Treinamento de inteligência artificial com dados de navegação em redes sociais: abordagens, implicações éticas e impacto na privacidade dos usuários

Resumo

Com o crescimento das redes sociais, as plataformas digitais adquiriram um volume inédito de dados gerados pelos usuários, incluindo textos, imagens, vídeos e interações sociais. Estes dados são frequentemente utilizados para o treinamento de modelos de Inteligência Artificial (IA), que podem aprender a partir de linguagem, comportamento e preferências humanas. Embora essa prática possibilite avanços significativos na personalização de conteúdo e moderação de redes, ela também levanta questões éticas, especialmente em relação à privacidade dos usuários e ao uso adequado de seus dados pessoais. Este artigo examina os métodos de coleta e tratamento de dados de redes sociais, os principais modelos e algoritmos aplicados e as implicações éticas associadas ao uso dessas informações. Conclui-se com uma análise sobre o impacto dessa prática na privacidade dos usuários e recomendações para uma abordagem mais ética e transparente.

Abstract: With the growth of social networks, digital platforms have acquired an unprecedented volume of data generated by users, including texts, images, videos and social interactions. This data is often used to train Artificial Intelligence (AI) models, which can learn from human language, behavior and preferences. Although this practice enables significant advances in content personalization and network moderation, it also raises ethical questions, especially in relation to users' privacy and the appropriate use of their personal data. This article examines the methods of collecting and processing social media data, the main models and algorithms applied, and the ethical implications associated with the use of this information. It concludes with an analysis of the impact of this practice on users' privacy and recommendations for a more ethical and transparent approach.

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.23425073