Algoritmos racistas no banco de imagens do Google
um estudo discursivo de plataforma
DOI:
https://doi.org/10.46230/lef.v17i3.15583Palavras-chave:
discursos racistas, google imagens, algoritmos, antinegritudeResumo
Os debates em torno de temas étnico-raciais têm ganhado cada vez mais força na sociedade contemporânea, ao problematizarem e combaterem comportamentos enraizados na lógica da colonialidade. Esse movimento se deve, sobretudo, à atuação dos coletivos e movimentos negros antirracistas, que se desenvolvem cotidianamente nos espaços online e offline. Nesse contexto, este trabalho busca refletir e questionar as práticas algorítmicas do Google Imagens que perpetuam o discurso racista antinegro. Para isso, recorremos aos postulados interdisciplinares da Linguística Aplicada, que permitem o diálogo com teorias de outras áreas do conhecimento, como os Estudos de Plataforma (D'Andréa, 2020) e o conceito de Antinegritude (Vargas, 2020). Em termos metodológicos, trata-se de um estudo qualitativo de caráter exploratório, fundamentado no método de estudo de caso, tendo como objeto o banco de imagens do Google, dada sua acessibilidade e ampla utilização por pessoas de diferentes faixas etárias. As buscas foram organizadas em duas categorias — estética e econômica — a partir de comandos comparativos e individuais, como “pessoas bem-sucedidas x pessoas pobres”, “mulheres lindas” e “mulher com o cabelo bonito”. Os resultados demonstram que os discursos visibilizados por meio dessas buscas ajudam a perpetuar estereótipos racistas, na medida em que os algoritmos não são neutros, permitindo que práticas sociais nocivas, outrora restritas ao ambiente analógico, sejam facilmente transpostas e amplificadas nos espaços digitais pelo alcance da internet.
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Referências
ALMEIDA, S. Racismo Estrutural. São Paulo: Sueli Carneiro; Pólen, 2018.
ALMA PRETA. Reconhecimento facial e a insegurança das pessoas negras. Alma Preta, 17 mar. 2021. Disponível em: https://almapreta.com.br/sessao/quilombo/reconhecimento-facial-e-a-inseguranca-das-pessoas-negras/. Acesso em: 2 maio 2025.
ARAÚJO, J. Necroalgoritmização e desafios discursivos do nosso tempo. In live:
IV Ciclo de Diálogos do Ellae - Segunda Mesa, 2025. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=v-Oa5HE_LNU&t=3349s. Acesso em: 09 nov. 2025.
BARBON, J. 151 pessoas foram presas por reconhecimento facial no país; 90% são negras. Folha de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2019/11/151-pessoas-sao-presas-por-reconhecimento-facial-no-pais-90-sao-negras.shtml. Acesso em 15, jul, 2022.
BARTON; D. LEE; C. Linguagem Online: textos e práticas digitais. Tradução de Milton Camargo Mota, 1 ed. São Paulo: Parábola Editorial, 2015.
BENTO C. O pacto da branquitude. São Paulo: Companhia das Letras; 2022.
BROCK JR., A. Distributed Blackness: African American Cybercultures. New York: NYU
Press, 2020.
CHIAVENATO, I. Introdução à Teoria Geral da Administração. 7. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.
COUTINHO, M. Essa pessoa é bonita ou apenas é branca. [@theuscoutinho]. 23 jan. 2021. (TikTok). Disponível em: https://www.tiktok.com/@theuscoutinho/video/6920959881881160966. Acesso em: 25 fev. 2025. #brancos.
DA FRANCE, P. G1: Tecnologia e Games. Google pede desculpas por app de foto confundir negros com gorilas. 2022. Disponível em: https://glo.bo/1UdbQmA. Acesso em: 18 de fev. 2025.
D'ANDRÉA, C. F. de B. Pesquisando plataformas online: Conceitos e métodos. Edufba, 2020. Disponível em: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/32043.
FAIRCLOUGH, N. Abordagens da análise do discurso. In: FAIRCLOUGH, N. Discurso e mudança social. Brasília: Editora Universitária de Brasília, 2001.
FERNANDES, R. Google Imagens: sete coisas que você não sabia sobre a busca de fotos. In: Techtudo. Fev. 2020. Disponível em: https://www.techtudo.com.br/listas/2020/02/google-imagens-sete-coisas-que-voce-nao-sabe-sobre-a-pesquisa-de-fotos.ghtml. Acesso em: 13 dez. 2023.
G1. Exclusivo: 83% dos presos injustamente por reconhecimento fotográfico no Brasil são negros. In: G1, 2021. Disponível em: https://g1.globo.com/fantastico/noticia/2021/02/21/exclusivo-83percent-dos-presos-injustamente-por-reconhecimento-fotografico-no-brasil-sao-negros.ghtml. Acesso em 17, Jul, 2022.
G1, Foto de astro do cinema Michael B. Jordan aparece em lista de procurados pela polícia do Ceará. In: G1, 2022. Disponível em: https://g1.globo.com/ce/ceara/noticia/2022/01/07/astro-do-cinema-michael-b-jordan-aparece-em-lista-de-procurados-pela-policia-do-ceara.ghtml. Acesso em 17, Jul de 2022.
GÓIS, V. Como um algoritmo pode ser racista? Youtube, 2019. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=iyCHkSGR5o4. Acesso em: 18/02/2025.
KNUTH, D. E. The Art of Computer Programming: Volume 1: Fundamental Algorithms. Addison¬-Wesley Professional, 1968.
MARQUES, I. “O que o google mostra quando você pesquisa por cabelo feio?” In: Dicas de Mulher, 2023. Disponível em: https://www.dicasdemulher.com.br/noticias/o-que-o-google-mostra-quando-voce-pesquisa-por-cabelo-feio/. Acesso em: 24 de fev. 2025.
MAYER-SCHOENBERGER, V.; CUKIER, K. Big Data: a revolution that will transform how we live, work, and think. Londres: John Murray, 2013.
MBEMBE, A. Necropolítica. Tradução de Renata Santini. São Paulo: n-1 Edições, 2018.
MOITA LOPES, L. P. Por uma Linguística Aplicada INdisciplinar. São Paulo: Parábola, 2006.
NOBLE, S. U. Algoritmos da opressão: Como o Google fomenta e lucra com o racismo. Santo André: São Paulo: Rua do Sabão, 2021.
OLIVEIRA, G. O normal não é ser branco. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=sDGHOMd8HXE&list=LL&index=12. Acesso em: 18 de fev. 2025.
OLIVEIRA, A. Bonito ou branco? [@andrey_c6]. 15 dez. 2024. (TikTok). Disponível em: https://www.tiktok.com/@andrey_c6/video/7426107632131394821. Acesso em: 25 fev. 2025.
OSOBA, O.; WELSER IV, W. Algorithms and Civil Rights. Santa Monica, CA: RAND
Corporation, 2017. Disponível em: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1744.html.
Acesso em: 13 nov. 2025.
PACHECO, A. C. L. Mulher negra: afetividade e solidão. Salvador: EDUFBA, 2013.
REDE GLOBO. Exclusivo: 83% dos presos injustamente por reconhecimento fotográfico no Brasil são negros. Fantástico, 21 fev. 2021. Disponível em: https://g1.globo.com/fantastico/noticia/2021/02/21/exclusivo-83percent-dos-presos-injustamente-por-reconhecimento-fotografico-no-brasil-sao-negros.ghtml. Acesso em: 2 maio 2025.
RIEDER, B. Examinando uma técnica algorítmica: o classificador de bayes como uma leitura interessada da realidade. Parágrafo, São Paulo, v. 6, n. 1, p. 123-142, 2018. Disponível em: https://revistaseletronicas.fiamfaam.br/index.php/recicofi/article/view/726. Acesso em: 12 nov. 2025.
SILVA, T. Racismo Algorítmico em Plataformas Digitais: microagressões e discriminação em código. In: SILVA, T. Comunidades, algoritmos e ativismos digitais: olhares afrodiaspóricos. São Paulo, 2020.
SOVIK, L. Aqui ninguém é branco: hegemonia branca no Brasil. In: WARE, V. (org.) Branquidade: identidade branca e multiculturalismo. Rio de Janeiro: Garamond, 2004. p. 363-386.
SOVIK, L. Aqui ninguém é branco. Rio de Janeiro: Aeroplano, 2009.
SCHUCMAN, L. V. Sim, nós somos racistas: estudo psicossocial da branquitude paulistana. Psicologia & Sociedade [online]. 2014, v. 26, n. 1 p. 83-94. Disponível em:https://doi.org/10.1590/S0102-71822014000100010. Acesso em: 20 fev. 25. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-71822014000100010
SCHUCMAN, L. V. Entre o encardido, o branco e o branquíssimo: raça, hierarquia e poder na construção da branquitude paulistana. São Paulo: Veneta, 2020.
TEIXEIRA, R. F. da S. Introdução a Algoritmos. Secretaria de Tecnologia Educacional. Universidade Federal de Mato Grosso, 2019. Disponível em: https://educapes.capes.gov.br/bitstream/capes/431963/2/FASCICULO_Introducao_Algoritmos.pdf. Acesso em: dez. 2023.
UOL. Reconhecimento facial erra e falta transparência. UOL Notícias, 28 abr. 2024. Disponível em: https://noticias.uol.com.br/cotidiano/ultimas-noticias/2024/04/28/reconhecimento-facial-erros-falta-de-transparencia.htm. Acesso em: 2 maio 2025.
VAN DIJCK, J. Confiamos nos dados? As implicações da datificação para o monitoramento social. Matrizes, v. 11, n. 1, p. 39-59, 2017. Disponível em: https://www.redalyc.org/pdf/1430/143050607004.pdf. Acesso em: 12 nov. 2025.
VAN DIJCK, J.; POELL, T.; DE WAAL, M. The Platform Society: public values in a connective world. New York: Oxford University Press, 2018. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780190889760.001.0001
VARGAS. J. Racismo não dá conta: antinegritude, a dinâmica ontológica e social definidora da modernidade. Revista Em Pauta: teoria social e realidade contemporânea, v. 18, n. 45, p. 16-26, 2020. Disponível em: https://www.e-publicacoes.uerj.br/revistaempauta/article/view/47201. Acesso em: 12 nov. 2025. DOI: https://doi.org/10.12957/rep.2020.47201
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