No dia 25 de julho, data em que se comemora o Dia Internacional da Mulher Negra Latino-Americana e Caribenha, o jornal O Globo publicou um perfil sobre a cientista da computação Nina da Hora. A matéria integra a série “101 Brasileiros que Constroem o Futuro”, pensada para comemorar o aniversário do periódico.
No entanto, o que era pra ser uma homenagem acabou se transformando em apagamento e desrespeito. No site e no jornal impresso, a foto de Nina foi trocada pela imagem da escritora Lu Ain-Zaila, precursora do afrofuturismo na literatura brasileira.
Ambas utilizaram seus perfis nas redes sociais para se posicionarem. No dia 29 de julho, última quarta-feira, Lu Ain-Zaila fez um post dizendo ter vivido um duplo apagamento. “A pessoa trabalha um monte e tem o seu reconhecimento ceifado. A outra rala um monte e tem sua trajetória trocada e vira ‘a outra mulher negra não encontrada’. Me senti desaparecida e certas mídias deveriam saber quem eu sou”.
Em entrevista ao Portal Geledés, a autora disse considerar o episódio absurdo e, ao mesmo tempo, comum. “Não é o primeiro caso de fotos e identidades trocadas de pessoas negras e, infelizmente, não será a último. Às vezes isso também ocorre no presencial. Não separam uma pessoa da outra, não perguntam, não confirmam a informação. É realmente desconcertante ficar à mercê dessa situação e, para piorar, não há retratação”, relatou.
Para ela, o veículo não arcou com o equívoco e suas consequências como deveria. “A principal lição é a questão da responsabilidade. A falta de retratação comigo e com a Nina mostra um problema no jornalismo. Eu, enquanto escritora afrofuturista, tenho esse viés exatamente para mostrar o quanto pessoas negras são diversas e múltiplas. Exatamente para colaborar na consciência de que as pessoas devem nos reconhecer dentro das nossas trajetórias.
Epistemicídio computacional
Na segunda-feira, dia 26 de julho, Nina da Hora publicou um vídeo em uma rede social explicando matematicamente como o erro aconteceu. Segundo a cientista, a fotografia incorreta estava associada ao seu nome no banco de imagens do jornal desde 2022. O fato evidencia o epistemicídio computacional, fenômeno estudado e nomeado por Nina da Hora e que se traduz no apagamento e na negação da identidade de pessoas negras no ambiente digital, seja em sistemas técnicos, bancos de dados, algoritmos ou acervos digitais.
A pesquisadora explorou esse conceito em sua dissertação de mestrado “Do Rosto ao Vetor: Epistemicídio Computacional no Reconhecimento Facial”, defendida em maio de 2026 no Instituto da Computação (IC). Na pesquisa, analisa o racismo algorítmico e como o ambiente digital reproduz desigualdades raciais.
O Portal Geledés conversou com Nina Da Hora sobre esse conceito e como ele se relaciona com a troca de foto no jornal O Globo.
Leia a entrevista abaixo.
Portal Geledés: Pode explicar o que é o conceito de epistemicídio computacional?
Nina da Hora: Parto de Sueli Carneiro. Ela mostrou que o epistemicídio não é só a destruição de saberes dos povos negros, é o sequestro da condição de sujeito do conhecimento: retirar de alguém o lugar de quem pode saber e afirmar, inclusive sobre si mesmo. O que eu proponho com epistemicídio computacional é acompanhar essa operação quando ela passa a ser executada por sistemas técnicos, bancos de dados, algoritmos, acervos digitais.
Todo sistema que identifica pessoas precisa de uma capacidade básica: distinguir uma pessoa da outra. Eu chamo isso de resolução. O epistemicídio computacional acontece quando essa resolução é sistematicamente pior para uns grupos do que para outros. Não é que o sistema erra mais com pessoas negras, é algo mais profundo: dentro desses grupos, o sistema para de distinguir sujeitos. Duas pessoas passam a ocupar o mesmo lugar na estrutura, e qualquer uma pode ser devolvida quando se pergunta pela outra. A pessoa deixa de ser um indivíduo para o sistema e vira um exemplar de categoria.
O ponto central da minha pesquisa é que isso aparece em três camadas que não têm nada em comum na tecnologia: na percepção humana, porque há décadas a psicologia experimental documenta que pessoas reconhecem com menos precisão rostos de fora do próprio grupo racial; nos modelos de inteligência artificial, quando o sistema empurra identidades diferentes para o mesmo ponto e devolve qualquer uma delas; e nos arquivos, quando duas pessoas colapsam sob o mesmo nome num banco de imagens. A tecnologia muda, a estrutura se repete. É por isso que é um conceito, e não uma denúncia sobre uma tecnologia específica.
Portal Geledés: Como esse conceito se conecta com o episódio do erro da foto na matéria do jornal O Globo?
Nina da Hora: O jornal me incluiu numa lista de 101 pessoas que constroem o futuro e publicou, no meu perfil, a fotografia de outra mulher negra, que não foi identificada nem consultada. Quando avisei, a explicação foi que a imagem estava catalogada com o meu nome nos acervos da empresa desde 2022. Quatro anos. Essa frase é o conceito inteiro de epistemicídio computacional em uma linha: em algum momento, alguém olhou para o rosto de outra mulher negra e escreveu o meu nome. A partir dali, o banco de dados passou a responder no meu lugar. A pergunta “quem é essa pessoa?” deixou de ser respondida por mim, ou pelo meu rosto, e passou a ser respondida por um registro que eu não escrevi, não posso consultar e não posso corrigir.
Tem ainda um detalhe que me interessa como cientista: nesse caso não havia inteligência artificial nenhuma. Não tinha algoritmo, não tinha reconhecimento facial, não tinha modelo. Tinha um banco de imagens, um campo de metadados e uma redação. E cada etapa do processo funcionou exatamente como deveria: a busca devolveu a foto etiquetada com meu nome, a legenda mostrou o nome da etiqueta, a gráfica imprimiu a página. Ninguém descumpriu sua função. Ainda assim, o resultado apagou duas pessoas de uma vez: eu, que perdi meu rosto, e ela, que perdeu seu nome. Isso demonstra o que eu venho argumentando desde o mestrado: quando esse padrão aparece dentro de um sistema de IA, ele não nasceu ali. Ele foi herdado de estruturas que já operavam assim, só que agora roda mais rápido e em escala maior.
A ironia de ser eu, que pesquiso exatamente isso, não me escapa. Mas eu insisto num ponto: o que aconteceu comigo acontece sem registro com mulheres negras que não têm um relatório técnico para escrever nem uma coluna para contar. A minha história só é conhecida porque eu tinha os instrumentos. É essa assimetria que o conceito quer nomear.
Portal Geledés: Que lição esse episódio deixa?
Nina da Hora: A primeira lição é sobre onde procurar o problema. A tentação é procurar um culpado, o estagiário que catalogou errado, a editora que não conferiu. Mas o erro não estava em nenhuma pessoa, estava numa pergunta que o sistema não sabe fazer: esse rosto é mesmo dessa pessoa? Não existe etapa nenhuma, em nenhuma redação, dedicada a essa conferência. Enquanto a resposta for buscar culpados individuais, a estrutura fica intacta e o próximo caso já está catalogado, esperando para acontecer. A lição é exigir mudança de processo, não pedido de desculpas: verificação de identidade como etapa nomeada, com responsável, e o direito de a pessoa retratada corrigir o próprio registro.
A segunda lição é sobre memória. O site foi corrigido em horas. O jornal impresso, que por lei vai para a Biblioteca Nacional e fica lá para sempre, circulou com o erro e a errata saiu dias depois, pequena, em outra edição, sem nenhuma ligação com a primeira. Quem consultar aquele caderno daqui vinte anos vai encontrar meu nome sob o rosto de outra mulher e não vai ter como saber que houve erro. Corrigir só onde é barato corrigir diz muito sobre o que se considera reparado. Para nós, mulheres negras, isso não é detalhe técnico: é a disputa sobre o que os arquivos vão dizer que a gente foi.
A terceira lição é a que eu mais quero que fique, principalmente para as meninas negras que estão entrando na tecnologia: os nossos instrumentos servem para isso. Eu respondi a esse episódio com teoria da informação, com matemática, com análise de código e transformei uma violência em um caso documentado, em pesquisa, em exigência concreta. Rigor técnico é uma ferramenta de luta tão legítima quanto qualquer outra que a nossa tradição construiu. A gente não precisa escolher entre ser cientista e se defender. Ser cientista é, também, uma forma de se defender, e de defender quem vem depois.