As empresas de hoje operam em uma era onde os dados pessoais são como moedas valiosas. Na medida em que coletam e analisam informações dos usuários para entender seu público e padrões de consumo, elas são capazes de vender melhor e promover seus parceiros. Mas qual o impacto disso para os usuários que desejam sair de um contrato e retirar suas informações do cadastro?
Retirar cadastro de CPF na farmácia é fácil? Afinal, como é o procedimento?
A exclusão de dados na era digital pode ser difícil. Entenda o opt-out e saiba por que o processo é complexo.
Esse processo, conhecido pelo termo técnico “opt-out” (optar por sair, em tradução livre), mostra-se não apenas trabalhoso, mas também desafiador. A complexidade se deve a dois fatores principais, confira neste artigo.
Opt-out, por que a exclusão do cadastro é tão complexa?
Na ótica empresarial, a perda de dados e cadastros é uma desvantagem. “É trabalhoso, pois os dados são uma moeda valiosa. Então, opt-out é desvantajoso para a empresa”, argumenta Guilherme Braguim, sócio da área de privacidade do escritório P&B. Assim, as empresas dificultam o processo.
Veja também:
Uber oferece benefícios a clientes Nubank; confira quais são
Ademais, de acordo com Henrique Fabretti, advogado especializado em direito digital, a complexidade no processo de exclusão de dados é necessária também para dificultar o acesso de terceiros às informações, seja por erro ou por ação mal-intencionada. Afinal, a remoção indevida de um cadastro pode causar problemas tanto para a empresa como para o indivíduo.
Dark Pattern: a dificuldade escondida na exclusão de contas
Gostou? Siga o Seu Crédito Digital no Google e receba notícias de benefícios, INSS e crédito em primeira mão.
+311 mil seguidores
Outro fator que contribui para o obstáculo em retirar certos dados de uma empresa é o chamado “dark pattern”. Esse termo se refere a uma tática de design que utiliza truques e armadilhas para dissuadir ou persuadir uma pessoa a realizar uma ação. Geralmente é aplicado para dificultar a exclusão de uma conta em uma rede social ou impedir a retirada de um cadastro.
O perfilamento de dados, por exemplo, pode inferir várias informações além do padrão de compra. Conforme uma reportagem do UOL, se uma mulher compra uma vitamina indicada para quem quer engravidar e creme anti-estria, pode se inferir que ela pretende ter um bebê. Entretanto, muitos usuários desconhecem o uso dessas informações, tornando ainda mais difícil abandonar serviços ou produtos.
Imagem: Tyler Olson / Shutterstock.com – Edição: Seu Crédito Digital
Autor
Raquel Moretto