O Big Data não é o mundo
O Big Data não é o mundo
Como a realidade vira dado - e o que desaparece antes de uma IA começar a aprender
Imagine duas pessoas diante do mesmo rio.
Uma chegou naquela manhã. A outra nasceu ali. Reconhece quando a água muda de cheiro, lembra onde o solo cede depois da chuva, sabe quais peixes apareciam em determinadas épocas e associa aquele lugar a trabalho, histórias, medo, pertencimento e sobrevivência.
Uma câmera pode registrar praticamente a mesma imagem para as duas.
Mas a imagem não contém a experiência de nenhuma delas.
Esse é um bom ponto de partida para pensar Inteligência Artificial. Antes que um modelo aprenda alguma coisa sobre o mundo, alguma parte desse mundo precisou ser percebida, selecionada, medida, transduzida, classificada e transformada em algo computável.
Por isso:
O Big Data não é o mundo. É uma enorme coleção de recortes que conseguiram virar dados.
Antes do dado existe um recorte
Uma câmera transforma luz em sinais. Um microfone converte variações de pressão do ar. Um satélite mede determinadas bandas do espectro. Um prontuário traduz parte da trajetória de alguém em campos, códigos e textos. Uma plataforma transforma clique, busca, permanência e compartilhamento em rastros comportamentais.
Podemos imaginar o percurso:
realidade → recorte → transdução → codificação → dado → base digital → modelo → inferência.
O problema não é existir recorte.
Sem selecionar aspectos da realidade não teríamos mapas, fotografias, estatísticas, prontuários, EEG, fNIRS ou ciência.
O problema começa quando esquecemos que houve recorte.
A pesquisadora mexicano-equatoriana Paola Ricaurte chama atenção para esse ponto ao tratar sistemas de IA como montagens sociotécnicas atravessadas por instituições, interesses, poder e formas particulares de produzir conhecimento. O problema algorítmico, portanto, não começa somente quando um dataset apresenta “viés”; ele pode começar nas estruturas que determinaram o que seria medido, preservado e transformado em informação. (brainlatam)
Isso nos obriga a perguntar antes mesmo de perguntar sobre a IA:
Quem teve condições de transformar sua realidade em dado?
E se estivermos procurando a chave somente onde existe luz?
A antropóloga mexicana Renée de la Torre, ao comentar Ciudadanos reemplazados por algoritmos, de Néstor García Canclini, recupera uma pequena história extremamente útil.
Um homem procura suas chaves debaixo de um poste iluminado. Quando perguntam se foi ali que as perdeu, responde que não. Elas caíram perto de uma árvore, vários metros adiante. Por que procura sob o poste?
Porque ali há luz. (Alteridades)
É uma metáfora poderosa para o Big Data.
Podemos possuir milhões de registros sobre renda, compras, crédito, deslocamentos, produção, buscas, consumo e uso de redes sociais porque construímos sensores, plataformas e instituições capazes de iluminar continuamente essas dimensões.
Enquanto isso, um território pode possuir muito menos registros sobre a qualidade da água percebida localmente, mudanças de espécies, conhecimentos tradicionais, vínculos comunitários, pertencimento ou transformações graduais do Bioma percebidas por quem efetivamente vive nele.
Esses fenômenos não precisam estar registrados de maneira errada.
Podem simplesmente não estar registrados.
Talvez estejamos procurando a realidade justamente onde nossos bancos de dados conseguem iluminá-la melhor.
É isso que estamos chamando de invisibilidade epistemológica: aquilo que não entra no universo representacional pode deixar de participar das inferências e, depois, das decisões.
Big Data pode significar muita informação sobre uma parte pequena do mundo vivido.
O próprio García Canclini já havia chamado atenção para como opiniões e comportamentos transformados em dados passam a ser reorganizados por corporações e algoritmos, alterando formas de cidadania e participação. (Editorial Universidad de Guadalajara)
O signo não é o objeto inteiro
A Semiótica nos permite evitar dois extremos.
Não precisamos exigir que uma representação contenha toda a realidade. Um mapa funciona justamente porque reduz.
Mas não podemos esquecer aquilo que o mapa deixou de fora.
Anderson Vinícius Romanini vem aproximando a semiose peirceana da Inferência Ativa. Em publicação de 2025, discute processos inteligentes como processos inferenciais capazes de navegar ambientes, reduzir incerteza e estabilizar hábitos. (USP Repository)
Com Marcelo Hamdan Alvim, Romanini também investiga como mediações algorítmicas podem participar das inferências dos usuários, moldando crenças e direcionando padrões de interação. (Portal Revistas UCB)
Isso significa que o dado não permanece simplesmente armazenado.
Ele retorna.
É organizado pelo algoritmo, transforma-se em recomendação, resposta ou decisão e volta ao ambiente perceptivo do Corpo-Território.
Maria Eunice Quilici Gonzalez e colaboradores acrescentam outra camada importante. Ao discutir autonomia na era dos Big Data, argumentam que pessoas podem continuar capazes de decisões relativamente racionais e, simultaneamente, ter suas opiniões influenciadas por informações insuficientes ou distorcidas, hábitos e disposições emocionais previamente adquiridas. (SciELO Brasil)
Por isso, não basta perguntar:
A inferência está correta em relação aos dados existentes?
Precisamos perguntar:
Os dados existentes representam suficientemente o mundo sobre o qual essa inferência pretende agir?
A tela transduz. O Corpo-Território vive.
Na BrainLatam utilizamos 12D como uma cartografia perceptiva do Corpo-Território.
Não estamos afirmando que a neurociência reconheça exatamente doze sentidos independentes, nem que existam doze dimensões físicas do universo.
A ideia é lembrar que estar no mundo envolve muito mais que visão e audição: propriocepção, interocepção, equilíbrio, nocicepção, termossensação, sinais químicos internos, movimento e diferentes relações corporais e ambientais. Na formulação BrainLatam, pertencimento permanece uma hipótese a ser investigada, não um sentido estabelecido pela neurociência. (brainlatam)
Uma floresta exibida em 8K pode ser extraordinariamente rica visualmente.
Mas a tela não contém um pedaço menor daquela floresta.
Ela cria outra configuração material — pixels, luz, som — capaz de representar determinadas relações presentes no acontecimento original.
Em outro texto da BrainLatam utilizamos a metáfora “O Logos se cristalizou em IA” para pensar como parte das produções linguísticas e lógico-formais humanas foi incorporada a sistemas computacionais. (brainlatam)
Agora podemos voltar uma etapa:
Antes de o Logos se cristalizar em IA, o mundo precisou se cristalizar em dados.
E nem todos os mundos tiveram a mesma possibilidade de fazê-lo.
A Neurociência também recorta a realidade
Esse cuidado precisa valer inclusive para nossos próprios instrumentos.
EEG não mede “a pessoa”, nem lê diretamente pensamentos. Ele registra diferenças de potencial elétrico no escalpo, das quais podemos extrair propriedades temporais, espectrais e espaciais relacionadas à atividade neural.
fNIRS não mede “a consciência”. Utiliza luz no infravermelho próximo para acompanhar mudanças hemodinâmicas, incluindo variações relacionadas às concentrações de hemoglobina oxigenada e desoxigenada em regiões corticais acessíveis.
São janelas extraordinárias.
Mas continuam sendo janelas.
Reconhecer isso não diminui EEG ou NIRS. Pelo contrário: impede que o registro seja confundido com o fenômeno inteiro.
Em 2025, Faisal Mushtaq e Agustín Ibáñez defenderam justamente o potencial do EEG para uma neurociência verdadeiramente global. Portabilidade, custo relativamente menor e escalabilidade podem permitir alcançar populações historicamente sub-representadas. Mas os autores destacam que isso exige harmonização entre centros, equipamentos adequados à diversidade humana e participação das comunidades na construção de metodologias culturalmente sensíveis. (PubMed)
Aqui a Neurociência Decolonial deixa de ser apenas uma crítica conceitual.
Ela entra no método.
Levar um EEG portátil até uma comunidade não torna automaticamente uma pesquisa decolonial. Se a pergunta foi produzida longe daquele território, as categorias vieram prontas, o dado sai e não retorna e apenas pesquisadores externos possuem autoridade para interpretá-lo, podemos ter simplesmente tornado portátil uma antiga assimetria.
O território pode participar do sinal sem estar “escrito” nele
Uma pesquisa publicada na Nature Medicine em 2024 ajuda a tornar essa questão quantificável.
O trabalho analisou 5.306 participantes de 15 países, sete deles da América Latina e Caribe, utilizando EEG e fMRI. O estudo investigou diferenças entre idade cerebral estimada e idade cronológica e encontrou associações com diversidade geográfica e disparidades socioeconômicas, sociodemográficas e ambientais. Entre os muitos pesquisadores envolvidos há forte participação latino-americana, incluindo Sebastián Moguilner, Sandra Báez, Pedro Valdés-Sosa, Francisco Lopera e Agustín Ibáñez. (Nature)
Isso não significa que possamos olhar um EEG e descobrir “o território” de alguém.
Significa algo mais cuidadoso:
O cérebro que chega ao equipamento já possui uma história.
Educação, saúde, alimentação, poluição, desigualdade, cultura e ambiente participaram dessa trajetória antes da colocação do primeiro eletrodo.
Uma Neurociência Decolonial não deveria procurar um suposto “cérebro latino-americano”.
Deveria perguntar:
Quanto daquilo que classificamos como diferença individual também carrega histórias territoriais que nosso protocolo não mediu?
EEG e NIRS podem ajudar a devolver a Neurociência ao mundo
As próprias tecnologias estão abrindo novas possibilidades.
Em 2023, Ernesto Vidal-Rosas e colaboradores destacaram como sistemas fNIRS vestíveis e de alta densidade podem aproximar a neuroimagem funcional de ambientes e comportamentos mais próximos da vida real. (UCL Discovery)
No Brasil, Priscila Benitez e colaboradores utilizaram fNIRS em situação clínica naturalística durante atividades educacionais com crianças e jovens com autismo e/ou deficiência intelectual, demonstrando a viabilidade de levar o registro para tarefas menos distantes de situações reais. (Scielo)
Essa talvez seja uma oportunidade especialmente importante para a América Latina.
Podemos utilizar EEG e fNIRS para produzir uma camada quantificável do Corpo-Território, relacionando-a cuidadosamente ao comportamento, à primeira pessoa, à cultura e ao ambiente — sem fingir que o sinal fisiológico corresponde à experiência inteira.
Pergunta NeuroDesafio LATAM
Como patrocinadora do NeuroDesafio LATAM, a BrainLatam propõe transformar essa discussão em uma pergunta experimental:
Como respostas EEG e fNIRS ao mesmo estímulo digital mudam quando esse estímulo é apresentado a Corpos-Território que vivem em diferentes contextos culturais, sociais e ambientais da América Latina?
Um estudo multicêntrico poderia apresentar estímulos digitais idênticos — inclusive produzidos por IA — em diferentes regiões latino-americanas, combinando EEG e/ou fNIRS, comportamento, relato em primeira pessoa e variáveis territoriais.
A pergunta não seria:
“Qual população possui o cérebro diferente?”
Seria:
Quanto da resposta que chamamos de individual depende das condições nas quais aquele Corpo-Território aprendeu a perceber, significar e agir?
Talvez seja esse o encontro mais produtivo entre Big Data, Semiótica, Inteligência Artificial e Neurociência Decolonial.
Não precisamos colocar o mundo inteiro dentro de uma base de dados.
Isso é impossível.
Precisamos construir ciência — e inteligências — capazes de reconhecer que:
aquilo que conseguem representar nunca é o mundo inteiro.
Referências comentadas
Ricaurte Quijano, P. (2025). Algorithmic Assemblages of Power: AI Harm and the Question of Responsibility. Teknokultura. — Ajuda a abrir o artigo porque desloca o problema do simples “viés do algoritmo” para a estrutura sociotécnica que produz dados, categorias e decisões. Sua contribuição sustenta nossa pergunta inicial: quem conseguiu transformar sua realidade em dado e quais relações de poder determinaram aquilo que seria visível para a IA? (brainlatam)
De la Torre Castellanos, A. R. (2021). “Ciudadanos reemplazados por algoritmos, Néstor García Canclini”. Alteridades, 31(62). — A antropóloga mexicana recupera a metáfora das chaves procuradas sob o poste porque ali existe luz. Para nosso argumento, ela resume uma ideia fundamental: podemos concentrar enorme capacidade científica e algorítmica onde já conseguimos medir, enquanto aspectos decisivos da realidade permanecem fora da iluminação dos bancos de dados. É uma porta simples para compreender a invisibilidade epistemológica. (Alteridades)
García Canclini, N. (2019). Ciudadanos reemplazados por algoritmos. Universidad de Guadalajara / CALAS / FLACSO Ecuador. — O antropólogo argentino-mexicano discute como opiniões e comportamentos capturados por algoritmos são incorporados a relações de poder de plataformas e corporações. A obra ajuda a mostrar que digitalizar o cidadão não significa necessariamente ampliar sua cidadania; pode significar torná-lo cada vez mais legível para sistemas que ele próprio pouco consegue observar. (Editorial Universidad de Guadalajara)
Gonzalez, M. E. Q.; Broens, M. C.; Quilici-Gonzalez, J. A.; Kobayashi, G. (2023). “Hábitos e racionalidade: um estudo filosófico-interdisciplinar sobre autonomia na era dos Big Data”. Trans/Form/Ação, 46, 367–386. — Mostra que autonomia não desaparece simplesmente diante dos sistemas digitais: pessoas podem agir racionalmente e ainda assim ter suas opiniões moduladas por informação insuficiente ou distorcida, hábitos e disposições emocionais anteriores. Para este blog, permite compreender que a qualidade da decisão depende não apenas da falsidade dos dados, mas também daquilo que ficou ausente do campo informacional. (SciELO Brasil)
Romanini, A. V. (2025). “Semiose, inteligência e inferência ativa”. deSignis, 43, 61–72. — Aproxima a semiose de Peirce da Inferência Ativa e oferece uma ponte entre Semiótica, Ciência Cognitiva e IA. Sua relevância para este texto está em mostrar que signos não ficam simplesmente armazenados: participam de processos inferenciais que orientam maneiras de navegar e agir no ambiente. (USP Repository)
Alvim, M. H.; Romanini, A. V. (2025). “Mediações algorítmicas e cognição: conexões entre a semiótica e a inferência ativa”. Esferas, 32. — O artigo aproxima diretamente algoritmos, cognição e redes sociais, argumentando que mediações algorítmicas podem moldar crenças e padrões de resposta. Ele completa nosso circuito: o mundo vira dado, o dado alimenta algoritmos e os algoritmos retornam como novos signos capazes de alterar o comportamento que produzirá os próximos dados. (Portal Revistas UCB)
Moguilner, S.; Báez, S.; Hernandez, H. et al. (2024). “Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations”. Nature Medicine, 30, 3646–3657. — Com 5.306 participantes de 15 países e dados EEG e fMRI, o estudo mostra quantitativamente que diversidade geográfica e disparidades socioeconômicas, sociodemográficas e ambientais se relacionam às medidas de idade cerebral. É uma evidência particularmente importante para nossa ideia de Corpo-Território: o cérebro registrado pelo equipamento chega ao laboratório carregando uma trajetória social e ambiental anterior ao próprio registro. (Nature)
Mushtaq, F.; Ibáñez, A. (2025). “Electroencephalography (EEG) and the Quest for an Inclusive and Global Neuroscience”. European Journal of Neuroscience, 61(6), e70078. — Os autores defendem o EEG como instrumento particularmente promissor para uma neurociência global graças a portabilidade, acessibilidade e escalabilidade, mas ressaltam diversidade de hardware, harmonização e coprodução cultural dos métodos. A referência ajuda a definir nossa Neurociência Decolonial como uma transformação da maneira de produzir dados, não apenas uma mudança no discurso sobre eles. (PubMed)
Vidal-Rosas, E. E.; von Lühmann, A.; Pinti, P.; Cooper, R. J. (2023). “Wearable, high-density fNIRS and diffuse optical tomography technologies: a perspective”. Neurophotonics, 10(2), 023513. — Mostra como avanços em fNIRS vestível e sistemas ópticos de alta densidade estão permitindo neuroimagem cortical em situações mais naturais. Para este artigo, a referência mostra que podemos aproximar a medição do mundo vivido sem confundir uma medida hemodinâmica, por mais sofisticada que seja, com a totalidade da experiência. (UCL Discovery)
Benitez, P.; Domeniconi, C. et al. (2023). “Análise da Viabilidade de Uso do fNIRS em Atividades Educacionais com Crianças e Jovens com Deficiência Intelectual e Autismo”. Revista Brasileira de Educação Especial, 29, e0158. — Pesquisa brasileira utilizando fNIRS em situação clínica naturalística durante tarefas educacionais. A publicação oferece um exemplo concreto de como NIRS pode acompanhar atividade cortical em situações mais próximas das práticas reais de indivíduos, fortalecendo a passagem do laboratório extremamente controlado para investigações contextualizadas. (Scielo)
BrainLatam (2026). “Bolhas vivas — Jiwasa, transcendência e o retorno ao planeta”. — Desenvolve a distinção que orienta este Blog 01: “A tela transduz o mundo. O Corpo-Território o vive.” Também apresenta 12D como uma cartografia perceptiva BrainLatam, explicitando que não se trata de doze dimensões físicas nem de consenso neurocientífico sobre exatamente doze sentidos. (brainlatam)
BrainLatam (2026). “O Logos se cristalizou em IA — por que ainda precisamos aprender a pensar?”. — Mostra que a IA generativa incorpora apenas parte das produções linguísticas e lógico-formais disponíveis nos arquivos humanos e pergunta “qual Logos se cristalizou?”. O presente artigo dá um passo anterior: se arquivos já contêm ausências, precisamos perguntar como determinados acontecimentos conseguiram tornar-se registros. Antes de o Logos se cristalizar em IA, o mundo precisou se cristalizar em dados. (brainlatam)
