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O que é a síndrome da morte súbita em adultos?

Uma parada cardíaca não é a mesma coisa que um ataque cardíaco, e em muitos casos de morte súbita o problema está em uma falha elétrica difícil de investigar, pois ela muita vezes não deixa nenhum vestígio para ser encontrado em uma autópsia. Tetiana_Kryvous/Shutterstock.com David C. Gaze, University of Westminster Quando Mark Hughes, ex-técnico do Manchester United e da seleção do País de Gales, perdeu seu filho de 38 anos, um inquérito concluiu que a causa foi a síndrome da morte súbita em adultos, ou SADS, na sigla em inglês. Ele parecia saudável. Não havia nenhuma doença aparente. Para uma família, essa combinação é quase impossível de entender. Como alguém pode morrer de uma doença cardíaca quando nem mesmo uma autópsia consegue encontrar nada de errado com o coração? A resposta começa com algo fácil de esquecer: o coração não é apenas uma bomba; é também um órgão elétrico. Cada batimento cardíaco começa com um sinal que se propaga pelo coração em uma sequência precisa, indicando a cada câmara quando se contrair. Na SADS, a falha geralmente está nesse sistema elétrico, não na estrutura física do coração. Se o sinal se tornar instável, um ritmo anormal – uma arritmia – pode se desenvolver. A maioria das arritmias é inofensiva. Mas algumas que se originam nas câmaras inferiores do coração, os ventrículos, podem ser fatais. Durante a fibrilação ventricular, a atividade elétrica se torna caótica e o coração treme em vez de bombear. O sangue deixa de chegar ao cérebro, fazendo com que a pessoa perca a consciência. Sem reanimação cardiopulmonar (RCP) e um choque de um desfibrilador, a pessoa pode morrer em questão de minutos. Isso é uma parada cardíaca. Vale a pena deixar claro que uma parada cardíaca não é a mesma coisa que um ataque cardíaco, embora os termos sejam usados de forma intercambiável. Um ataque cardíaco ocorre quando uma artéria bloqueada priva parte do músculo cardíaco de sangue. Uma parada cardíaca ocorre quando o coração para repentinamente de bombear sangue pelo corpo. Um ataque cardíaco pode causar uma parada cardíaca, mas os dois não são a mesma coisa. No caso de SADS, geralmente suspeita-se de um distúrbio do ritmo elétrico, e não de um bloqueio. Essa falha elétrica também é o motivo pelo qual a SADS é tão difícil de investigar. Uma autópsia é eficaz para identificar problemas estruturais — uma artéria obstruída, um músculo danificado, um coração dilatado. Mas um distúrbio elétrico muitas vezes não deixa nenhum vestígio para ser encontrado. Depois que a pessoa morre, a atividade que antes controlava os batimentos cardíacos simplesmente desaparece. Assim, um patologista pode examinar um coração que parece totalmente normal, mesmo que estivesse apresentando um mau funcionamento fatal minutos antes. A SADS é uma morte súbita e inexplicável causada por parada cardíaca. Ela mata cerca de 500 pessoas no Reino Unido a cada ano. Alguns casos têm origem em condições hereditárias que afetam os canais microscópicos responsáveis pelo transporte de partículas eletricamente carregadas para dentro e para fora das células cardíacas — o mecanismo por trás de cada batimento cardíaco. As condições associadas à SADS incluem a síndrome do QT longo, a síndrome de Brugada e a taquicardia ventricular polimórfica catecolaminérgica. Os nomes são complicados, mas eles compartilham uma característica: podem desestabilizar o ritmo cardíaco sem deixar nenhum vestígio estrutural. E é aqui que a genética pode ter sucesso onde uma autópsia convencional não consegue. O DNA coletado após uma morte inexplicada pode ser analisado em busca de variantes associadas a doenças cardíacas hereditárias, uma abordagem às vezes chamada de autópsia molecular. Uma variante genética é detectada em até 13% dos casos de SADS. Descobrir a causa não se resume apenas a explicar uma morte. Isso pode proteger as pessoas que ficaram para trás. Os sinais de alerta, quando existem, são fáceis de passar despercebidos. Algumas pessoas praticavam exercícios, trabalhavam e levavam uma vida totalmente normal até o momento da parada cardíaca. Outras apresentavam sintomas sem perceber o que eles significavam: desmaios inexplicáveis, especialmente durante a prática de exercícios, ou palpitações e tonturas recorrentes. Desmaios causados por distúrbios do ritmo cardíaco podem até ser confundidos com convulsões. Componente genético O histórico familiar é igualmente importante. Uma morte súbita inexplicável em um dos pais, irmão ou filho — especialmente em idade jovem — pode indicar uma condição hereditária, já que muitas das doenças por trás da SADS são hereditárias. Isso não significa que toda pessoa com palpitações ou tonturas tenha um problema cardíaco grave. Esses sintomas são comuns e geralmente inofensivos. Mas desmaios durante a prática de exercícios, ou sintomas associados a um histórico familiar de morte súbita prematura, merecem ser investigados. Testes genéticos podem revelar se a SADS é hereditária em uma família. Prostock-studio/Shutterstock.com A investigação de um único caso de morte não se limita necessariamente à pessoa que faleceu. Como várias das condições associadas à SADS são hereditárias, parentes próximos podem ser encaminhados para exames em uma clínica cardíaca especializada. Esses exames podem incluir um eletrocardiograma (ECG) para verificar a atividade elétrica do coração, uma ecocardiografia para avaliar sua estrutura, teste de esforço, monitoramento do ritmo cardíaco e, em algumas famílias, testes genéticos. Essa abordagem funciona. Um estudo com 304 famílias afetadas por morte cardíaca súbita constatou uma doença cardíaca hereditária em 47% das famílias no total, com 11% dos parentes examinados recebendo um diagnóstico definitivo. Nos casos em que a morte original foi classificada especificamente como SADS, a investigação ainda revelou uma condição hereditária em cerca de uma em cada cinco famílias. Um estudo mais recente, que acompanhou 686 parentes, constatou que a maioria dos diagnósticos realizados ao longo de dez anos de acompanhamento ocorreu nos primeiros cinco anos — um lembrete de por que a investigação oportuna é importante. Identificar alguém em risco antes que os sintomas apareçam pode salvar vidas. O tratamento depende da condição e pode incluir medicação, orientações sobre exercícios físicos ou para evitar certos medicamentos. Às pessoas com maior risco pode ser oferecido um cardioversor-desfibrilador implantável — um dispositivo que monitora

Taxistas raramente sofrem de Alzheimer: mapas mentais complexos e raciocínio espacial protegem o cérebro

Hatim Sharif, The University of Texas at San Antonio Motoristas de táxi e de ambulância americanos têm menos chances do que profissionais de quase qualquer outra área de morrer de doença de Alzheimer. Esse foi o resultado surpreendente de um estudo de 2024 que analisou as certidões de óbito de quase 9 milhões de pessoas nos EUA. Essas descobertas me deixaram perplexo, pois essas duas profissões dependem da mesma coisa que o meu próprio trabalho: mapas. Passei mais de duas décadas olhando para mapas. Não mapas de papel na parede, mas mapas digitais com várias camadas: limites de inundações sobrepostos a blocos censitários, pontos críticos de acidentes de carro mapeados em relação à geometria das estradas e leituras de satélite de precipitação sobrepostas a bacias hidrográficas. Grande parte do meu trabalho como engenheiro civil e ambiental é feito por meio de SIG – ou seja, sistemas de informação geográfica. Engenheiros como eu mantêm várias relações espaciais em mente ao mesmo tempo, raciocinando sobre onde as coisas se situam em relação umas às outras em escalas que vão de um quarteirão a toda uma bacia hidrográfica. Sempre presumi que o raciocínio espacial entre camadas de mapas fosse puramente profissional. Mas aquele estudo sobre motoristas de táxi e de ambulância me fez pensar se todo esse trabalho mental poderia estar fazendo algum bem ao cérebro. Os cérebros dos motoristas de táxi Dos 9 milhões de atestados de óbito de janeiro de 2020 a dezembro de 2022 que os pesquisadores examinaram, os motoristas de táxi e de ambulância apresentaram o menor risco de morrer de doença de Alzheimer entre 443 profissões. Após ajustar os dados por idade, sexo, etnia e escolaridade, aproximadamente 1 em cada 100 motoristas de táxi e ambulância morreu de Alzheimer, em comparação com 1 em cada 60 pessoas no total. Esse padrão não se estendeu a outras profissões que envolvem dirigir. Os pesquisadores concluíram que a chave para reduzir o risco de Alzheimer não era o ato de dirigir em si, mas a navegação contínua em tempo real: o trabalho constante de se localizar no espaço, rastrear um destino e atualizar um mapa mental à medida que as condições mudam. Motoristas cujo trabalho dependia de rotas fixas ou predeterminadas, como motoristas de ônibus e pilotos de avião, não pareciam ter uma vantagem semelhante. Os pesquisadores acreditam que a associação entre trabalhos que exigem muita navegação e menor risco de Alzheimer está relacionada ao hipocampo, uma parte do cérebro que controla a memória e a navegação espacial. É uma das primeiras regiões cerebrais a ser afetada pela doença de Alzheimer: problemas com a navegação espacial e a orientação estão entre os primeiros sinais da doença, às vezes surgindo antes mesmo de uma perda de memória evidente. E não foi a primeira vez que pesquisadores observaram este tipo de associação. Em um estudo marcante de 2000, neurocientistas compararam os cérebros de motoristas de táxi licenciados de Londres com os de pessoas que não dirigiam táxis. Suas descobertas forneceram a primeira evidência, por meio de imagens estruturais, de que regiões do cérebro adulto podem sofrer alterações mensuráveis sob demanda contínua de navegação. Para obter sua licença, os taxistas de Londres precisam memorizar mais de 25.000 ruas em um raio de 6 milhas de Charing Cross, um desafio apelidado como “The Knowledge” (“O Conhecimento”) que leva em média de três a quatro anos para ser cumprido. Você consegue memorizar 25.000 ruas e saber como percorrê-las? Os pesquisadores descobriram que os motoristas de táxi de Londres tinham uma quantidade significativamente maior de matéria cinzenta no hipocampo posterior, uma área do cérebro associada ao armazenamento de mapas espaciais em grande escala. Esse aumento no volume acompanhava a experiência dos taxistas: quanto mais tempo alguém dirigia pela cidade, maior era essa parte do cérebro. A mudança foi construída por meio da prática, não era inata. Embora pessoas com facilidade para navegação possam ser atraídas por esse tipo de trabalho, a profissão em si tem um impacto no cérebro. Juntos, esses dois estudos apresentam um argumento coerente: o trabalho que exercita intensamente o hipocampo pode remodelá-lo, e essa remodelação pode proteger contra uma das doenças mais temidas do envelhecimento. O papel dos especialistas em mapas Cartógrafos, urbanistas e analistas geoespaciais passam seus dias de trabalho em raciocínio espacial contínuo. Um especialista em sistema de informação geográfica pode usar um computador para sobrepor dados populacionais a mapas de exposição a inundações a fim de identificar quem está em risco, ou analisar imagens de satélite para mapear a cobertura do solo após um incêndio florestal. Os pesquisadores lidam simultaneamente com várias camadas de dados, sistemas de coordenadas e escalas. O raciocínio espacial por meio de uma tela envolve o hipocampo da mesma forma que se deslocar por uma cidade real? Enquanto um motorista de táxi navega de dentro da cena, ao nível da rua, os pesquisadores de SIG visualizam o espaço de cima como um mapa — o que os cientistas cognitivos chamam de raciocínio alocêntrico. Mas essas duas perspectivas se sobrepõem no cérebro: o hipocampo também constrói mapas a partir de pontos de vista externos, não apenas a partir da própria posição do navegador. Pesquisas sobre mapas cognitivos apontam para a mesma conclusão que o estudo sobre motoristas de táxi. Em 2023, pesquisadores aplicaram um modelo de aprendizado de máquina a mais de 22.500 pessoas em um conjunto de dados nacional e conseguiram prever quais CEPs apresentavam taxas mais altas de Alzheimer com 84% de precisão, com base apenas na complexidade do ambiente. Aqueles que vivem em ambientes espacialmente complexos – do tipo que exigem a construção ativa de mapas, como redes densas de ruas com inúmeros cruzamentos, diversos pontos de interesse e pontos de referência, além de múltiplas opções de trajetos – apresentavam menor probabilidade de desenvolver Alzheimer. Viver em locais espacialmente complexos desafia seu cérebro. fhm/Moment via Getty Images Um estudo posterior associou a complexidade geoespacial do ambiente a um maior volume nas regiões cerebrais responsáveis pela navegação espacial. Os pesquisadores levantaram a hipótese de

Suicídio entre médicos: uma tragédia silenciosa, negligenciada e evitável

Antonio Egídio Nardi, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) O suicídio entre médicos constitui um dos mais importantes e, ao mesmo tempo, mais negligenciados problemas de saúde ocupacional da medicina contemporânea. Paradoxalmente, profissionais dedicados a salvar vidas apresentam risco aumentado para transtornos mentais. Além do abuso de substâncias e morte por suicídio. É exatamente sobre este assunto que falarei em um evento das Academias de Medicina do Brasil, que ocorrerá nos dias 28 e 29 agosto deste ano, em Porto Alegre. A combinação de fatores individuais, organizacionais e culturais transforma a profissão médica em um ambiente de elevada vulnerabilidade psicológica. Embora nas últimas décadas tenha ocorrido maior reconhecimento da importância da saúde mental dos profissionais de saúde, o estigma, o perfeccionismo, a competitividade e o receio de repercussões na carreira ainda impedem muitos médicos de buscar ajuda. Risco começa na graduação Os fatores de risco começam ainda durante a graduação. A formação médica frequentemente está associada à intensa competitividade e excesso de carga horária. Além disso, privação crônica do sono, contato precoce com sofrimento e morte, conflitos éticos e isolamento social são outros fatores. Muitos estudantes desenvolvem a crença de que demonstrar sofrimento emocional representa sinal de fraqueza ou incompetência. Essa cultura permanece durante a residência médica e frequentemente acompanha toda a carreira profissional. Entre os fatores descritos em estudantes e médicos destacam-se o perfeccionismo, a vergonha em procurar atendimento psiquiátrico, a dificuldade de acesso a tratamento confidencial. Soma-se a isso solidão, exaustão física e emocional e o conflito entre os ideais humanísticos da profissão. E mais: a realidade cotidiana dos sistemas de saúde. Diversos estudos demonstram elevada prevalência de depressão, ansiedade, burnout e ideação suicida entre médicos. Revisões sistemáticas mostram que aproximadamente um quarto dos estudantes de medicina apresenta sintomas depressivos clinicamente significativos. E cerca de 10% relatam ideação suicida em algum momento da formação. Epidemia de burnout entre médicos Entre médicos em atividade, o burnout tornou-se uma epidemia. É caracterizado por exaustão emocional, despersonalização e redução da realização profissional. Embora burnout e depressão não sejam sinônimos, frequentemente coexistem, potencializando o risco de suicídio. Historicamente, acreditava-se que médicos apresentassem risco muito superior ao da população geral. Entretanto, uma importante metanálise publicada no British Medical Journal (BMJ) em 2024, mostrou uma realidade mais complexa. A pesquisa reuniu 39 estudos de 20 países. O risco relativo de suicídio entre médicos do sexo masculino foi semelhante ao da população masculina geral. Por outro lado, entre as médicas permaneceu significativamente aumentado. Além disso, quando comparados a outras profissões de nível socioeconômico semelhante, médicos homens apresentaram risco significativamente maior de suicídio. A análise também demonstrou tendência de redução das taxas ao longo das últimas décadas. Isso provavelmente reflete maior conscientização sobre saúde mental. É importante destacar que o problema permanece relevante, especialmente entre mulheres médicas. A maior vulnerabilidade feminina provavelmente resulta da interação de múltiplos fatores. Além das exigências inerentes ao exercício da medicina, muitas médicas enfrentam dupla jornada de trabalho, discriminação institucional, assédio moral e sexual. Essas condições podem contribuir para níveis elevados de sofrimento psicológico. Além de aumentar o risco de comportamento suicida. Cultura e fatores que contribuem para suicídio Outro aspecto peculiar é o conhecimento médico. Diferentemente da população geral, médicos possuem amplo conhecimento sobre farmacologia, fisiologia e letalidade dos diferentes métodos. E mais: possuem acesso relativamente facilitado a medicamentos potencialmente letais. Esse fato pode contribuir para maior letalidade das tentativas de suicídio. Entretanto, reduzir o problema ao acesso aos meios seria simplificar excessivamente uma questão multifatorial. A questão central permanece sendo o sofrimento mental não reconhecido ou não tratado. A cultura profissional também exerce papel decisivo. A medicina tradicionalmente valoriza resiliência extrema. Soma-se a isso o perfeccionismo, a responsabilidade absoluta e dedicação incondicional ao paciente. Muitos médicos desenvolvem a convicção de que precisam ser sempre fortes, competentes e emocionalmente invulneráveis. Como consequência, sintomas depressivos, ansiedade intensa, abuso de álcool ou o uso de outras substâncias. E pior: os pensamentos suicidas são ocultados durante meses ou anos. O medo de comprometer a reputação profissional, perder pacientes, sofrer restrições no exercício da profissão ou ser julgado pelos colegas constituem importante barreira para a procura de tratamento especializado. A pandemia de Covid-19 trouxe novo componente para esse cenário. Sobrecarga assistencial, mortes sucessivas, escassez de recursos, medo de contaminar familiares e jornadas prolongadas aumentaram significativamente o sofrimento psicológico entre profissionais de saúde. Embora ainda sejam necessários estudos de longo prazo para mensurar seu impacto definitivo nas taxas de suicídio, há consenso de que a pandemia agravou diversos fatores de risco previamente existentes. Prevenção de suicídio entre profissionais de saúde A prevenção do suicídio entre médicos deve ocorrer em múltiplos níveis. O primeiro consiste na promoção da saúde mental durante a graduação médica. Faculdades de medicina devem incorporar programas permanentes de prevenção, educação emocional, redução do estigma, treinamento para identificação precoce de sofrimento psíquico e acesso facilitado a atendimento psicológico e psiquiátrico confidencial. O objetivo não é apenas tratar doenças já estabelecidas. É importante desenvolver competências relacionadas ao autocuidado, manejo do estresse e construção de redes de apoio. Nos hospitais e instituições de saúde, torna-se fundamental implementar programas estruturados de bem-estar profissional. Isso inclui redução da sobrecarga administrativa, organização racional das escalas, limitação de jornadas excessivas, garantia de períodos adequados de descanso, supervisão durante a residência médica. Outras medidas relevantes são o incentivo ao trabalho em equipe e fortalecimento da cultura institucional de apoio. Programas de assistência ao médico (“Physician Health Programs”) existentes em diversos países demonstram que atendimento especializado favorece diagnóstico precoce e recuperação clínica. Outra estratégia essencial consiste na identificação ativa de grupos de maior risco. Médicos com história prévia de depressão, transtorno bipolar, abuso de álcool ou outras substâncias, tentativas anteriores de suicídio, burnout grave, doenças crônicas incapacitantes, entre outros aspectos merecem acompanhamento mais próximo. Da mesma forma, residentes submetidos a jornadas excessivas e estudantes de medicina em sofrimento emocional devem ter acesso rápido a serviços especializados. Mudanças culturais talvez representem o maior desafio. É necessário substituir o modelo do “médico máquina”, incapaz de adoecer ou demonstrar fragilidade, por uma

O eleitor sintético: o que acontece quando pesquisas de opinião pública são simuladas por Inteligência Artificial

Adriana Lima de Oliveira, Universidade de São Paulo (USP); Cláucia Piccoli Faganello, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e Rafael Cardoso Sampaio, Universidade Federal do Paraná (UFPR) Em maio de 2026, reportagem de Patricia Mello na Folha de São Paulo abordou sobre os usos da inteligência artificial (IA) em diferentes aspectos das campanhas eleitorais. Um ponto significativo foi apontado sobre como as campanhas estavam substituindo a pesquisa qualitativa (entrevistas e grupos de conversa com as pessoas) por “eleitores sintéticos”. Elaborados com inteligência artificial generativa, tais personas podem imitar múltiplos perfis de eleitores e permitir testes pela campanha sem que pessoas reais sejam envolvidas. O benefício óbvio é o custo significativamente menor. A reportagem circulou em pelo menos seis veículos e abriu a pergunta que organiza um relatório que acabamos de publicar no Laboratório Interdisciplinar de Inteligência Artificial para Métodos, Democracia e Sociedade (LabIIA). O que acontece com a representação democrática quando a opinião do eleitorado passa a ser simulada por máquinas treinadas para concordar com quem as interroga? Pesquisa com ‘eleitor sintético’ custa uma fração da tradicional A adesão das campanhas se explica por custo e velocidade. Uma pesquisa de opinião quantitativa (daquelas exibidas na mídia sobre a porcentagem dos candidatos) com mil entrevistados custa cerca de R$ 150 mil e uma pesquisa qualitativa de boa qualidade dificilmente sai por menos de R$ 15 mil, ambas demorando a dar uma resposta. O “eleitor sintético” sai por uma fração desse valor, responde em minutos e pode ser acionado a qualquer hora, sem convocar grupos de pessoas. Parte do mercado brasileiro de pesquisa e tecnologia política se reorganizou em torno dessa promessa ao longo de 2025. As empresas que vendem “personas sintéticas” declaram acurácia entre 80% e 89%, número que nenhuma auditoria confirmou. A fidelidade do simulacro depende, por ora, da palavra de quem o vende. Promessa de eficiência esconde vieses A promessa de eficiência esconde dois vieses que se reforçam mutuamente. O primeiro é o fato de modelos de inteligência artificial generativa (como ChatGPT) foram treinados para serem úteis e tendem a concordar com o interlocutor, um efeito conhecido como bajulação. Um estudo brasileiro com 13 modelos em 38 temas políticos mostrou que o modelo nacional bajulou o usuário em mais de 90% das interações, e que uma plataforma de uso corrente defendeu teses opostas para um eleitor lulista e para um bolsonarista. Então, se não devidamente configurado, o perfil sintético devolve ao marqueteiro a confirmação que ele quer ouvir, não a visão real do segmento. O perigo é a campanha otimizar a mensagem para um espelho, não para o eleitorado. O segundo viés é externo e envolve bots que se passam por eleitores reais dentro de pesquisas de opinião online. Um respondente sintético construído pelo pesquisador de opinião pública e comportamento político norte-americano Sean Westwood, da Universidade de Dartmouth, passou por humano em 99,8% de mais de 43 mil testes e contornou o reCAPTCHA. Segundo o estudo, bastam de 10 a 52 respostas falsas, criadas pelo robô, a cinco centavos de dólar cada, para inverter o resultado de sete sondagens nacionais na última semana de uma eleição presidencial. A contaminação das pesquisas deixou de ser hipótese e passou a ser cálculo eleitoral acessível. O Pew Research Center, famoso instituto de pesquisa estadunidense, recusa o que chama de “silicon sampling” (amostragem de silicone, vulgo artificial) porque a IA estereotipa grupos e subestima o grau de divergência da opinião pública. A persuasão por IA também deixou o terreno da hipótese. Estudos publicados na Nature e na Science, duas das maiores revistas científicas do mundo, em dezembro de 2025 mediram deslocamentos de intenção de voto entre 1,51 e 25 pontos percentuais entre eleitores expostos a conteúdo promovido por IA, acima do efeito típico de anúncios políticos. David Rand, de Cornell, identificou que os modelos convencem pela quantidade de alegações que apoiam seu lado, e não pela sofisticação psicológica do argumento. A consequência analítica é desconfortável, quanto mais persuasivo o modelo, menos precisa é a informação que fornece. O conteúdo sintético político já circula em escala mensurável. O Observatório IA nas Eleições, mantido por organizações da sociedade civil brasileira, levantou mais de 280 casos entre janeiro e novembro de 2025, e outros 137 entre dezembro e fevereiro de 2026. Em 73% deles não havia aviso de origem artificial. Resposta da Justiça Eleitoral é lenta A Justiça Eleitoral corre atrás com dificuldade. Nas eleições municipais de 2024, das 591 decisões sobre deepfakes apenas 20% reconheceram manipulação. Em 62% dos casos, o conteúdo foi enquadrado como sátira ou humor. Em Caxias, no Maranhão, um áudio atribuído ao pai de um candidato ajudou a decidir uma eleição por 565 votos, e a ação caiu porque a perícia da Polícia Federal ficou inconclusiva. A regulação segue parcial. A Resolução 23.755/2026 do TSE exige rotulagem de conteúdo sintético e proíbe deepfakes, mas não menciona eleitores sintéticos nem a contaminação de pesquisas por bots. O circuito que se fecha O achado de maior valor do relatório não está em nenhum número isolado, mas na forma como os dois vieses se encaixam. A bajulação faz o simulacro confirmar o marqueteiro, enquanto a contaminação por bots pode adulterar a pesquisa que mede a opinião pública. A campanha então testa mensagens num espelho que a elogia e as lança a eleitores cuja reação, quando aferida, pode estar poluída pelos mesmos bots. O eleitor real some das duas pontas do processo, quem pergunta e quem responde. O sistema passa a se alimentar de si mesmo, e a divergência, que é o que uma pesquisa deveria capturar, vira ruído eliminado na origem. Por que isso importa para além de outubro? A pesquisa de opinião é um instrumento de representação, no qual se pergunta às pessoas reais o que pensam para que suas vozes sejam ouvidas na deliberação pública. Courtney Kennedy, do Pew Research Center, lembra que pesquisas existem para dar voz ao público. Se o respondente deixa de ser humano, a opinião coletada deixa de medir algo e passa a ser construção do

Eleições 2026: o que as plataformas digitais ainda não estão fazendo para proteger a campanha contra propagação de mentiras e desinformação

Lizete Nóbrega, Aláfia Lab; Maria Paula Almada, Aláfia Lab e Tatiana Dourado, PUC-Rio Neste domingo, dia 16 de agosto, a campanha eleitoral de 2026 começa oficialmente no Brasil. Mas, na prática, a disputa já está em curso há meses na lógica de campanha que atravessa o fazer político. É uma disputa que acontece, sobretudo, na tela dos celulares. A pesquisa “Desigualdades Informativas 2025” mostra, por exemplo, que as redes sociais são hoje o meio mais mencionado pela população brasileira para o consumo de informação. Elas são citadas por 53,5% das pessoas entrevistadas. O dado expõe o terreno sobre o qual serão disputadas a atenção e a confiança das pessoas eleitoras. Isso significa que o debate público e as campanhas eleitorais passam, necessariamente, pelas plataformas digitais. E, como sabemos, essa mediação não é neutra; ela molda como as pessoas se informam, como formam suas visões de mundo e como constroem suas posições políticas. Há um lado positivo nisso: o ambiente digital favorece uma pluralidade de narrativas que dificilmente encontra espaço nos meios tradicionais e, assim, pode ampliar vozes historicamente marginalizadas e dar visibilidade a candidaturas sem espaço garantido no tempo de TV ou nas grandes redações. Mas esse mesmo ambiente também abre brechas para a desinformação e a manipulação do debate público — por impulsionamento pago, recomendação algorítmica, redes de comportamento inautêntico e outras formas de distorção artificial daquilo que parece ser espontâneo. Não é à toa que, a cada ciclo eleitoral, novos aspectos desse ecossistema passam a ser regulados — via resoluções do Tribunal Superior Eleitoral — na tentativa de preservar a integridade informacional do processo democrático. Em 2026, porém, o desafio ganha uma camada adicional: o uso intensivo de inteligência artificial generativa para produzir e consumir informação política. É verdade que a tecnologia já foi utilizada em 2024, durante o pleito municipal, como mapeado no Observatório IA nas eleições — um projeto do Aláfia Lab e da Data Privacy Brasil —, mas seu uso ainda pontual à época não revelava todas as camadas que poderiam impactar o ecossistema. IA cada vez mais intensa amplia riscos de manipulação A mesma pesquisa Desigualdades Informativas do Aláfia Lab indica que, em 2025, o uso de IA como fonte de informação chegou a quase 10% da população, número que é maior entre os mais jovens. O uso mais intenso e a popularização de sistemas de IA generativa fizeram emergir novos riscos eleitorais que vão além da criação de peças sintéticas e falsas, mas também alcançam a escolha de candidaturas, com possibilidade de ranqueamento e recomendação de voto, questões que já foram previstas e proibidas pelo TSE neste ano. Diante desse cenário, torna-se relevante entender não apenas o que a legislação eleitoral exige das plataformas, mas o que as próprias empresas estão dispostas a fazer para proteger a integridade do processo eleitoral por meio de seus termos de uso e padrões/diretrizes de comunidade. É essa a pergunta que a Sala de Articulação contra Desinformação (SAD) vem tentando responder desde 2022, quando lançou a primeira edição do relatório O papel das plataformas digitais na proteção da integridade eleitoral. Em parceria com a FALA, o Instituto Marielle Franco, a Data Privacy Brasil e o InternetLab, a SAD lança agora a edição 2026, que traz uma novidade em relação aos anos anteriores: pela primeira vez, o levantamento inclui plataformas de inteligência artificial generativa — ChatGPT, Claude, Gemini, Grok e Llama — ao lado das redes sociais (Instagram, Facebook, Kwai, X, LinkedIn, TikTok, YouTube) e dos aplicativos de mensageria (WhatsApp e Telegram). A avaliação das políticas é feita sob o prisma da integridade eleitoral, incluindo também uma leitura de diretrizes sobre violência política de gênero e raça e sobre desinformação climática e socioambiental. Os achados dessa análise revelam um contexto com diferentes níveis de desenvolvimento. Entre as redes sociais, o cenário é relativamente mais maduro, sobretudo no eixo de integridade eleitoral: YouTube, TikTok, Instagram e Facebook mantêm páginas dedicadas ao tema, com processos de moderação razoavelmente explicados ao público, enquanto LinkedIn e X trazem essas previsões de forma esparsa. Desinformação segue sendo tratada de forma desigual nas redes Do mesmo modo, o tratamento de desinformação eleitoral também se dá em diferentes níveis. A Meta, por exemplo, só trata alegações de fraude eleitoral quando vêm acompanhadas de ameaça explícita de violência e o X se limita, na maior parte dos casos, a “notas da comunidade” e selos informativos. Quando o assunto é violência política de gênero e raça, o quadro piora: com exceção do Kwai — que tem política específica, ainda que restrita à violência de gênero contra mulheres, sem contemplar a interseção com raça —, todas as demais plataformas tratam o fenômeno apenas por empréstimo de categorias mais amplas, como discurso de ódio ou assédio. A desinformação climática e socioambiental, por sua vez, segue sendo o tema mais negligenciado: só o TikTok o trata de forma explícita, inclusive em suas regras de publicidade. Nos aplicativos de mensageria, o contraste entre WhatsApp e Telegram é grande. Enquanto o primeiro mantém uma política eleitoral com regras mais robustas (limite de encaminhamento, rotulagem de mensagens virais e banimento de contas com comportamento anômalo), o Telegram segue sem qualquer política eleitoral específica, tratando o problema apenas com regras genéricas de spam. É nas plataformas de inteligência artificial, contudo, que a fragilidade regulatória se mostra mais acentuada. Nenhuma das cinco plataformas de IA analisadas no relatório da SAD reconhece violência política de gênero e raça ou desinformação climática como categorias específicas de risco. O relatório da Sala de Articulação contra Desinformação divide essas empresas em três blocos: Llama e Grok não apresentam nenhuma política eleitoral específica identificável, remetendo apenas às políticas gerais de suas controladoras, Meta e xAI; o Gemini possui uma abordagem parcial, com informações dispersas entre páginas institucionais do Google, sem documento dedicado à governança eleitoral da ferramenta; e OpenAI e Anthropic são as únicas a apresentar políticas específicas sobre o tema. A Anthropic, criadora do Claude, possui políticas específicas sobre integridade eleitoral, com página dedicada a eleições – disponível,

Epistemicídio computacional: o que a história de Frankenstein nos ensina sobre as falhas dos sistemas atuais de reconhecimento facial

Nina da Hora, Instituto da Hora (IDH); Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) Foi em 1818 que a escritora inglesa Mary Shelley publicou Frankenstein, a história hoje universal da criatura costurada a partir de partes dissecadas de corpos diferentes. O que me assombra no romance não é o monstro, e sim o procedimento: um criador – um cientista – que a partir de fragmentos humanos gera uma nova forma de vida inteligente, mas depois se recusa a se responsabilizar por ela. Como pesquisadora na área de computação, passei os últimos anos estudando uma tecnologia que repete esse procedimento: o reconhecimento facial, hoje instalado em estações de metrô, estádios, aeroportos e sistemas de segurança pública em todo o Brasil. A investigação resultou na minha dissertação de mestrado, defendida em maio de 2026 no Instituto de Computação da Unicamp, e no artigo derivado dela, Frankenstein in the Pipeline, publicado nos anais da ACM FAccT, principal conferência internacional revisada por pares sobre justiça e responsabilidade em sistemas algorítmicos, este ano realizada em Montreal, Canadá. Neste texto, que inaugura a parceria de produção de conteúdo e divulgação científica celebrada entre o The Conversation Brasil e o nosso Instituto da Hora, gostaria de explicar o que encontrei e por que dei a esse fenômeno o nome de “epistemicídio computacional”. O que um sistema desses realmente faz Um sistema de reconhecimento facial não “vê” pessoas. Ele executa uma sequência fixa de operações que a computação chama de pipeline, uma linha de montagem em que cada estação transforma o material recebido da anterior. Na primeira estação, a detecção, o sistema varre a imagem e decide se ali existe algo classificável como rosto. Na segunda, o recorte, isola essa região. Na terceira, o alinhamento, ajusta o recorte a um molde padronizado, com olhos, nariz e boca em posições esperadas. Na última, a vetorização, converte o resultado em um vetor, uma lista de centenas de números que passa a representar aquela pessoa dentro do sistema. Duas consequências desse desenho estruturam a minha pesquisa. Tudo depende da primeira estação: um rosto que a detecção não encontra é uma pessoa que deixa de existir para o sistema. E o alinhamento exige um molde, o que pressupõe uma norma. Para encaixar qualquer rosto em posições esperadas, o sistema precisa ter aprendido, com as milhões de imagens que analisou durante o seu treinamento, o que seria um “rosto típico”. Chamo essa norma implícita presente no processo de “rosto canônico”. Minha pesquisa sobre o tema nasce daí: os rostos que se afastam dessa norma são processados com a mesma confiabilidade? O que a Ciência já sabia A existência de disparidades raciais nessas tecnologias não são hipótese nova. Em 2018, o estudo Gender Shades, das cientistas da computação Joy Buolamwini e Timnit Gebru, mostrou que sistemas comerciais de análise facial erravam muito mais para mulheres de pele escura do que para homens de pele clara. No ano seguinte, o NIST, o instituto nacional de padrões e tecnologia dos Estados Unidos, avaliou centenas de algoritmos e documentou diferenças de desempenho entre grupos demográficos na maioria deles. A resposta da indústria a esses achados costuma seguir um raciocínio único: as disparidades seriam limitações de modelos antigos, corrigíveis com arquiteturas mais modernas e bases de treinamento maiores. Trata-se de uma hipótese legítima, e testável. Faltava submetê-la a um teste controlado, comparando famílias diferentes de modelos sob condições idênticas para verificar se as disparidades desaparecem com o avanço técnico. Foi o que decidi fazer. Três criaturas, uma prova Desenhei o experimento para isolar variáveis. Quando tudo se mantém constante e apenas a arquitetura muda, diferenças de resultado só podem vir da arquitetura, enquanto semelhanças apontam para algo anterior a todas elas. Escolhi três modelos de famílias tecnológicas distintas. Os dois primeiros pertencem à linhagem YOLO, sigla em inglês para “você só olha uma vez”, modelos de detecção de objetos muito usados em câmeras e sistemas de vigilância por serem rápidos o bastante para operar em tempo real. O YOLOv11 se apoia em redes neurais convolucionais, algoritmos inspirados no sistema visual humano que varrem a imagem com pequenos filtros em busca de bordas, texturas e formas, e que dominaram a visão computacional na última década. O YOLOv12 acrescenta a essa base os mecanismos de atenção, que permitem ao modelo dar mais peso às regiões da imagem consideradas relevantes. O terceiro, o RT-DETRv2, vem da família dos Transformers, arquitetura que processa a imagem relacionando todas as suas partes entre si ao mesmo tempo, serve de base a sistemas como o ChatGPT e costuma ser apresentada como o ‘estado da arte’ desta tecnologia. Os três foram avaliados sobre o mesmo conjunto de dados, o Casual Conversations v2, construído pela Meta para avaliações de equidade. São 26.467 vídeos de 5.567 participantes pagos, que consentiram com o uso das imagens de seus rostos em pesquisas de justiça algorítmica, gravados em sete países, entre eles o Brasil. Os participantes autodeclararam atributos como idade e gênero. Anotadores treinados classificaram o tom de pele aparente em escalas padronizadas. E as condições de captura, inclusive variações de iluminação, estão documentadas. Esse desenho me permitiu medir as taxas de falha de detecção separadamente para cada grupo, em vez de diluí-las numa média geral. O resultado central: as três arquiteturas apresentam os mesmos padrões de disparidade por tom de pele, falhando de forma consistente para os mesmos grupos. Se três máquinas de anatomias distintas erram nos mesmos rostos, o problema não pertence a nenhuma delas individualmente. Pertence ao que compartilham: o método de fabricação, com seus dados, seus moldes e sua definição implícita de rosto. Na prática, a promessa de que a próxima geração de modelos resolverá as disparidades não encontra apoio nos dados que recolhi na minha pesquisa. Cada geração herda o problema da anterior. Por que chamo isso de ‘epistemicídio computacional’ Até aqui, o achado é empírico. O passo seguinte da dissertação é conceitual: que nome dar a esse fenômeno? O vocabulário corrente fala em viés algorítmico, sugerindo um desvio técnico corrigível por calibração. Argumento que esse enquadramento