Análise: Existem dois modelos – o descritivo, responsável por identificar fatos que existem; e o preditivo – destinado a construir prováveis fatos a partir das informações extraídas.

Uso: A partir dessas informações, novas estratégias e novos modelos são colocados em prática.


No entanto, a moldagem atual é extremamente recente. Todos os envolvidos, especialmente aqueles que manipulam as informações extraídas diretamente, seguem desenvolvendo formas para lidar com Big Data e, ao longo desse processo, identificam vantagens e riscos oriundos do método.


O estudo apresentado indica que a adequada manipulação de dados poderia trazer avanço para várias áreas, tais como educação, saúde, empreendedorismo, acesso a novas oportunidades de emprego, dentre vários outros. No entanto, ressalta que também é possível ocasionar induções aptas a contrariarem a vontade das pessoas e enfatizarem disparidades já existentes.


Em um contexto marcado pela imprecisão, resta às empresas e demais atores entenderem como as leis existentes podem se aplicar a prática com dados, bem como manter atenção redobrada em relação as pesquisas na área. Em ambas as perspectivas, o critério utilizado pelos autores remete ao exame da utilização de práticas enganosas ou injustas confrontados com valores essenciais ao ordenamento jurídico.


No que tange ao primeiro, um dos exemplos mencionados no âmbito das tendências legislativas trata da lei norte-americana consumerista destinada a promover a precisão, a justiça e a privacidade das informações do consumidor contidas nos arquivos de órgãos reguladores, especialmente em relações bancárias (FCRA). Nesse ponto há uma forte crítica por entender-se que a coleta de dados permite uma discriminação negativa dos consumidores, possibilitando efetiva seleção daqueles que usufruíram efetivamente do serviço tendo em conta seu perfil. Com efeito, a referida situação pode ocasionar a discriminação em relação ao gênero, etnia, religião, origem e diversas outras, o que é expressamente vedado por diversas leis e matrizes principiológicas.


Outro aspecto examinado seria o grau de sensibilidade dos dados, elemento que indicará a demanda por instrumentos mais ou menos sofisticados para sua proteção, vez que, em certa medida, um dos parâmetros comuns e aferíveis decorre da própria natureza das informações obtidas.


Por sua vez, ao lidar com a questão no âmbito da pesquisa, o principal ponto que chama atenção é a qualidade dos dados analisados, vez que, há grandes tendência replicar tendências negativas e vieses. Nesta seara, foram eleitos os seguintes aspectos para reflexão:

1) O quão representativo é seu Data-Set?

2) Como seu modelo de dados lida com vieses?

3) O quão precisas são as predições oriundas do Big Data?

4) O sistema incorpora conceitos éticos ou de justiça?


Big Data: Bringing Competition Policy to the Digital Era

A seguir apresenta-se o Artigo Big Data: Bringing Competition Policy to the Digital Era da divisão concorrencial da OECD. O artigo é dividido em três partes. A primeira parte é a apresentação do Big Data com a topologia do mercado relacionado a big data e alguns pontos iniciais de competição. O conceito de big data usado segue o originalmente estabelecido por Laney, dos 3 Vs. Volume dos dados, Velocidade de coleta e Variedade de dados agregados. Todos os 3 Vs se expandiram fortemente na última década e tendem a continuar a se expandir.


A importância do Big Data para as empresas, não pode ser superestimada, permitindo a estas a melhoria da qualidade dos produtos e desenvolver novos serviços entendendo e mirando em necessidades dos consumidores individuais. É de difícil mensuração os ganhos advindos da inovação baseada em dados, mas alguns estudos sugerem que o crescimento da produtividade é aumentado de 5% a 10% para companhias que usam tal modelo.


Apresenta-se a seguir a topologia do mercado de empresas envolvidas com Big Data. Ela é formada por Plataformas, produtoras de conteúdo, vendedores de serviços e produtos, operadores de infraestrutura de Big Data e o setor público. O epicentro do ecossistema de Big Data e fonte de muitos dos questionamentos concorrenciais apresentados são as plataformas que são as principais interfaces entre consumidores e outros players de mercado.


A segunda parte do artigo são as implicações do Big Data para o sistema concorrencial. Argumenta-se que não há ainda consenso a respeito dos impactos do Big Data. Três áreas tradicionais são discutidas, a Fusão, o Abuso de Dominância e os Cartéis Digitais. Também apresenta a dificuldade de identificar o mercado relevante dentro do ecossistema de dados, uma vez que diferentes players tomam papéis diferentes, como exemplo a Apple que é uma plataforma com o IOS, vendedora de produtos como Computadores e provedor de Infraestrutura de nuvem ao mesmo tempo.


Em se tratando de Fusão, um grande motivador tem sido as transações como Facebook e WhatsApp. Tais transações desafiam a tradicional categorização de Fusão Horizontal ou por conglomerado, tornando difícil o processo de análise por parte das autoridades. Em particular um foco exclusivamente no preço aparenta ser frágil dado os custos de privacidade dos consumidores advindo da monopolização de seus dados. Introduzir questões de proteção de dados na política de competição não é uma prática consensual, contudo, tendo muitos praticantes da área concorrencial argumentado que o único objetivo de promoção de política concorrencial é a alocação de recursos. Outros praticantes afirmam que violações de proteção e privacidade de dados por companhias que acontecem no exercício do poder de mercado é justificativa para ser levada em conta por autoridades concorrenciais. Há uma tendência no texto de argumentar de forma a levar em conta Privacidade e Proteção de Dados como parâmetro concorrencial, tendo grande impacto na autorização de fusões.


Em seguida traz-se o abuso de dominância de mercado como fator a ser levado em conta do Big Data. Controle sobre grandes quantidades e variedades de dados pode ser uma fonte extraordinária de inovação e produtividade. Contudo pode haver um comportamento predatória que limita a capacidade dos competidores de acesso a dados fundamentais, prevenir portabilidade de dados entre outros fatores. Isso pode ser feito, por exemplo, através do uso de contratos de exclusividade com provedores de dados ou ainda por venda casa, onde firmas unem a compra de suas bases de dados a o uso de seu software analítico.


Por fim apresenta os Cartéis Digitais, que existiam mesmo antes do Big Data ser “Big”. Há três formas principais da manifestação desse fenômeno. Empresas podem usar análise de dados em tempo real para monitorar a conformidade de acordo explícito num cartel tradicional. Também as empresas podem compartilhar algoritmo de preços idênticos, usando dados de mercado, que permitem-lhes fixar os preços de forma simultânea, podendo até mesmo levando a emergência de cartéis Hub-and-spoke. Por fim as empresas podem usar big data para facilitar o conluio criando algoritmos de Inteligência Artificial maximizadores de lucro que aprenderiam a chegar a um conclui tácito. A resposta para essas questões indica a necessidade de introduzir o Big Data e análise de dados na análise de concorrência como contraponto.


Por fim há a apresentação do Impacto regulatório do Big Data para concorrência. Argumenta-se a necessidade de regular as firmas de forma a notificarem que o serviço oferecido tem o contraponto do uso de dados, do reconhecimento dos direitos de propriedade de dados. Também da necessidade de neutralidade de mercado do Estado, que controla ainda mais dados em iniciativa open data e a utilizando para fins públicos.