http://repositorio.unb.br/handle/10482/54123| File | Size | Format | |
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| CristianeFerreiraKovalskiDeMoura_TESE.pdf | 2,03 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | O racismo algorítmico no crédito para empreendimentos negros no Brasil : uma análise contemporânea. |
| Authors: | Moura, Cristiane Ferreira Kovalski de |
| Orientador(es):: | Duarte, Evandro Charles Piza |
| Assunto:: | Racismo algorítmico Empreendedorismo negro Avaliação de crédito Acesso ao crédito |
| Issue Date: | 26-Feb-2026 |
| Data de defesa:: | 18-Dec-2025 |
| Citation: | MOURA, Cristiane Ferreira Kovalski de. O racismo algorítmico no crédito para empreendimentos negros no Brasil: uma análise contemporânea. 2025. 134 f. Tese (Doutorado em Direito) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Abstract: | A presente tese investiga os efeitos do racismo algorítmico sobre os empreendimentos negros no Brasil, especialmente no acesso ao crédito, partindo do problema central: Dada a crescente utilização de algoritmos e sistemas automatizados na avaliação de crédito, como esses sistemas impactam negativamente os empreendimentos negros no Brasil, dificultando o acesso ao crédito e perpetuando o racismo estrutural? Esse questionamento orienta a análise das dinâmicas de exclusão racial incorporadas a sistemas de tomada de decisão automatizada, em diálogo com a bibliografia atual, incluindo as contribuições de Tarcízio Silva, Ruha Benjamin, Safiya Noble, Virginia Eubanks e pesquisas nacionais como as desenvolvidas pela FGV. Para responder ao problema, adotou-se uma metodologia de pesquisa teórica, baseada em revisão bibliográfica e análise crítica de obras, artigos científicos e relatórios institucionais. Essa abordagem permitiu examinar o racismo algorítmico enquanto forma contemporânea de racismo estrutural, articulando-o à realidade brasileira dos empreendimentos negros. A investigação teórica possibilitou também estabelecer conexões entre instituições financeiras, direito e relações raciais, construindo uma interseção inédita que revela como sistemas de credit scoring automatizados podem reforçar desigualdades históricas. Com isso, a tese alcança grau significativo de originalidade, oferecendo não apenas contribuições acadêmicas, mas também subsídios práticos para políticas públicas, estratégias regulatórias e ações institucionais que busquem democratizar o crédito e promover justiça racial. Como conclusão, a tese propõe estratégias políticas e regulatórias para enfrentar o racismo algorítmico no Brasil, incluindo a transparência e auditabilidade dos algoritmos, políticas públicas de inclusão financeira e a construção de modelos de dados mais justos. O estudo evidencia que combater o racismo algorítmico é essencial para democratizar o crédito e fortalecer um desenvolvimento econômico plural e inclusivo. |
| Abstract: | This thesis investigates the effects of algorithmic racism on Black enterprises in Brazil, especially regarding access to credit, starting from the central problem: Given the increasing use of algorithms and automated systems in credit evaluation, how do these systems negatively impact Black enterprises in Brazil, hindering access to credit and perpetuating structural racism? This question guides the analysis of the dynamics of racial exclusion embedded in automated decision-making systems, in dialogue with current literature, including the contributions of Tarcízio Silva, Ruha Benjamin, Safiya Noble, Virginia Eubanks, and national research such as those developed by FGV. To address the problem, a theoretical research methodology was adopted, based on bibliographic review and critical analysis of books, scientific articles, and institutional reports. This approach made it possible to examine algorithmic racism as a contemporary form of structural racism, articulating it with the Brazilian reality of Black enterprises. The theoretical investigation also enabled the establishment of connections between financial institutions, law, and race relations, building an unprecedented intersection that reveals how automated credit scoring systems can reinforce historical inequalities.As a result, the thesis achieves a significant degree of originality, offering not only academic contributions but also practical inputs for public policies, regulatory strategies, and institutional actions aimed at democratizing credit and promoting racial justice. In conclusion, the thesis proposes political and regulatory strategies to confront algorithmic racism in Brazil, including algorithm transparency and auditability, public policies for financial inclusion, and the construction of fairer data models. The study highlights that combating algorithmic racism is essential to democratize credit and strengthen a plural and inclusive economic development. |
| Resumen: | La presente tesis investiga los efectos del racismo algorítmico sobre los emprendimientos negros en Brasil, especialmente en el acceso al crédito, partiendo del problema central: Dado el creciente uso de algoritmos y sistemas automatizados en la evaluación de crédito, ¿cómo impactan negativamente estos sistemas a los emprendimientos negros en Brasil, dificultando el acceso al crédito y perpetuando el racismo estructural? Este cuestionamiento orienta el análisis de las dinámicas de exclusión racial incorporadas a sistemas de toma de decisiones automatizadas, en diálogo con la bibliografía actual, incluyendo las contribuciones de Tarcízio Silva, Ruha Benjamin, Safiya Noble, Virginia Eubanks y investigaciones nacionales como las desarrolladas por la FGV. Para responder al problema, se adoptó una metodología de investigación teórica, basada en revisión bibliográfica y análisis crítico de obras, artículos científicos e informes institucionales. Este enfoque permitió examinar el racismo algorítmico como una forma contemporánea de racismo estructural, articulándolo con la realidad brasileña de los emprendimientos negros. La investigación teórica también posibilitó establecer conexiones entre instituciones financieras, derecho y relaciones raciales, construyendo una intersección inédita que revela cómo los sistemas de credit scoring automatizados pueden reforzar desigualdades históricas. Con ello, la tesis alcanza un grado significativo de originalidad, ofreciendo no solo contribuciones académicas, sino también insumos prácticos para políticas públicas, estrategias regulatorias y acciones institucionales que busquen democratizar el crédito y promover justicia racial. Como conclusión, la tesis propone estrategias políticas y regulatorias para enfrentar el racismo algorítmico en Brasil, incluyendo la transparencia y auditabilidad de los algoritmos, políticas públicas de inclusión financiera y la construcción de modelos de datos más justos. El estudio evidencia que combatir el racismo algorítmico es esencial para democratizar el crédito y fortalecer un desarrollo económico plural e inclusivo. |
| Resumo em outro idioma: | La présente thèse étudie les effets du racisme algorithmique sur les entreprises noires au Brésil, en particulier en ce qui concerne l’accès au crédit, à partir de la problématique centrale: Étant donné l’utilisation croissante d’algorithmes et de systèmes automatisés dans l’évaluation du crédit, comment ces systèmes affectent-ils négativement les entreprises noires au Brésil, en rendant plus difficile l’accès au crédit et en perpétuant le racisme structurel? Cette question oriente l’analyse des dynamiques d’exclusion raciale incorporées dans les systèmes de prise de décision automatisée, en dialogue avec la bibliographie actuelle, notamment les contributions de Tarcízio Silva, Ruha Benjamin, Safiya Noble, Virginia Eubanks, ainsi que des recherches nationales telles que celles développées par la FGV. Pour répondre à cette problématique, une méthodologie de recherche théorique a été adoptée, fondée sur une revue bibliographique et une analyse critique d’ouvrages, d’articles scientifiques et de rapports institutionnels. Cette approche a permis d’examiner le racisme algorithmique en tant que forme contemporaine de racisme structurel, en l’articulant à la réalité brésilienne des entreprises noires. L’investigation théorique a également rendu possible l’établissement de connexions entre institutions financières, droit et relations raciales, construisant une intersection inédite qui révèle comment les systèmes de credit scoring automatisés peuvent renforcer les inégalités historiques. Ainsi, la thèse atteint un degré significatif d’originalité, offrant non seulement des contributions académiques, mais également des apports pratiques pour les politiques publiques, les stratégies réglementaires et les actions institutionnelles visant à démocratiser le crédit et à promouvoir la justice raciale. En conclusion, la thèse propose des stratégies politiques et réglementaires pour affronter le racisme algorithmique au Brésil, incluant la transparence et l’auditabilité des algorithmes, des politiques publiques d’inclusion financière et la construction de modèles de données plus équitables. L’étude montre que combattre le racisme algorithmique est essentiel pour démocratiser le crédit et renforcer un développement économique pluriel et inclusif. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Direito (FD) |
| Description: | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito, 2025. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Direito |
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| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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