O que é IoB (Internet of Behaviors)? Significado, exemplos e impacto sobre a privacidade

A Internet do Comportamento (IoB, na sigla em inglês) é o nome dado ao ecossistema tecnológico que conecta dados, dispositivos e psicologia para rastrear, prever e até influenciar como você age. Hoje, ela está moldando tudo, desde anúncios personalizados e monitoramento no local de trabalho até saúde e educação.

Neste guia, explicaremos o que é IoB, como ela funciona na prática e onde está sendo usada. Você verá exemplos reais, entenderá o impacto na sua privacidade e aprenderá quais medidas pode tomar para se manter informado e no controle.

Entendendo a Internet do Comportamento (IoB)

O que é a IoB e como funciona?

A IoB é a prática de coletar e analisar dados sobre o comportamento das pessoas para influenciar suas ações. Pense nisso como uma combinação de psicologia e tecnologia — ao navegar em sites, usar dispositivos inteligentes ou interagir nas redes sociais, você deixa rastros digitais. Isso inclui, entre outras coisas, o que você pesquisa, o que compra e quanto tempo passa lendo algo.

Nos bastidores, os sistemas IoB conectam dispositivos por meio de métodos de comunicação como Bluetooth Low Energy (BLE), permitindo que eles compartilhem informações em tempo real. Essas redes enviam dados para plataformas de nuvem robustas, como Amazon Web Services ou Microsoft Azure, onde são armazenados e analisados ​​usando inteligência artificial.

Para proteger seus dados, essas conexões geralmente são criptografadas usando protocolos de segurança como o Transport Layer Security (TLS), que ajuda a manter suas informações privadas durante a transmissão ou o armazenamento.

Ao coletar dados de múltiplas fontes, como celulares, aplicativos e dispositivos vestíveis, e analisá-los em larga escala, a IoB pode revelar padrões e prever o que motiva as pessoas. Essa informação é então usada por empresas para personalizar serviços e marketing, por governos para moldar políticas públicas e por empregadores para monitorar a produtividade.

Como a IoB se baseia na Internet das Coisas (IoT)

A IoT é uma rede de dispositivos físicos conectados, como smartwatches, assistentes domésticos ou rastreadores de localização, que coletam seus dados. A IoB leva isso um passo adiante, utilizando esses dados para entender e potencialmente influenciar seu comportamento.

Por exemplo, se o seu rastreador de atividades físicas detectar que você se exercita mais nos fins de semana, mas tende a comer mais às segundas-feiras, uma empresa pode usar esses dados para enviar anúncios de bem-estar direcionados. Em outras palavras, a IoB utiliza dados da IoT, inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para determinar padrões de comportamento e aumentar a relevância do conteúdo que você vê.

Tecnologias-chave que impulsionam a IoB

A IoB não existiria sem uma combinação de tecnologias avançadas trabalhando juntas nos bastidores. Tudo começa com a coleta de dados, feita por meio de sensores, aplicativos, dispositivos inteligentes e sua atividade online em geral. Protocolos de comunicação como Wi-Fi e BLE permitem que os dispositivos compartilhem esses dados de modo eficiente.

Em seguida, vem a computação de borda, que permite que alguns dados sejam processados ​​diretamente no dispositivo ou nas proximidades, reduzindo atrasos e aliviando a carga nos sistemas em nuvem. No entanto, a computação em nuvem ainda desempenha um papel fundamental, armazenando grandes quantidades de dados e tornando-os acessíveis para análises mais amplas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam esses dados para identificar tendências, enquanto a ciência comportamental ajuda a interpretar o que essas tendências dizem sobre suas motivações ou estado emocional. Os bancos de dados mantêm tudo organizado, e as APIs conectam esses sistemas a outros aplicativos ou serviços.

Em conjunto, esses componentes formam uma rede inteligente que não apenas rastreia o comportamento, mas também aprende com ele, permitindo previsões precisas e até mesmo influenciando o que você poderá fazer em seguida.

O papel da IA ​​e do aprendizado de máquina na análise comportamental da IoB

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina conferem poder à IoB ao analisar enormes quantidades de dados comportamentais e identificar padrões que levariam anos para um ser humano descobrir. Por exemplo, a IA pode detectar rapidamente que pessoas que assistem a vídeos de comida tarde da noite frequentemente acabam pedindo comida para viagem logo depois.

Essa informação pode ser usada para enviar anúncios direcionados pouco antes de você provavelmente realizar a ação. Com o tempo, o aprendizado de máquina prevê suas próximas ações com cada vez mais precisão, com base em seu comportamento passado. É isso que torna a IoB tão poderosa e potencialmente invasiva.

Como a IoB rastreia e influencia você

A tecnologia IoB não trata apenas de coletar dados — trata-se de usar esses dados para moldar suas decisões, muitas vezes de maneiras que você nem percebe. Do conteúdo que você vê aos produtos que compra, seu comportamento está sendo observado, analisado e sutilmente direcionado para determinados rumos. Vejamos como isso funciona no dia a dia.

Algoritmos de redes sociais e incentivos comportamentais

Cada vez que você curte, compartilha ou navega nas redes sociais, algoritmos registram suas interações. Esses sistemas inteligentes aprendem o que você gosta e continuam mostrando mais conteúdo semelhante para mantê-lo conectado à tela.

Mas é mais do que apenas entretenimento. Ao escolher cuidadosamente o que você vê e quando, essas plataformas podem sutilmente influenciar seu comportamento. Seja incentivando uma compra, moldando suas opiniões ou influenciando seus sentimentos, você não está apenas navegando, mas sendo direcionado.

Mecanismos de recomendação e conteúdo personalizados

Você já se perguntou como a Netflix parece saber exatamente o que você quer assistir em seguida? É um mecanismo de recomendação em ação. Ele aprende com seu comportamento passado, vendo o que você assistiu, pausou, pulou ou pesquisou, e então faz previsões sobre o que você vai gosta.

Quanto mais você interage, mais inteligente ele fica. Esse tipo de personalização torna a vida mais conveniente, mas também molda seus hábitos e restringe suas opções sem que você perceba, sem mencionar a invasão da sua privacidade.

A IoB nas compras online, finanças e hábitos de consumo

A IoB desempenha um papel importante na forma como você compra online. Os sites rastreiam seus cliques, compras e tempo gasto em uma página de produto. Esses dados são usados ​​para direcionar anúncios personalizados, ofertas por tempo limitado ou lembretes para que você conclua sua compra.

Alguns aplicativos chegam a monitorar seus hábitos financeiros, incluindo a frequência com que você gasta ou quando você tem maior probabilidade de fazer compras. Com o tempo, isso cria um perfil comportamental detalhado que pode ser usado para influenciar gastos futuros.

A IoB na vigilância de varejo e coleta de dados do consumidor

Mesmo quando você está comprando pessoalmente, está sendo observado, muitas vezes mais do que imagina. As lojas usam câmeras, sinais de Wi-Fi e sensores de movimento para rastrear como você se move pelo espaço. Você parou em frente a uma vitrine? Quanto tempo ficou ali? Esse comportamento é rastreado e analisado para entender seus hábitos de compra.

Esse tipo de rastreamento físico, combinado com dados online, cria uma "pegada do consumidor". Trata-se de um perfil comportamental completo que ajuda os varejistas a aprimorar layouts, promoções e preços. Tudo isso em nome do aumento de vendas e lucros, o que significa que essas práticas irão crescer e evoluir com o tempo.

Rastreamento de dados biométricos, de saúde e bem-estar

Smartwatches e aplicativos de fitness não apenas contam seus passos: eles coletam dados detalhados de saúde, como sua frequência cardíaca, padrões de sono, níveis de estresse e até mesmo com que frequência você se levanta. Esses dados biométricos podem ser incrivelmente úteis para o bem-estar pessoal, mas também são usados ​​por profissionais de marketing.

Por exemplo, um aplicativo de saúde pode sugerir um produto com base no seu nível de atividade ou humor. Este é um exemplo clássico da IoB em ação, transformando os sinais do seu corpo em dados que podem orientar suas escolhas.

Monitoramento do local de trabalho e feedback de desempenho

Cada vez mais empresas estão usando ferramentas digitais para monitorar como os funcionários trabalham, rastreando a atividade do teclado, o tempo gasto em tarefas e até mesmo as expressões faciais durante videochamadas. Embora isso possa ajudar a aumentar a produtividade e sinalizar o esgotamento profissional, também levanta sérias preocupações com a privacidade.

A ideia é usar os dados para melhorar o desempenho e fornecer feedback, mas pode parecer invasivo se feito sem limites claros. Esse tipo de interação com o trabalho transforma ações cotidianas em comportamentos mensuráveis, às vezes levando a julgamentos ou microgerenciamento.

Gamificação e incentivos comportamentais

Gamificação significa transformar tarefas cotidianas em jogos. Você provavelmente já viu isso em aplicativos de fitness, plataformas de aprendizado de idiomas ou programas de fidelidade: ganhe pontos, alcance sequências de acertos, desbloqueie distintivos. É divertido, mas também é estratégia.

A gamificação incentiva hábitos e mantém o engajamento, proporcionando uma dose de dopamina a cada pequena vitória. As empresas a utilizam para fazer com que você passe mais tempo em suas plataformas, aprenda mais rápido ou até mesmo trabalhe com mais afinco. No mundo da IoB, esses "jogos" são cuidadosamente projetados para moldar seu comportamento por meio de reforço positivo.

Por que as empresas estão adotando a IoB

Informações aprimoradas sobre o cliente e personalização

Um dos principais motivos pelos quais as empresas utilizam a IoB é para entender melhor seus clientes. Quando uma empresa sabe do que você gosta, como você compra e quando você tem maior probabilidade de gastar, ela pode personalizar produtos, anúncios e serviços especificamente para você. Esse nível de personalização faz com que você sinta que a marca o "entende", e geralmente resulta em mais vendas.

Seja mostrando o produto certo na hora certa ou recomendando conteúdo que você provavelmente vai gostar, tudo começa com o aprendizado do seu comportamento.

Modelagem preditiva de comportamento em marketing

A IoB permite que os profissionais de marketing vão além das suposições. Ao analisar padrões no seu comportamento, como quando você clica, o que você ignora ou quanto tempo você permanece em uma página, eles podem prever o que você poderá fazer em seguida.

Por exemplo, se o sistema perceber que pessoas que compram videogames costumam pesquisar por sistemas de controle parental logo em seguida, ele pode começar a enviar anúncios mais direcionados para novos clientes. Trata-se de estar um passo à frente e usar o comportamento passado para moldar as ações futuras.

Aplicações nas áreas da saúde, educação e segurança pública

A IoB está moldando os cuidados de saúde de maneira significativa. Os dispositivos vestíveis podem monitorizar a frequência cardíaca, os padrões de sono e os níveis de atividade de uma pessoa, ajudando os médicos a personalizar os planos de tratamento com base em dados do mundo real. Esses dados permitem aos profissionais prever potenciais problemas de saúde antes que se tornem graves.

Além disso, a IoB desempenha um papel fundamental na telemedicina, permitindo que os profissionais de saúde monitorem os pacientes remotamente. Esses dispositivos podem enviar lembretes de medicação e permitir que os médicos respondam mais rapidamente e tomem decisões mais bem fundamentadas sobre questões urgentes.

Na área da educação, as plataformas de aprendizagem online podem adaptar as aulas com base na forma como o aluno aprende melhor, ajustando os cursos de acordo com os pontos fortes e as dificuldades observadas no desempenho anterior do aluno.

Já na segurança pública, as agências de aplicação da lei podem analisar dados comportamentais de mídias sociais ou alertas públicos para identificar ameaças potenciais ou sinais precoces de distúrbios. Esses usos visam melhorar os resultados, mas também dependem do monitoramento constante do comportamento.

Planejamento urbano e otimização de transportes

Os sistemas de IoB desempenham um papel cada vez mais importante na definição do futuro das cidades. Ao reunir informações de redes de transporte, sensores ambientais e feedback dos moradores, esses sistemas oferecem aos planejadores urbanos uma visão mais clara de como as pessoas interagem com seus ambientes.

Essa compreensão comportamental orienta as decisões sobre onde investir em infraestrutura, como aprimorar os serviços públicos e como projetar espaços urbanos mais inteligentes e habitáveis.

O transporte é outra área em que a IoB está causando impacto. Aplicativos que rastreiam hábitos de deslocamento ajudam a ajustar rotas e horários de transporte público para atender à demanda, enquanto dados em tempo real de GPS, dispositivos móveis e ferramentas de monitoramento de tráfego permitem uma melhor gestão do fluxo de veículos. Esses sistemas podem até sugerir rotas alternativas para aliviar o congestionamento e manter os veículos em movimento de modo eficiente.

Os dados de IoB também abrangem serviços essenciais como o consumo de energia e a coleta de lixo. Ao examinar os padrões de consumo em diferentes bairros, os sistemas urbanos podem distribuir recursos com mais eficiência, reduzir o desperdício operacional e promover uma vida sustentável.

Exemplos reais da IoB em ação

Você provavelmente já viu a IoB em ação sem perceber. Aplicativos de fitness que sugerem exercícios com base no seu humor, termostatos inteligentes que aprendem sua rotina e lojas online que sabem quando você está prestes a fazer um novo pedido? Todos eles usam dados comportamentais.

Aqui estão algumas empresas que já estão utilizando a tecnologia IoB:

• Peloton: esta plataforma de fitness utiliza dados comportamentais, como quando você se exercita, por quanto tempo e quais aulas você prefere, para sugerir novas rotinas e instrutores personalizados de acordo com seus hábitos.
• Termostatos Nest: o Nest do Google aprende sua rotina diária e suas preferências ao longo do tempo, ajustando a temperatura automaticamente para economizar energia e aumentar o conforto.
• Walmart: a varejista utiliza sensores instalados na loja e dados de localização para monitorar como os clientes se movimentam pelos corredores, ajudando a otimizar a disposição dos produtos e aprimorar o layout da loja.
• Uber: o aplicativo analisa seu histórico de viagens, horário e rotas frequentes para prever seus próximos destinos e oferecer sugestões mais rápidas.
• Spotify: o serviço de streaming de música rastreia seus hábitos de audição, playlists baseadas no seu humor e comportamentos de pular faixas para personalizar recomendações e até mesmo influenciar indiretamente seu humor ao longo do dia.

O que vem por aí para a IoB: inovações e tendências

O futuro da IoB reside em aprofundar e aprimorar a inteligência. Cada vez mais dispositivos estão sendo equipados com sensores capazes de coletar dados comportamentais detalhados, como carros que detectam sonolência ou aplicativos que analisam o tom de voz para avaliar emoções. À medida que a IA se torna mais avançada, as previsões se tornarão mais precisas e a personalização começará a parecer notavelmente intuitiva.

Olhando para o futuro, a fusão da IA ​​com a IoB está prestes a remodelar tanto a sociedade quanto a tecnologia. Espere intervenções comportamentais em tempo real, experiências hiperpersonalizadas e ecossistemas de IoT maiores e mais conectados que alimentam sistemas inteligentes. Essa convergência pode desbloquear possibilidades poderosas, como cidades inteligentes que respondem aos hábitos dos moradores ou um sistema de saúde que se adapta às necessidades únicas de cada pessoa por meio de tratamentos preditivos.

O lado negativo da IoB

Riscos à privacidade e superexposição de dados

A maior preocupação com a IoB é a quantidade de dados pessoais que ela coleta e como esses dados podem ser usados ​​ou mal utilizados. O rastreamento de tudo, desde seu nível de condicionamento físico até seus hábitos de consumo, cria um perfil detalhado a respeito de quem você é.

Se esses dados caírem em mãos erradas ou forem compartilhados sem o seu consentimento, isso pode resultar em violações de privacidade, golpes direcionados especificamente a você ou até mesmo roubo de identidade. Quanto mais detalhes pessoais você fornecer, maior será a sua vulnerabilidade.

Viés algorítmico e discriminação

Os sistemas de IoB dependem muito de algoritmos, e esses algoritmos nem sempre são justos. Se os dados usados ​​para treiná-los forem falhos ou tendenciosos, os resultados também podem ser enviesados. Isso significa que as pessoas podem ser tratadas de maneira diferente com base em raça, gênero, idade ou localização, sem sequer perceberem.

Por exemplo, uma ferramenta de recrutamento pode consistentemente preferir certos candidatos simplesmente porque foi treinada com dados históricos tendenciosos. Ou, na área da saúde, um sistema de monitoramento desenvolvido com base nos dados de um grupo pode fornecer orientações menos precisas para pessoas de outras origens. Quando decisões sobre sua vida são tomadas por algoritmos, esses vieses ocultos podem levar a consequências graves.

Pontuação de reputação e o debate sobre crédito social

Alguns sistemas de IoB atribuirão uma pontuação ao seu comportamento. Em certos países, governos e empresas estão testando sistemas de crédito social que atribuem classificações com base em como as pessoas se comportam online e no mundo real.

Os defensores argumentam que esses sistemas podem ajudar a detectar ameaças como crimes ou terrorismo, ou recompensar a responsabilidade cívica. Mas eles também podem ser usados ​​para monitorar a lealdade política e restringir a dissidência. Essas pontuações também podem afetar aspectos como oportunidades de emprego, liberdade de viagem ou aprovação de empréstimos.

Consentimento, transparência e design manipulativo

Muitos sistemas de IoB funcionam silenciosamente em segundo plano, coletando e analisando seus dados comportamentais sem que você entenda completamente o que está acontecendo. Você pode concordar com os termos de serviço sem saber como seus dados serão usados ​​ou que eles estão sendo utilizados para influenciar sutilmente suas escolhas.

Essa falta de transparência pode levar a um design manipulativo, no qual os sistemas o induzem a agir de determinada maneira sem o seu consentimento informado. Nas mãos erradas, a IoB deixa de ser útil e passa a ser exploradora.

Como proteger sua privacidade em um mundo orientado pela IoB

Você pode não conseguir deter a IoB, mas pode controlar o quanto ela vê. Proteger sua privacidade requer alguns hábitos inteligentes e uma compreensão básica de como seus dados são usados. Veja como começar.

Ajuste as configurações de privacidade em dispositivos e aplicativos

Para reduzir o rastreamento do seu comportamento, reforce as configurações de privacidade do seu dispositivo e dos seus aplicativos. Veja como:

• Desative o rastreamento de atividades: recursos como personalização de anúncios ou registro de uso de aplicativos podem ser desativados. No Android, por exemplo, existem diversas configurações de privacidade que valem a pena desativar para reduzir a coleta desnecessária de dados.
• Desative o compartilhamento de dados em segundo plano: impeça que os aplicativos sincronizem ou coletem dados em segundo plano quando não estiverem em uso.
• Limite as permissões: desative o acesso à sua localização, microfone e câmera para aplicativos que não precisam deles. Muitos aplicativos solicitam acesso a recursos que não utilizam.
• Use aplicativos de mensagens com criptografia de ponta a ponta (E2EE): nem todos os aplicativos suportam essa funcionalidade por padrão. Escolha opções focadas em privacidade que ofereçam E2EE para manter suas conversas privadas.
• Evite iniciar sessão em aplicativos usando contas de terceiros como Google ou Facebook. Esses logins geralmente envolvem o compartilhamento extensivo de dados entre plataformas.

Use navegadores focados em privacidade

Navegadores e mecanismos de busca padrão costumam coletar sua atividade para exibir anúncios direcionados. Em contrapartida, navegadores focados em privacidade como Firefox ou LibreWolf bloqueiam rastreadores por padrão e limitam a coleta de dados. Da mesma forma, mecanismos de busca como o DuckDuckGo não registram suas consultas nem criam um perfil seu, tornando-os uma opção melhor se você deseja reduzir o rastreamento comportamental.

Use uma rede privada virtual (VPN)

Uma VPN como a ExpressVPN oculta seu endereço IP real, dificultando a vinculação de sua atividade online à sua localização física. Também criptografa todo o tráfego entre seu dispositivo e a internet, impedindo que terceiros, como seu provedor de internet ou qualquer pessoa em uma rede Wi-Fi pública, vejam o que você está fazendo. Isso ajuda a evitar que provedores de internet registrem ou compartilhem seus dados comportamentais.

No entanto, note que uma VPN não impede o rastreamento por aplicativos ou plataformas nos quais você está conectado — Facebook, Google e serviços semelhantes ainda podem monitorar seu comportamento em diferentes dispositivos.

Pense antes de compartilhar (consciência comportamental)

Até mesmo pequenas ações como curtidas, comentários e check-ins podem revelar hábitos e emoções. Preste atenção no que você posta ou clica. Com o tempo, esses dados podem ser usados ​​para construir um perfil comportamental mais detalhado do que você imagina.

Antes de postar, reagir ou clicar em algo, considere como isso pode refletir seu humor, preferências ou rotina. Ser intencional com seu comportamento digital é uma das maneiras mais simples de reduzir o quanto você expõe online sobre si mesmo.

Entenda os termos e as atualizações de políticas

Leia as políticas de privacidade quando os aplicativos forem atualizados e fique atento a mudanças nos dados coletados ou na forma como são usados ​​para que você possa manter o controle. Alguns aplicativos expandem a coleta de dados silenciosamente por meio de alterações nas políticas — portanto, ficar atento possibilita ajustar suas configurações ou parar de usar o serviço, se necessário.

Limpe periodicamente sua pegada digital

Aplicativos antigos, contas esquecidas e dados de navegação persistentes podem alimentar silenciosamente o rastreamento comportamental ao longo do tempo. Excluir aplicativos que você não usa mais, limpar seu histórico de navegação e fechar contas desatualizadas ajuda a reduzir a quantidade de sua atividade passada que ainda está acessível.

Algumas plataformas também permitem que você solicite a exclusão completa de dados: use essas opções quando disponíveis para minimizar o que as empresas retêm sobre você. Uma limpeza digital periódica limita a exposição desnecessária e ajuda a manter seu perfil comportamental organizado.

Regulação e governança ética da IoB

Tendências políticas globais e legislação de privacidade

Governos em todo o mundo estão começando a se dar conta dos desafios apresentados pela IoB. Leis como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) na Europa e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) nos EUA visam dar às pessoas mais controle sobre seus dados pessoais. Elas permitem que os usuários saibam o que é coletado e como é usado — e que optem por não participar, se assim desejarem.

Essas leis são um passo na direção certa, mas nem todos os países têm proteções robustas. À medida que a IoB cresce, mais nações estão considerando criar regras para gerenciar como as empresas coletam, armazenam e usam dados comportamentais.

O papel da ética da IA ​​no rastreamento comportamental

Uma estrutura ética para IA é fundamental para garantir o uso responsável, justo e transparente de dados comportamentais. As principais considerações incluem:

• Consentimento claro e transparência: as pessoas devem saber quais dados estão sendo coletados, por que e com quem são compartilhados. Políticas claras ajudam a construir confiança e oferecem controle aos usuários.
• Privacidade e coleta limitada de dados: os sistemas de IoB devem ser desenvolvidos com a privacidade em mente, utilizando ferramentas como a anonimização de dados e coletando apenas o que é realmente necessário.
• Evitar manipulação: a IoB deve orientar o comportamento, não explorá-lo. O uso ético significa respeitar as escolhas das pessoas e evitar artifícios que limitem sua liberdade.
• Imparcialidade e redução de vieses: os algoritmos devem tratar todos de maneira justa. Isso significa verificações periódicas e intervenção humana para identificar e corrigir vieses.
• Responsabilidade e supervisão: as empresas devem cumprir as leis, explicar como a IA funciona e garantir que as pessoas permaneçam envolvidas em decisões importantes relacionadas aos seus dados.
• Criar uma IoB confiável: o objetivo é um mundo digital onde a privacidade, a segurança e o empoderamento do usuário sejam priorizados, sem deixar de lado o apoio à inovação inteligente.