Reconhecimento facial nas escolas
A utilização de câmeras com reconhecimento facial nas escolas pode ser apresentada como uma ferramenta de segurança ou de controle de frequência. Entretanto, é importante compreender que essa tecnologia não apenas registra a imagem de uma pessoa: ela pode identificar individualmente quem é aquela pessoa por meio de seus dados biométricos.
Quando aplicada aos professores, a tecnologia pode permitir o registro automatizado de sua entrada e saída e, dependendo de como o sistema for configurado, também possibilitar o acompanhamento de sua presença e circulação dentro da escola.
O problema, portanto, não é simplesmente ter uma câmera na escola. O ponto central é o que será feito com os dados produzidos por essa tecnologia, quem terá acesso a eles, por quanto tempo serão armazenados e quais usos poderão ser feitos posteriormente.
Principais riscos
1. Coleta de dados biométricos
O rosto do professor pode ser transformado em um identificador biométrico.
Dados biométricos são considerados dados pessoais sensíveis pela LGPD.
Diferentemente de uma senha ou cartão, o rosto não pode simplesmente ser substituído caso os dados sejam comprometidos.
A coleta precisa ter finalidade, necessidade e segurança adequadamente justificadas.
2. Criação de um banco de dados de professores
Pode ser criada uma base contendo rostos, nomes, matrículas e registros funcionais.
Quanto maior a quantidade de informações reunidas, maior o impacto de um eventual vazamento.
É necessário saber exatamente onde essa base ficará armazenada e quem será responsável por ela.
3. Vazamento ou acesso indevido
Uma invasão ou falha de segurança pode expor dados biométricos.
Funcionários ou terceiros podem eventualmente ter acesso além do necessário.
É fundamental saber quais mecanismos de segurança existem para impedir acessos não autorizados.
4. Uso dos dados para uma finalidade diferente
Esse é um dos riscos mais importantes.
O sistema pode ser implantado inicialmente com a justificativa de:
"controle de frequência".
Mas é preciso garantir que os dados não sejam posteriormente utilizados para:
monitorar comportamento;
investigar professores;
controlar deslocamentos;
produzir avaliações funcionais;
cruzar informações com outros sistemas;
subsidiar procedimentos disciplinares sem regras claras;
outras finalidades que não tenham sido apresentadas inicialmente.
Uma tecnologia criada para uma finalidade pode acabar sendo utilizada para outras.
5. Monitoramento da circulação dos professores
Se existirem várias câmeras com reconhecimento facial, o sistema pode, dependendo de sua configuração, identificar a presença de uma determinada pessoa em diferentes pontos da escola.
Isso poderia permitir reconstruir informações como:
onde o professor esteve;
em que horário;
durante quanto tempo;
quais espaços frequentou.
Nesse cenário, deixamos de falar apenas de controle de ponto e passamos a falar de monitoramento da circulação do trabalhador.
6. Ampliação futura do sistema
Uma preocupação importante é o chamado "function creep", quando uma tecnologia criada para determinada finalidade passa gradualmente a ser utilizada para outras.
Por exemplo:
Primeiro: professores.
Depois: funcionários.
Posteriormente: estudantes.
Eventualmente: visitantes e familiares.
Por isso, é importante estabelecer limites antes da implantação, e não depois.
7. Erros de identificação
Nenhum sistema de reconhecimento facial é absolutamente perfeito.
Pode haver:
falsos positivos;
falsos negativos;
dificuldade de reconhecimento;
associação incorreta entre uma pessoa e determinado registro.
Quando isso ocorre em um sistema utilizado para controle funcional, um erro tecnológico pode gerar consequências administrativas para o trabalhador.
8. Discriminação e vieses algorítmicos
Sistemas de reconhecimento facial podem apresentar desempenhos diferentes dependendo de características das pessoas e das condições de captura da imagem.
Por isso, é necessário questionar:
Qual sistema será utilizado?
Quem desenvolveu?
Foi testado?
Qual sua taxa de erro?
Houve avaliação independente?
Como o professor poderá contestar uma identificação incorreta?
9. Terceirização dos dados
Se uma empresa privada fornecer a tecnologia, é fundamental saber:
quem será o controlador dos dados;
quem será o operador;
onde os dados ficarão armazenados;
se a empresa terá acesso aos dados;
se haverá armazenamento em servidores privados;
se haverá compartilhamento com outras empresas;
o que acontecerá com os dados quando o contrato terminar.
10. Cruzamento com outras bases de dados
Esse talvez seja um dos riscos mais difíceis de perceber.
Um banco de reconhecimento facial, isoladamente, pode parecer limitado.
Mas ele pode eventualmente ser associado a outras informações:
rosto + nome + matrícula + frequência + registros funcionais + horários + outros sistemas.
Quanto mais bases puderem ser cruzadas, maior será a capacidade de construir um perfil detalhado do trabalhador.
11. Falta de transparência
Os professores precisam saber claramente:
qual dado está sendo coletado;
por que está sendo coletado;
quem terá acesso;
onde será armazenado;
por quanto tempo será guardado;
quando será eliminado;
se poderá ser compartilhado;
quais empresas terão acesso;
como contestar um erro;
qual é a base legal para o tratamento.
Não basta dizer:
"É para segurança."
É necessário explicar como a tecnologia funcionará concretamente.
12. Ausência de alternativa
Uma pergunta fundamental é:
O reconhecimento facial é realmente necessário?
Se o objetivo for simplesmente registrar entrada e saída, existem outras tecnologias que podem cumprir essa função.
Portanto, deve-se avaliar se existe uma alternativa menos invasiva à privacidade dos professores.
13. Transformação da escola em ambiente de vigilância
Existe ainda uma dimensão que vai além da LGPD.
Uma coisa é ter câmeras de segurança.
Outra é ter um ambiente no qual as pessoas podem ser identificadas automaticamente por onde passam.
Isso pode alterar a relação dos trabalhadores com o espaço escolar e criar uma cultura de vigilância permanente.
14. Dificuldade de apagar o dado
É preciso perguntar:
Quando o professor deixar de trabalhar naquela escola ou sair da rede, o dado biométrico será apagado?
E mais:
Será apagado imediatamente?
Haverá cópias?
Backups permanecerão?
A empresa contratada continuará armazenando alguma informação?
Por quanto tempo?
A política de retenção precisa estar claramente estabelecida.
15. Responsabilização por eventuais problemas
Também precisa estar definido:
Se houver vazamento, erro de identificação ou uso indevido, quem será responsabilizado?
A escola?
A Secretaria?
O município/Estado?
A empresa que fornece o sistema?O administrador da plataforma?
Sem regras claras, o trabalhador pode ficar vulnerável diante de um problema causado pelo próprio sistema.
FONTE:
Post de Jana Contreiras
