Terras Raras e Big Data: Quem Está Minerando o Brasil?
Terras Raras e Big Data: Quem Está Minerando o Brasil?
O Brasil está entrando em uma disputa que não é apenas econômica. É uma disputa por território, dados, atenção, emoção e decisão humana. De um lado, temos as terras raras, minerais estratégicos para turbinas eólicas, carros elétricos, eletrônicos, baterias e sistemas de defesa. Do outro, temos o Big Data estocástico, capaz de classificar pessoas em grupos e subgrupos de consumo, emoção, desejo, medo e voto. (Agência Brasil)
A pergunta política deste blog é simples: quem está minerando o Brasil?
Na mineração de terras raras, o território físico é perfurado, extraído, separado, refinado e transformado em valor industrial. Na mineração de dados, o território explorado é outro: comportamento, atenção, batimento cardíaco, rosto, emoção, tempo de tela, localização, consumo, linguagem e tomada de decisão.
O Serviço Geológico do Brasil informa que o país possui cerca de 21 milhões de toneladas de reservas de terras raras, aproximadamente 23% das reservas globais, concentradas principalmente em Minas Gerais, Goiás, Amazonas, Bahia e Sergipe. O próprio debate público já reconhece que o desafio brasileiro não é apenas extrair, mas também desenvolver beneficiamento, refino, tecnologia e cadeia produtiva para não repetir o papel histórico de exportador primário. (Agência Brasil)
Essa é a primeira camada do problema: o Brasil pode ter riqueza no subsolo, mas continuar pobre em soberania tecnológica. Exporta minério barato, importa produto caro. Exporta território, importa dependência.
Mas há uma segunda camada, mais invisível: o Brasil também está sendo minerado por dados.
Shoshana Zuboff chamou esse processo de capitalismo de vigilância: uma lógica econômica que transforma a experiência humana em matéria-prima para extração, previsão e venda de comportamentos futuros. Não se trata apenas de “mostrar anúncios”. Trata-se de produzir previsibilidade sobre o que a gente fará agora, daqui a pouco e depois. (Harvard Gazette)
Aqui entra o conceito de Big Data estocástico. A mineração de dados não precisa conhecer a verdade íntima de cada indivíduo. Ela precisa calcular probabilidades. Ela classifica pessoas em grupos e subgrupos: quem compra por medo, quem compra por desejo, quem vota por raiva, quem reage à humilhação, quem permanece mais tempo diante de uma imagem, quem é vulnerável à urgência, quem precisa de pertencimento, quem entra em Zona 3 com facilidade.
O indivíduo pensa: “eu aceitei os termos”. Mas o problema é maior. O consentimento individual não resolve a mineração coletiva. Mesmo quando uma pessoa autoriza o uso de dados, o modelo aprende padrões populacionais. O dado de um vira inferência sobre muitos. A mineração deixa de ser apenas pessoal e passa a ser territorial.
A LGPD protege direitos fundamentais de liberdade, privacidade e livre desenvolvimento da personalidade. Ela define dado pessoal como informação relacionada a pessoa identificada ou identificável, inclui dados sensíveis como saúde, genética e biometria quando vinculados a pessoa natural, e reconhece operações como coleta, classificação, avaliação, processamento, extração e formação de perfis. (Portal da Câmara dos Deputados)
Mas o desafio atual vai além do texto clássico de privacidade. A grande questão BrainLatam2026 é: quando dados comportamentais, fisiológicos e afetivos de uma população são usados para prever consumo, emoção e voto, isso ainda é apenas dado pessoal ou já é mineração de território cognitivo?
Rosalind Picard, no campo da Affective Computing, mostrou que computadores podem reconhecer, interpretar, expressar e lidar com emoções. O MIT Press apresenta o livro como uma base para computadores emocionalmente inteligentes, incluindo aplicações, sinais afetivos e questões morais e sociais levantadas por essas tecnologias. (MIT Press)
Isso muda tudo. Se uma plataforma consegue inferir quando uma pessoa está cansada, irritada, solitária, excitada, insegura ou buscando pertencimento, ela pode entregar exatamente a emoção que mantém essa pessoa dando atenção. A propaganda deixa de ser apenas mensagem. Ela vira ambiente afetivo calculado.
Na linguagem BrainLatam2026: a propaganda deixa de falar apenas com a mente cognitiva. Ela começa a modular o Tekoha — o território interno do indivíduo — por meio de estímulos que capturam interocepção, propriocepção, desejo, medo e pertencimento.
E isso não precisa esperar uma BCI invasiva ou um EEG na cabeça. Uma câmera comum já pode começar a inferir sinais fisiológicos.
O projeto Video Magnification, do MIT CSAIL, mostra que vídeos aparentemente estáticos contêm mudanças sutis invisíveis ao olho humano, mas extraíveis por algoritmos, incluindo pulso humano, som de objetos vibrando e movimento de ar quente. (MIT CSAIL)
Outro trabalho do MIT, Detecting Pulse from Head Motions in Video, mostrou que é possível extrair frequência cardíaca e comprimentos entre batimentos a partir de micro-movimentos da cabeça causados pelo fluxo sanguíneo. Em 18 participantes, o método reportou frequências cardíacas quase idênticas às de um ECG e ainda capturou informações clinicamente relevantes sobre variabilidade cardíaca. (MIT CSAIL)
Esse ponto é decisivo: a câmera comum já pode funcionar como uma BCI invisível. Ela não lê pensamentos, mas pode ler sinais do corpo que ajudam a inferir estado autonômico, excitação, fadiga, estresse ou recuperação. Isoladamente, isso não diz “a pessoa quer comprar” ou “a pessoa votará em alguém”. Mas, combinado com clique, rosto, olhar, histórico, localização, horário e linguagem, vira um minério comportamental poderoso.
Na mineração de terras raras, a cratera aparece no território. Na mineração de dados, a cratera aparece na atenção, no desejo, no medo e na decisão.
Por isso, a comparação é politicamente forte: terras raras são o minério do subsolo; Big Data estocástico é o minério da decisão humana.
Em ano eleitoral, isso fica ainda mais grave. O TSE já trata a propaganda eleitoral digital, IA, desinformação, manipulação de conteúdo e deepfakes como temas centrais da regulação eleitoral. O problema, porém, vai além do conteúdo falso. A questão mais profunda é a modulação probabilística da atenção e da emoção antes mesmo da pessoa perceber que está sendo conduzida. (TSE)
A mineração de dados pode produzir uma Zona 3 algorítmica. O indivíduo é mantido em reação rápida: medo, raiva, urgência, comparação, inveja, ameaça, pertencimento artificial. O corpo passa a atacar, fugir, congelar ou replicar padrões. É o “pense rápido” capturado pelo mercado e pela propaganda.
Na Zona 3, há menos criticidade e menos criatividade para aprender o novo. A pessoa não decide a partir de Fruição e Metacognição. Ela reage a estímulos calibrados para diminuir abertura, aumentar defesa e encurtar pensamento.
Aqui o debate deixa de ser apenas tecnológico. Ele se torna federativo e político.
O Estado Federal, Estadual e Municipal precisam discutir instrumentos legais para reconhecer que a mineração de dados em uma região gera valor econômico a partir da população daquele território. Isso deve ser feito com cuidado jurídico, compatível com Constituição, LGPD, competências tributárias e direitos fundamentais. Mas o princípio político é claro: se uma empresa extrai valor da atenção e do comportamento de uma população, essa população deve receber proteção, transparência, auditoria e retorno social.
Não se trata de dizer que qualquer município pode criar qualquer cobrança de qualquer jeito. Trata-se de formular uma nova categoria pública: compensação pela mineração de dados territoriais.
Essa compensação poderia financiar alfabetização digital, saúde mental, proteção de crianças e adolescentes, auditoria algorítmica, transparência de publicidade política, laboratórios públicos de dados, educação sobre IA, pesquisa em neurodireitos e infraestrutura de soberania digital.
A lógica é semelhante à mineração física: se há extração de valor de um território, há impacto local. Na mineração mineral, o impacto aparece em água, solo, saúde, cidade, violência, desigualdade e dependência econômica. Na mineração de dados, o impacto aparece em atenção, saúde mental, decisão política, consumo, polarização, ansiedade, vício em tela e perda de autonomia.
A BrainLatam2026 chamaria isso de soberania neurodigital territorial. O Tekoha não é apenas floresta, cidade, casa ou bairro. O Tekoha também é o território interno da pessoa, agora capturado por câmeras, sensores, plataformas, anúncios, modelos preditivos e sistemas de recomendação.
A pergunta central para o Brasil é:
vamos permitir que empresas extraiam atenção, emoção, batimento cardíaco, comportamento e decisão como se isso não fosse riqueza nacional?
A ponte com BCI e neurodireitos é direta. Se hoje já é possível inferir sinais fisiológicos por vídeo, amanhã EEG, fNIRS, eye-tracking, GSR, HRV, wearables e BCIs poderão tornar essa mineração ainda mais profunda. O cérebro e o corpo viram fonte de dados para autenticação, marketing, segurança, saúde, educação e política.
Por isso, todo dado fisiológico inferido do corpo — mesmo por câmera comum — deveria ser tratado como dado sensível de soberania cognitiva. Não importa se veio de EEG, fNIRS, smartwatch, câmera, microfone, mouse, teclado ou vídeo. Se o dado ajuda a inferir atenção, emoção, fadiga, excitação, vulnerabilidade ou decisão, ele pertence ao campo dos neurodireitos.
A crítica decolonial é simples: o Brasil já foi minerado por ouro, madeira, açúcar, café, ferro, petróleo e agora terras raras. Não podemos permitir que o próximo ciclo colonial seja a mineração invisível da mente brasileira.
A ponte com DREX Cidadão aparece como proposta de inversão metabólica. Se empresas extraem valor da atenção e dos dados de uma população, parte desse valor deve retornar ao cidadão como infraestrutura pública, educação, saúde, proteção digital e renda cidadã. O dinheiro digital do futuro não pode nascer apenas nos bancos, nas plataformas e nos mercados de previsão comportamental. Ele precisa nutrir o cidadão.
DREX Cidadão, nesse contexto, não é apenas renda. É uma política de pertencimento. É o Estado dizendo: a riqueza produzida pelo corpo social deve voltar ao corpo social.
O Brasil precisa discutir terras raras com soberania industrial. Mas também precisa discutir Big Data com soberania cognitiva. Uma sem a outra será incompleta. Podemos proteger o subsolo e perder a mente. Podemos nacionalizar minerais e terceirizar a tomada de decisão.
Fechamento
Terras raras e Big Data são duas faces do mesmo século. Uma minera o chão. A outra minera o comportamento. Uma extrai do território físico. A outra extrai do Tekoha digital, afetivo e corporal. Em ano eleitoral, essa discussão precisa sair dos laboratórios e chegar à política pública. Porque democracia não é apenas votar. Democracia é decidir com criticidade, criatividade e pertencimento. Se a decisão humana vira minério, a soberania brasileira precisa defender também a mente, o corpo e a atenção do seu povo.
Referências
Agência Brasil. (2026). Terras raras, minerais estratégicos e críticos: entenda as diferenças. (Agência Brasil)
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs. (Harvard Gazette)
Picard, R. W. (1997). Affective Computing. MIT Press. (MIT Press)
Balakrishnan, G., Durand, F., & Guttag, J. (2013). Detecting Pulse from Head Motions in Video. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. (MIT CSAIL)
MIT CSAIL. Video Magnification: Finding the Visible in the Invisible. (MIT CSAIL)
Brasil. Lei nº 13.709/2018 — Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. (Portal da Câmara dos Deputados)
Tribunal Superior Eleitoral. Resoluções e normas sobre propaganda eleitoral, IA e desinformação. (TSE)
Tierras Raras y Big Data: ¿Quién Está Minando Brasil?
Rare Earths and Big Data: Who Is Mining Brazil?
Terras Raras e Big Data: Quem Está Minerando o Brasil?
fMRI, Amenaza y Amígdala: Aprendizaje del Miedo, Extinción y Zona 3
fMRI, Threat, and the Amygdala: Fear Learning, Extinction, and Zone 3
fMRI, Ameaça e Amígdala: Aprendizagem do Medo, Extinção e Zona 3
EEG/fMRI y Ecolocalización Humana: Cómo el Cuerpo Acumula Evidencias a Través del Sonido
EEG/fMRI and Human Echolocation: How the Body Accumulates Evidence Through Sound
EEG/fMRI e Ecolocalização Humana: Como o Corpo Acumula Evidências pelo Som
EEG y Actividad Neural Aperiódica: Aprendizaje por Feedback Incluso sin Conciencia Visual
EEG and Aperiodic Neural Activity: Learning from Feedback Even Without Visual Awareness
EEG e Atividade Neural Aperiódica: Aprendizagem por Feedback Mesmo sem Consciência Visual
EEG, Memoria de Trabajo Visual y Reactivación Neural: Cuando la Atención Reenciende el Espacio
EEG, Visual Working Memory, and Neural Reactivation: When Attention Reignites Space
EEG, Memória de Trabalho Visual e Reativação Neural: Quando a Atenção Reacende o Espaço
fNIRS, Equilibrio y Performance: Actividad Cortical en Esquiadores Alpinos
fNIRS, Balance, and Performance: Cortical Activity in Alpine Skiers
fNIRS, Equilíbrio e Performance: Atividade Cortical em Esquiadores Alpinos
fNIRS and Deep Learning: Automated Quality Control in NIRS Signals
fNIRS e Deep Learning: Controle Automático de Qualidade em Sinais NIRS
fNIRS y Fisiología Sistémica: Por qué Medir el Cuerpo Mejora la Confiabilidad de la Neuroimagen
fNIRS and Systemic Physiology: Why Measuring the Body Improves Neuroimaging Reliability
fNIRS e Fisiologia Sistêmica: Por que Medir o Corpo Melhora a Confiabilidade da Neuroimagem
NIRS/fNIRS en Depresión: HD-tDCS, Control Cognitivo y Conectividad Prefrontal
NIRS/fNIRS in Depression: HD-tDCS, Cognitive Control, and Prefrontal Connectivity
NIRS/fNIRS em Depressão: HD-tDCS, Controle Cognitivo e Conectividade Pré-Frontal
fNIRS, Movimiento y Envejecimiento: Cómo las Piernas Conversan con la Función Ejecutiva
fNIRS, Movement and Aging: How the Legs Talk to Executive Function
fNIRS, Movimento e Envelhecimento: Como as Pernas Conversam com a Função Executiva
Hyperscanning, EEG/fNIRS y Coral: Sincronía Neurofisiológica en la Performance Colectiva
Hyperscanning, EEG/fNIRS and Choir: Neurophysiological Synchrony in Collective Performance
Hyperscanning, EEG/fNIRS e Coral: Sincronia Neurofisiológica na Performance Coletiva
fNIRS Hyperscanning e IA Generativa: El Efecto del Socio GAI en el Aprendizaje de Ciencias
fNIRS Hyperscanning and Generative AI: The GAI Partner Effect in Science Learning
fNIRS Hyperscanning e IA Generativa: O Efeito do Parceiro GAI na Aprendizagem em Ciências
NIRS, Bosques y Bienestar: Cuerpo-Territorio como Política Pública de Salud
NIRS, Forests and Well-Being: Body-Territory as Public Health Policy
NIRS, Florestas e Bem-Estar: Corpo-Território como Política Pública de Saúde
fNIRS, Neurourbanism and Body-Territory: How Walkable Environments Modulate the Prefrontal Cortex
fNIRS, Neurourbanismo e Corpo-Território: Como Ambientes Caminháveis Modulam o Córtex Pré-Frontal
EEG de Alta Densidad y EMG: El Cuerpo que Agarra, Siente y Organiza el Movimiento
High-Density EEG and EMG: The Body That Grasps, Feels and Organizes Movement
EEG de Alta Densidade e EMG: O Corpo que Agarra, Sente e Organiza o Movimento
fNIRS y Neurodesarrollo: Cómo los Bebés Prematuros Procesan Rostros con y sin Mascarilla
fNIRS and Neurodevelopment: How Preterm Infants Process Faces With and Without Masks
fNIRS e Neurodesenvolvimento: Como Bebês Prematuros Processam Rostos com e sem Máscaras
EEG NIRS fNIRS Multimodal Hyperscanning
#Decolonial
#Neuroscience
#BrainLatam2026
#EEG #ERP #NIRS #fNIRS
#Hyperscanning #EEGfNIRS
#MultimodalNeuroscience #BCI
#Neurorights #CognitiveSovereignty
#AffectiveComputing #DREXCidadao
#FALAN #OHBM #SfN #LatBrain
#CorpoTerritorio
#CBDCdeVarejo
#PIX
#Drex
