{"id":242,"date":"2025-01-08T19:21:40","date_gmt":"2025-01-08T22:21:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/?p=242"},"modified":"2025-02-14T12:19:48","modified_gmt":"2025-02-14T15:19:48","slug":"a-desigualdade-automatizada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/2025\/01\/08\/a-desigualdade-automatizada\/","title":{"rendered":"A Desigualdade Automatizada"},"content":{"rendered":"\n

Resenha do livro: EUBANKS, Virginia. Automating Inequality<\/em>. How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor<\/em>. Nova York: Picador, 2018<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Antonio Barros1<\/a><\/sup><\/p>\n\n\n\n

No dia 9 de dezembro de 2024, Luigi Mangione, suspeito de assassinar a tiros o CEO da UnitedHealth, Brian Thompson, foi preso em Altoona, Pensilv\u00e2nia. Junto com Mangione, que negou as acusa\u00e7\u00f5es dias depois, foi encontrado um manuscrito, que tem sido considerado uma esp\u00e9cie de manifesto ou declara\u00e7\u00e3o de inten\u00e7\u00f5es. Nesse documento, de acordo com as transcri\u00e7\u00f5es que invadiram a internet horas depois da apreens\u00e3o<\/a>, leem-se as supostas motiva\u00e7\u00f5es que teriam levado Mangione a perpetrar o crime: \u201cSinceramente, esses parasitas estavam pedindo por isso\u201d. Ademais, o manifesto tece considera\u00e7\u00f5es leg\u00edtimas a respeito do sistema de sa\u00fade norte-americano, no qual pessoas sem cobertura de seguro s\u00e3o obrigadas a realizar pagamentos exorbitantes por procedimentos relativamente simples \u2013 o que as leva, em muitos casos, a se negarem o tratamento, a fim de evitar contrair d\u00edvidas impag\u00e1veis. N\u00e3o por acaso, Mangione tornou-se, em pouco tempo, uma esp\u00e9cie de \u00edcone midi\u00e1tico, s\u00edmbolo da inconformidade com o sistema predat\u00f3rio do capitalismo, despertando, ao mesmo tempo, perplexidade na imprensa e temor entre os endinheirados executivos das gigantes desse e de outros neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o \u00e9 \u00e0 toa que evoco a figura de Mangione para tratar do livro Automating Inequality <\/em>(2018), de Virginia Eubanks, professora de Ci\u00eancia Pol\u00edtica na Universidade de Albany, SUNY. Afinal, a autora esclarece, em sua Introdu\u00e7\u00e3o, que parte da motiva\u00e7\u00e3o para escrever o livro se deveu a um epis\u00f3dio pessoal envolvendo o seguro de sa\u00fade. Conta ela que em outubro de 2015, Jason, seu parceiro de vida, fora espancado por quatro homens na cidade de Troy, Nova York. O ataque deixou ferimentos graves que necessitaram de cuidados m\u00e9dicos intensivos, al\u00e9m de prescri\u00e7\u00f5es de rem\u00e9dios cont\u00ednuas. Em uma das ocasi\u00f5es em que ela, Virginia, fora comprar os rem\u00e9dios de que ele, Jason, necessitava, ela fora informada pelo farmac\u00eautico de que o seguro de sa\u00fade do parceiro havia sido suspenso. Na verdade, segundo a autora havia sido informada ap\u00f3s horas de liga\u00e7\u00f5es ao centro de apoio ao usu\u00e1rio, n\u00e3o havia no sistema nenhuma data de in\u00edcio da ap\u00f3lice do casal. Possivelmente havia ocorrido uma \u201cfalha t\u00e9cnica\u201d de sistema, lhe haviam dito. A autora, por sua vez, desconfiou de que o algoritmo havia selecionado o casal como potenciais fraudadores do seguro, uma vez que eles n\u00e3o eram legalmente casados e haviam trocado de ap\u00f3lice pouco tempo antes do incidente. Como ela mesma afirma no livro, a fam\u00edlia dela havia sido \u201cred-flagged\u201d (marcada).<\/p>\n\n\n\n

Por diferentes que sejam as experi\u00eancias de Mangione e Eubanks com o sistema de sa\u00fade dos EUA, fica claro que h\u00e1 em comum um tra\u00e7o que o livro ressalta e transforma em fio condutor da discuss\u00e3o: a desigualdade no acesso aos direitos b\u00e1sicos, tanto no \u00e2mbito corporativo, quanto no \u00e2mbito estatal. Com efeito, Eubanks organiza o seu livro a fim de evidenciar n\u00e3o apenas esse tra\u00e7o, mas de relacion\u00e1-lo diretamente com a automatiza\u00e7\u00e3o for\u00e7ada por meio da qual servi\u00e7os fundamentais \u00e0 popula\u00e7\u00e3o norte-americana tornaram-se presas de sistemas inform\u00e1ticos pouco transparentes e fartamente equivocados. Por meio de entrevistas e de pesquisa emp\u00edrica com usu\u00e1rios desses servi\u00e7os e com funcion\u00e1rios de institui\u00e7\u00f5es p\u00fablicas e privadas, Eubanks mostra em seu livro uma correla\u00e7\u00e3o bastante forte entre a automa\u00e7\u00e3o dos servi\u00e7os e o aprofundamento da desigualdade social, especialmente entre pessoas oriundas dos segmentos mais pobres (negros e mulheres, marcadamente) da sociedade.<\/p>\n\n\n\n

No primeiro cap\u00edtulo, Eubanks revisita as pol\u00edticas sociais de assist\u00eancia p\u00fablica destinada \u00e0s pessoas de baixa renda nos EUA. Retra\u00e7ando a sua origem nos albergues (poorhouses<\/em>) do s\u00e9culo XIX, que abrigavam indigentes ou pessoas com dificuldade de ingresso no mercado de trabalho, e chegando at\u00e9 as pol\u00edticas de estado do New Deal, a autora mostra como o n\u00famero de benef\u00edcios concedidos tornou-se gradualmente um problema administrativo e pol\u00edtico nos EUA, conforme se instalou a mentalidade neoliberal no pa\u00eds \u2013 pr\u00e1tica que reverteu grande parcela das conquistas dos movimentos sociais em luta pela inclus\u00e3o de mais pessoas nesses benef\u00edcios. Como parte de um esfor\u00e7o para racionalizar os custos e supostamente aprimorar o destino dos recursos, algumas cidades ou estados da federa\u00e7\u00e3o lan\u00e7aram m\u00e3o de programas de computador que supostamente tornariam mais eficientes a distribui\u00e7\u00e3o dos benef\u00edcios. Criaram-se, assim, sistemas integrados de cadastro e de m\u00e9tricas mediante os quais a tecnologia, atrav\u00e9s de sua engenharia obscura e por meio de algoritmos propriet\u00e1rios, decidiria sobre a eligibilidade dos benefici\u00e1rios. Como demonstra o livro, por\u00e9m: \u201cOs partid\u00e1rios das abordagens automatizadas e algoritimizadas ao servi\u00e7o p\u00fablico frequentemente descrevem a nova gera\u00e7\u00e3o de ferramentas digitais como \u2018inovadoras\u2019. Eles nos dizem que as big data<\/em> chacoalham as burocracias inflex\u00edveis, estimulam solu\u00e7\u00f5es inovadoras e aumentam a transpar\u00eancia. Mas quando focamos nos programas especificamente destinados aos pobres e \u00e0s pessoas da classe trabalhadora, o novo regime de an\u00e1lise de dados \u00e9 mais uma evolu\u00e7\u00e3o do que uma revolu\u00e7\u00e3o. Ele \u00e9 simplesmente uma expans\u00e3o e o prosseguimento das estrat\u00e9gias punitivas e moralistas de gerenciamento da pobreza que nos acompanham desde os anos 1820\u201d (p. 37). E, mais ainda: \u201cMais discretamente, administradores de programas e cientistas de dados nos empurram ferramentas de alta tecnologia que prometem ajudar mais pessoas, de forma mais humana, enquanto promovem a efici\u00eancia, identificando fraudes e contendo gastos. Os albergues digitais (digital poorhouses<\/em>) s\u00e3o enquadrados como uma forma de racionalizar e otimizar os benef\u00edcios, mas o objetivo real \u00e9 o que sempre foi: tra\u00e7ar o perfil, policiar e punir o pobre\u201d (p. 38).<\/p>\n\n\n\n

Do segundo cap\u00edtulo em diante, Eubanks se dedica a empilhar as evid\u00eancias disso, analisando os programas p\u00fablicos dedicados \u00e0 sa\u00fade, \u00e0 moradia e aconselhamento tutelar que foram substitu\u00eddos ou suplementados por tecnologias de informa\u00e7\u00e3o respectivamente em Indiana, Los Angeles e Allegheny. Em Indiana, Eubanks encontrou uma s\u00e9rie de segurados que, por raz\u00f5es diversas, tiveram dificuldades em conseguir tratamento ou tiveram seus tratamentos interrompidos devido a \u201cproblemas\u201d no sistema. O que se descobre a partir dos relatos e das informa\u00e7\u00f5es checadas pela autora \u00e9 que muitos benefici\u00e1rios dos programas de sa\u00fade tiveram seus direitos cessados por conta de escolhas administrativas operadas por sistemas inform\u00e1ticos e algor\u00edtmicos, sem qualquer transpar\u00eancia e sem nenhuma responsabilidade. Nos casos mais revoltantes, fam\u00edlias muito dependentes dos recursos foram tiradas do sistema devido a supostas \u201cfalhas\u201d na coopera\u00e7\u00e3o em fornecer os dados necess\u00e1rios para a manuten\u00e7\u00e3o dos cadastros dos benefici\u00e1rios. A exemplo do que ocorre no Brasil com empresas de telefonia ou de fornecimento de energia el\u00e9trica \u2013 em que as informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o repassadas com clareza e os centros de atendimento ao cliente s\u00e3o meras estrat\u00e9gias de encobrimento ou evas\u00e3o \u2013, tamb\u00e9m os usu\u00e1rios de Indiana n\u00e3o conseguiram acessar os servi\u00e7os a tempo ou responder \u00e0s demandas do sistema de forma precisa e definitiva, sendo punidos por isso.<\/p>\n\n\n\n

Como mostra o livro, isso se deveu a uma pol\u00edtica direta de reforma dos servi\u00e7os p\u00fablicos b\u00e1sicos. Em 2006, Mitch Daniels, o governador republicado de Indiana, na esteira de outros pol\u00edticos norte-americanos, contratou uma empresa multinacional, a IBM, para aperfei\u00e7oar o cadastro dos aplicantes e, com isso, melhorar a destina\u00e7\u00e3o dos recursos. Naturalmente, apresentada como uma solu\u00e7\u00e3o de efici\u00eancia, a iniciativa tinha como objetivo principal cortar custos atrav\u00e9s de uma pol\u00edtica antifraudes e de um maior rigor burocr\u00e1tico no recebimento das informa\u00e7\u00f5es cadastrais. O fato \u00e9 que, como demonstra Eubanks, nada disso se confirmou na pr\u00e1tica: em 2007, quando o software piloto da IBM foi implementado, houve falhas cr\u00edticas de sistema nas nove semanas iniciais por conta do volume de liga\u00e7\u00f5es para confirma\u00e7\u00e3o de dados de cadastro. Milhares de pessoas, que tinham que passar horas do dia ao telefone, n\u00e3o puderam confirmar seu registro, sendo eventualmente deixadas de fora da cobertura. Algumas de fato perderam seus direitos, muito em virtude do fato de que n\u00e3o tinham letramento suficiente para resolver pend\u00eancias online \u2013 em muitos casos em que a pessoa era atendida por telefone pelo servi\u00e7o de apoio, elas eram obrigadas a fornecer documentos e informa\u00e7\u00f5es por meio da internet. Em quase todos os casos, os benef\u00edcios foram cortados pela mesma e \u00fanica raz\u00e3o: o usu\u00e1rio n\u00e3o havia cooperado em fornecer os dados. Essa tarefa, no entanto, implicava em buscar documentos inexistentes ou muito antigos; e, mesmo quando eram inseridos no sistema pelo benefici\u00e1rio a tempo, o programa alegava falta de cumprimento das obriga\u00e7\u00f5es legais, cancelando, assim, os benef\u00edcios. Isso gerou uma enxurrada de processos judiciais contra o estado.<\/p>\n\n\n\n

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Capa do livro de Virginia Eubanks<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

De fato, o estado de Indiana processou a IBM em 2010, alegando que a empresa negava os benef\u00edcios antecipadamente para cumprir as metas de efici\u00eancia prometidas em contrato, levando os usu\u00e1rios a judicializar o processo a fim de serem reintegrados no sistema. A IBM, por sua vez, alegou que o estado de Indiana estava contente com sua performance, o que significou, na pr\u00e1tica, uma diminui\u00e7\u00e3o substancial nos benef\u00edcios, como se pretendia originalmente. Em todo caso, disputa judicial \u00e0 parte, o que revolta \u00e9 o fato de que em nenhum dos lados a quest\u00e3o da finalidade prec\u00edpua do servi\u00e7o estava colocada. Para o estado, tratava-se de maximizar a efici\u00eancia; para a IBM, o objetivo era apresentar performances a partir de m\u00e9tricas num\u00e9ricas de rapidez de atendimento e automa\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es. Eubanks afirma: \u201cEfici\u00eancia e corte de gastos eram inerentes ao contrato; transpar\u00eancia e devido processo legal, n\u00e3o\u201d (p. 74). O que Eubanks sustenta \u2013 e o autor dessa resenha respalda \u2013 \u00e9 que o sistema automatizado de eligibilidade acaba por tra\u00e7ar um perfil no qual usu\u00e1rios j\u00e1 privilegiados pelo sistema de classe e pelo apartheid racial nos EUA tendem a ser favorecidos em detrimento de pessoas cujo contexto familiar e social \u00e9 mais prec\u00e1rio. A informatiza\u00e7\u00e3o, ao n\u00e3o levar isso em conta devido aos seus par\u00e2metros exclusivamente t\u00e9cnicos, n\u00e3o substitui satisfatoriamente o trabalho burocr\u00e1tico; pior, torna-o menos transparente e acess\u00edvel para aqueles j\u00e1 acostumados \u00e0 neglig\u00eancia p\u00fablica e privada, agravando a desigualdade em v\u00e1rios n\u00edveis. Ao que parece, esse \u201cefeito colateral\u201d do processo de informatiza\u00e7\u00e3o torna-se o objetivo prim\u00e1rio das institui\u00e7\u00f5es, especialmente \u00e0 luz da insist\u00eancia atual em repassar todos os processos para as m\u00e3os das grandes empresas de tecnologia e da intelig\u00eancia artificial, substituindo em larga escala o trabalho humano \u2013 uma esp\u00e9cie de \u201csonho molhado\u201d de Sam Altman, fundador da OpenAI.<\/p>\n\n\n\n

Eubanks segue mostrando como esse processo se d\u00e1 de forma similar em outras \u00e1reas. Em Los Angeles, por exemplo, um sistema integrado foi criado a fim de resolver o problema da oferta e da demanda de abrigo por parte dos moradores de rua. Antes do sistema, as pessoas tendiam a trafegar por uma complexa lista de espera que podia levar anos e exigia um bocado de sorte. O sistema, por seu turno, funciona a partir de escores que pontuam o perfil do morador de rua de acordo com dados fornecidos por agentes do servi\u00e7o social, que observam o hist\u00f3rico da pessoa relativamente \u00e0 viol\u00eancia (sofrida ou praticada), ao tempo de estadia em abrigos anteriores ou \u00e0 propens\u00e3o a danos f\u00edsicos. Trata-se do VI-SPDAT (Vulnerability Index \u2013 Service Priorization Decision Assistance Tool), um algoritmo que, a partir dos dados fornecidos, produz um ranking de prioridades aos atendentes, tirando do aspecto discricion\u00e1rio humano a responsabilidade pela organiza\u00e7\u00e3o do fluxo de residentes nos abrigos. O ranking vai de 1 \u2013 o indiv\u00edduo \u00e9 menos propenso a morrer ou acabar parando no hospital ou num manic\u00f4mio \u2013 a 17 \u2013 a pessoa est\u00e1 em extrema vulnerabilidade. Depois, outro algoritmo se encarrega de listar as moradias dispon\u00edveis. Quando h\u00e1 eligibilidade segundo o sistema, um encarregado re\u00fane a documenta\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria para a instala\u00e7\u00e3o do morador no abrigo.<\/p>\n\n\n\n

Tudo parece perfeito, n\u00e3o fossem os problemas que isso gera entre os pr\u00f3prios desabrigados. Para al\u00e9m da j\u00e1 mencionada dificuldade em comprova\u00e7\u00e3o documental da situa\u00e7\u00e3o social do interessado, o sistema parece n\u00e3o eliminar as peculiaridades discricion\u00e1rias que ele pr\u00f3prio tenta dirimir. Pessoas com escore baixo obt\u00eam casas, ao passo que pessoas com necessidades mais prementes s\u00e3o preteridos, sem que haja uma explica\u00e7\u00e3o razo\u00e1vel para isso \u2013 uma vez que o algoritmo \u00e9 pouco transparente. Some-se a isso o fato de que o ingresso no cadastro implica no compartilhamento de dados com outras \u00e1reas do servi\u00e7o social, o que acaba por tornar o recipiente um alvo constante do policiamento e das visitas dos atendentes do servi\u00e7o social. Eubanks, fazendo coro \u00e0s suspeitas dos pr\u00f3prios desabrigados, sugere que os dados fornecidos \u201cs\u00e3o usados para prop\u00f3sitos inteiramente diferentes: vigiar e criminalizar os desabrigados\u201d (p. 114).<\/p>\n\n\n\n

A mesma situa\u00e7\u00e3o se encontra na an\u00e1lise dos casos de aconselhamento tutelar ocorridos em Allegheny, na Pensilv\u00e2nia. Ali, uma ferramenta muito semelhante ao VI-SPDAT foi instalada com o intuito de aperfei\u00e7oar o socorro \u00e0s crian\u00e7as v\u00edtimas de abusos de familiares: a AFST, ou Allegheny Family Screening Tool. Tamb\u00e9m se trata de um sistema informatizado que faz o ranqueamento das fam\u00edlias de acordo com seu hist\u00f3rico de neglig\u00eancia ou abuso infantil, rastreando crian\u00e7as que est\u00e3o mais sujeitas \u00e0 viol\u00eancia ou maus tratos. Trabalhando em conjunto com os assistentes sociais, o sistema tenta predizer, de algum modo desconhecido, as chances de ocorr\u00eancias de viol\u00eancia familiar entre essas crian\u00e7as, a fim de colocar os recursos humanos (diminu\u00eddos em fun\u00e7\u00e3o da ado\u00e7\u00e3o das tecnologias) \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o das fam\u00edlias. Ao subsidiar o sistema com dados relativos ao que os servidores p\u00fablicos consideram abusivo, o algoritmo devolve uma esp\u00e9cie de \u201cperfil\u201d da crian\u00e7a, concedendo a ela uma pontua\u00e7\u00e3o e tentando prever, com base em sua pr\u00f3pria m\u00e9trica e atributos, o comportamento dos indiv\u00edduos. Eubanks ficou impressionada ao se dar conta de que a m\u00e9trica do algoritmo discrepava em muito daquilo que dizia a experi\u00eancia dos assistentes sociais \u2013 e inclusive do que o senso comum diria. Como resultado dessa discrep\u00e2ncia, fam\u00edlias com pouca ou nenhuma propens\u00e3o ao abuso infantil, cujos pais haviam sido presos por delitos ou tinham ca\u00eddo em algum tipo de sistema de vigil\u00e2ncia paralelo, eram sistematicamente designadas \u00e0 constante interven\u00e7\u00e3o do servi\u00e7o p\u00fablico, ao passo que crian\u00e7as realmente mais vulner\u00e1veis poderiam escapar do controle do sistema. Essa \u00e9, inclusive, uma queixa frequente dos assistentes sociais, que revelaram \u00e0 autora do livro: era melhor antes, quando s\u00f3 o agente intercedia nos casos. A interliga\u00e7\u00e3o do sistema com outros bancos de dados o torna menos eficiente, uma vez que falsas den\u00fancias de abuso entram como dados que alteram o ranking das fam\u00edlias. Essas constantes interfer\u00eancias tornam o algoritmo in\u00fatil e reduplicam o trabalho dos servidores humanos.<\/p>\n\n\n\n

Em suma, Eubanks conclui o livro recuperando a imagem dos albergues e de como historicamente os EUA trataram de punir e vigiar os pobres, acirrando as desigualdades sociais. Dessa vez, por\u00e9m, isso \u00e9 feito com o aux\u00edlio das tecnologias de informa\u00e7\u00e3o que, ao contr\u00e1rio do que pretendem, promovem mais desigualdades, na medida em que desviam o pobre das fontes de aux\u00edlio, criminalizam-nos, cercando-os em conjuntos residenciais onde eles podem ser facilmente aprisionados, e preveem o seu comportamento, associando a eles todo tipo de preconceito social. No fundo, Eubanks adverte, a automatiza\u00e7\u00e3o dos servi\u00e7os promove o que a autora chama de \u201calbergues digitais\u201d da seguinte forma: (1) os algoritmos s\u00e3o incompreens\u00edveis e protegidos por licen\u00e7as, ficando \u00e0 merc\u00ea dos interesses privados e de um grupo de executivos imbu\u00eddos da criminaliza\u00e7\u00e3o e da vigil\u00e2ncia dos grupos menos favorecidos da sociedade; (2) trata-se de uma tecnologia altamente escal\u00e1vel, isto \u00e9, transpon\u00edvel em diferentes lugares e contextos, produzindo resultados id\u00eanticos de acordo com os ajustes de modelo, de forma industrial e convergente; (3) uma vez instauradas, essas tecnologias persistem e s\u00e3o dificilmente removidas \u2013 algo que se nota hoje em dia, no af\u00e3 desesperado das empresas de intelig\u00eancia artificial em implementar produtos que n\u00e3o apenas s\u00e3o inadequados para as tarefas que pretendem realizar, como tamb\u00e9m s\u00e3o nocivos em v\u00e1rios aspectos da cogni\u00e7\u00e3o humana<\/a> e da organiza\u00e7\u00e3o social; e (4) os dados recolhidos pelos programas de computador s\u00e3o eternos e podem ser usados para quaisquer finalidades esp\u00farias, mesmo quando eventualmente e por milagre as tecnologias perenes deixarem de existir. Na opini\u00e3o de Eubanks, portanto, n\u00e3o h\u00e1 raz\u00e3o para mantermos essas tecnologias em nossas vidas, regulando e determinando o modo como o estado presta seus servi\u00e7os ou como as empresas tratam seus clientes. Somando-se assim ao coro dos assim chamados (ou muitas vezes autoproclamados, entre os quais se inclui o autor desta resenha) ludistas,2<\/a><\/sup> Virginia Eubanks oferece, com seu livro, uma inestim\u00e1vel contribui\u00e7\u00e3o \u00e0 resist\u00eancia contra a automatiza\u00e7\u00e3o exacerbada da vida social.<\/p>\n\n\n\n

* * * <\/strong><\/p>\n\n\n

  1. Professor de Teoria Liter\u00e1ria no Instituto de Letras e no PPG-Letras da UFRGS. Editor do site Carbono. Bluesky: antbarros.bsky.social<\/a>. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. Ver o texto de Ali Alkhatib<\/a> nesta edi\u00e7\u00e3o do Carbono<\/em>. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>\n\n\n
    \n\n\n\n

    Carbono<\/em>, vol. 2 \u2013 janeiro de 2025.
    ISSN: 3085-7066<\/p>\n\n\n\n

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    Eubanks mostra em seu livro uma correla\u00e7\u00e3o bastante forte entre a automa\u00e7\u00e3o dos servi\u00e7os e o aprofundamento da desigualdade social<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":259,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"[{\"content\":\"Professor de Teoria Liter\u00e1ria no Instituto de Letras e no PPG-Letras da UFRGS. Editor do site Carbono. Bluesky: antbarros.bsky.social<\/a>.\",\"id\":\"6f80aeee-62c2-4937-88d1-a3a11e10f662\"},{\"content\":\"Ver o texto de Ali Alkhatib<\/a> nesta edi\u00e7\u00e3o do Carbono<\/em>.\",\"id\":\"b94e4ce8-13fb-4162-9036-b0e0483593c7\"}]"},"categories":[14,5,6,9],"tags":[40,38,11,39,32],"class_list":["post-242","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-arquivo","category-capitalismo","category-cultura","category-resenha","tag-automacao","tag-big-techs","tag-capitalismo","tag-desigualdade-social","tag-volume-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/242","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=242"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/242\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":401,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/242\/revisions\/401"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/media\/259"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=242"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=242"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/carbono\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=242"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}