Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.230
Aluno: Sophia Barros Calado
Orientadora: Profa. Carina Frota Alves
Coorientador: Prof. Geber Lisboa Ramalho
Título: Privacy in Facial Recognition Technologies: A User-Centered Analysis of Risks, Trade-offs and Good Practices
Data: 31/07/2025
Hora/Local: 9h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a aluna
Banca Examinadora:
Prof. Kiev Santos da Gama (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Diego Andres Salcedo (UFPE / Departamento de Ciência da Informação)
Profa. Carina Frota Alves (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
O uso de tecnologias de reconhecimento facial tem se expandido rapidamente em diversos setores, impulsionado por promessas de eficiência e conveniência. No entanto, esse avanço também gera sérias preocupações relacionadas à privacidade dos usuários. Embora existam pesquisas voltadas à mitigação de riscos específicos, a literatura ainda carece de uma análise centrada nos usuários que examine de forma crítica trade-offs entre conveniência e privacidade na adoção de tais tecnologias. Em especial,
identificamos as seguintes lacunas na literatura: (i) análise sistemática dos riscos de privacidade inerentes ao uso de tecnologias de reconhecimento facial; (ii) entendimento sobre as percepções de usuários em relação aos impactos dessas tecnologias em seus direitos de privacidade.
Neste cenário, esta dissertação tem como objetivo investigar, sob a ótica dos usuários, os principais riscos de privacidade associados ao uso de tecnologias de reconhecimento facial, entender os trade-offs entre conveniência e proteção de dados e sintetizar boas práticas para garantir a privacidade de usuários no uso de tais tecnologias. Para isso, adotamos uma abordagem metodológica mista. Primeiramente, realizamos um mapeamento sistemático da literatura, em que organizamos os resultados em três dimensões temáticas: riscos, trade-offs e boas práticas. Em seguida, conduzimos um questionário online, do qual participaram 212 usuários brasileiros, com o objetivo de obter insights sobre percepções, preocupações e experiências concretas no uso de tais tecnologias.
Com base na análise integrada dos resultados do mapeamento e do survey, propomos um conjunto de lições aprendidas que oferecem subsídios práticos para a adoção dessas tecnologias, com foco em privacidade e proteção de dados. As lições aprendidas são direcionadas a desenvolvedores, pesquisadores, profissionais de tecnologia e formuladores de políticas públicas, visando apoiar decisões mais informadas, transparentes e
alinhadas à privacidade dos usuários.
Palavras-chave: privacidade; reconhecimento facial; riscos; trade-offs; boas práticas
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