Pentágono da privacidade no Big Data Analytics: proposta de modelo teórico - Lopes, Brenner; Barbosa, Ricardo Rodrigues; Falcão, Luander Cipriano de Jesus; Souza, Renato Rocha (Revista Informação na Sociedade Contemporânea, 2024)
Vivemos num ambiente caracterizado como um oceano de dados, que cresce não só quanto ao seu volume e quantidade, mas também em termos de variedade, sendo criado e transitando em alta velocidade. Atualmente os dados estruturados estão em quantidade e importância bem menor, e os ajustes e aprimoramentos nas tecnologias e modelos analíticos foram em parte realizados para se adaptarem a essa nova realidade, que convencionou-se chamar de Big Data Analytics. Entre as questões de grande preocupação, nessa nova realidade, estão as ameaças à privacidade. A questão posta como resultado de diversas pesquisas é que os procedimentos, técnicas, tecnologias e legislações, atualmente disponíveis, não conseguem dar garantia plena à privacidade. Diante desse complexo cenário, o objetivo dessa pesquisa foi propor um modelo teórico multifacetado no âmbito do Big Data Analytics, que garanta a privacidade, ao mesmo tempo em que não inviabilize sua extração de valor. A metodologia proposta para esse trabalho foi a revisão sistemática da literatura, com vistas à análise crítica dos apontamentos e conclusões de estudos anteriores, a identificação e proposição lógica de novas hipóteses e construtos, de maneira a formatar o desenho final de um modelo teórico. Como resultado é proposto o Pentágono da Privacidade no Big Data Analytics, que contempla um caleidoscópio de soluções capazes de garantir a privacidade ao mesmo tempo que dá garantias à extração de valor no Big Data Analytics. O construto obtido como resultado desse trabalho, traz uma resposta concisa e consistente à questão de partida desse trabalho.