A PROTEÇÃO DA PRIVACIDADE DE DADOS BANCÁRIOS E OS DIREITOS HUMANOS: RISCOS E DESAFIOS JURÍDICOS
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo visa avaliar os aspectos normativos da proteção de dados e a sua importância diante da crescente influência da tecnologia nas relações sociais, comerciais, de consumo, moldando novos comportamentos e novas formas de convivência. Nesse cenário ganha atenção a necessidade de se intensificar a proteção dos dados financeiros e de se consolidar na prática o entendimento de que a privacidade financeira se constitui em um Direito Fundamental. Será destacado que tanto maior o número de relações comerciais e de negócios são realizadas por meio digital quanto maior será a quantidade de dados pessoais circulando pelas redes e armazenados em bancos de dados. Por isso, não é suficiente somente cumprir as exigências legais, é necessário aumentar não só a fiscalização, mas principalmente agir de forma muito proativa no sentido de evitar grandes vazamentos de dados pessoais, com potencial para causar prejuízos às pessoas, às empresas, aos governos e colocar em evidência negativa a credibilidade e confiabilidade dos sistemas. Assim, questiona-se: Como a sociedade digitalizada contemporânea pode violar a privacidade de dados bancários com impacto nos direitos humanos? O estudo vai investigar as consequências dessas violações para os indivíduos e os desafios na proteção da privacidade e dos direitos fundamentais em um cenário tecnológico globalizado. O artigo se desenvolve de forma a inicialmente mostrar como a revolução digital impacta na vida e no cotidiano das pessoas, modificando hábitos, condutas e costumes, demonstrando seus riscos, além de apontar as criações e implementações de leis e regulamentos no Brasil para garantir a segurança e a privacidade das informações. Na sequência, busca-se demonstrar como a temática “proteção de dados” tem sido objeto de preocupação e de proteção jurídica, procurando-se estabelecer a inserção da proteção de dados e dos dados bancários no rol dos Direitos Fundamentais e Direitos Humanos. Como metodologia, tem-se o método dedutivo de pesquisa, a partir de uma abordagem pautada nos procedimentos documental e bibliográfico, diante do estudo de legislações e textos científicos acerca do tema.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".