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Tributação de dados: o caminho para frear a exploração predatória das big techs

Tributação de dados: o caminho para frear a exploração predatória das big techs

Tributação de dados: o caminho para frear a exploração predatória das big techs

A lógica do poluidor-pagador aplicada à economia digital

Desde 1972, a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) sustenta o princípio do poluidor-pagador. A premissa é clara: utilizar instrumentos econômicos, como tributos, para induzir comportamentos responsáveis e internalizar custos que, até então, eram socializados. Se uma empresa causa danos ambientais, ela deve arcar com os custos dessas externalidades negativas. O Brasil incorporou essa visão em 1981, por meio da Política Nacional do Meio Ambiente.

Hoje, surge uma provocação necessária: por que não aplicar essa mesma racionalidade às gigantes da tecnologia? O estudo Proteção, tributação e equidade de dados, apresentado na conferência CPDP LatAm, na FGV Direito Rio, sugere que as corporações que lucram bilhões com a extração massiva de dados pessoais devem ser responsabilizadas pelos danos que geram ao ecossistema informacional.

O custo social da infopoluição

O ambiente digital atual enfrenta um cenário de poluição profunda. A coleta indiscriminada de informações, o uso de algoritmos desenhados para gerar dependência psicológica, vazamentos de dados sensíveis e a proliferação de desinformação compõem o que especialistas chamam de infopoluição. A disseminação de deepfakes é apenas mais um sintoma desse modelo de negócios.

Enquanto os lucros dessas plataformas são privatizados, os prejuízos — como a polarização política, a deterioração do debate público e os danos à saúde mental de crianças e adolescentes — são transferidos para a sociedade. A capacidade dessas empresas de manipular comportamentos é precificada em trilhões de dólares, mas o custo social dessa assimetria exige uma resposta estatal consistente e urgente.

Tributação como ferramenta de proteção de dados

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece o princípio da minimização, determinando que empresas coletem apenas o estritamente necessário. No entanto, o modelo de negócios das big techs depende justamente da extração ilimitada de dados. Diante da insuficiência das multas administrativas tradicionais, a tributação surge como um instrumento regulatório estratégico para incentivar a segurança e a responsabilidade.

A reforma da tributação sobre o consumo no Brasil abriu caminho para essa inovação. Conforme o estudo da FGV, o novo arcabouço fiscal permite a incidência de tributos sobre operações envolvendo bens imateriais, incluindo direitos. Como os termos de uso das redes sociais funcionam como uma licença global para exploração de dados, a atividade econômica torna-se mensurável e passível de tributação.

Critérios para uma tributação equitativa

Para evitar distorções e proteger a inovação, a proposta de tributação sobre a extração de dados seria restrita a um grupo seleto de empresas. O critério quantitativo limitaria a incidência a plataformas com mais de 100 milhões de usuários. Já o critério qualitativo focaria apenas naquelas cujo modelo de negócio principal seja a coleta massiva de dados pessoais através de licenças genéricas.

Dessa forma, empresas de setores como saúde ou bancos, que coletam dados estritamente para viabilizar serviços, ficariam fora desse escopo. O objetivo é direcionar o ônus tributário exatamente para as gigantes que acumulam renda através da exploração predatória da experiência humana, forçando uma mudança de postura que priorize a segurança e a ética no ambiente digital.

Perguntas frequentes

Por que tributar a coleta de dados?

A tributação visa internalizar os custos das externalidades negativas, como a manipulação comportamental e a desinformação, incentivando as empresas a adotarem práticas de segurança e minimização de dados.

Qualquer empresa será tributada?

Não. A proposta foca apenas em plataformas de grande porte (mais de 100 milhões de usuários) cujo modelo de negócio principal seja a exploração massiva de dados pessoais.

Como isso afeta o usuário comum?

A medida busca reduzir a exploração predatória de dados e criar um ambiente digital mais seguro, diminuindo os riscos de vazamentos e o uso de algoritmos desenhados para causar dependência.

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