Legislação aplicada ao Analista do IBGE: administração pública, sigilo e governança de dados

O trabalho do Analista do IBGE envolve produzir, tratar e disseminar informações estatísticas e geocientíficas com alto impacto público. Por isso, a atuação é fortemente condicionada por normas de administração pública, ética e responsabilidades funcionais, transparência e acesso à informação, proteção de dados pessoais, sigilo estatístico e governança de dados. Este capítulo organiza um estudo dirigido para aplicar essas normas em situações típicas: atendimento a pedidos de informação, publicação de tabulações, liberação de microdados, compartilhamento interinstitucional e comunicação de resultados.

1) Princípios da administração pública e deveres funcionais (aplicação prática)

1.1 Princípios constitucionais (LIMPE) e como eles aparecem no trabalho com dados

Na administração pública, a atuação do servidor deve observar os princípios de: Legalidade, Impessoalidade, Moralidade, Publicidade e Eficiência. No contexto do IBGE, esses princípios orientam decisões como: o que publicar, quando publicar, como responder a demandas externas e como tratar dados sensíveis.

• Legalidade: só fazer o que a norma autoriza. Ex.: liberar microdados identificáveis “porque o órgão parceiro pediu” é vedado se não houver base legal e salvaguardas.
• Impessoalidade: evitar favorecimento. Ex.: não antecipar resultados a um grupo específico antes da divulgação oficial.
• Moralidade: conduta ética e íntegra. Ex.: não usar dados internos para benefício próprio (p. ex., decisões de investimento com base em informação ainda não divulgada).
• Publicidade: transparência como regra, respeitando sigilo e proteção de dados. Ex.: publicar metodologia e metadados para permitir interpretação correta.
• Eficiência: processos claros e rastreáveis. Ex.: padronizar fluxos de classificação da informação e controle de acesso para reduzir retrabalho e incidentes.

1.2 Ética, responsabilidades e riscos funcionais em dados oficiais

Na prática, a responsabilidade funcional se materializa em três frentes: (1) dever de sigilo quando aplicável; (2) dever de transparência quando possível; (3) dever de diligência (cuidado técnico e documental). Falhas comuns incluem: compartilhar base com identificadores por e-mail, publicar tabela com célula rara, responder pedido LAI sem checar sigilo estatístico, ou manter permissões de acesso excessivas.

1.3 Checklist de conduta funcional em rotinas de dados

• Registrar decisões (por que foi classificado como sigiloso, por que foi negado/atendido um pedido, qual técnica de anonimização foi aplicada).
• Aplicar “menor privilégio” no acesso (somente quem precisa, pelo tempo necessário).
• Separar ambientes (produção/curadoria vs. disseminação) e controlar versões.
• Evitar comunicação informal de resultados antes do calendário oficial.

2) Transparência e acesso à informação (LAI) versus sigilo

2.1 Conceitos operacionais para o Analista

A transparência pública se expressa em duas modalidades: transparência ativa (publicar proativamente dados, metodologias, calendários e metadados) e transparência passiva (responder solicitações). A Lei de Acesso à Informação (LAI) estabelece que o acesso é regra, mas admite exceções, incluindo hipóteses de sigilo e proteção de informações pessoais.

No trabalho estatístico, a tensão típica é: “quero acesso ao dado” versus “não posso expor informante/unidade estatística”. A resposta correta frequentemente é oferecer alternativas: tabulações mais agregadas, microdados anonimizados, uso de ambiente seguro, ou explicação metodológica.

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2.2 Passo a passo para tratar um pedido de informação (LAI) envolvendo dados

• Passo 1 — Identificar o objeto do pedido: é dado agregado? microdado? documento interno? metadado? código/rotina?
• Passo 2 — Verificar se já está publicado: se sim, indicar o link/caminho oficial (transparência ativa).
• Passo 3 — Classificar o tipo de informação: pública, pessoal, sigilosa (estatística) ou restrita por outra base legal.
• Passo 4 — Avaliar risco de reidentificação: mesmo sem nome/CPF, combinações raras podem identificar.
• Passo 5 — Definir a forma de atendimento: (a) fornecer como solicitado; (b) fornecer parcialmente; (c) negar com fundamento; (d) oferecer alternativa (agregação, anonimização, ambiente controlado).
• Passo 6 — Documentar a decisão: registrar justificativa, critérios, e se houve consulta a áreas responsáveis (jurídico, segurança da informação, curadoria).

2.3 Quadro comparativo: transparência (pode) x sigilo/proteção (não pode)

Pode (em geral)                                   | Não pode (em geral)-----------------------------------------------|----------------------------------------------Divulgar metodologias, metadados e dicionários   | Divulgar identificadores diretos (nome, CPF etc.)Divulgar tabelas agregadas com proteção adequada | Divulgar célula rara que permita inferênciaDivulgar microdados anonimizados com controle    | Liberar microdados brutos de informantesCompartilhar dados com base legal e salvaguardas | Enviar base sensível por canal inseguroAtender LAI com dados públicos ou agregados       | Usar LAI para “forçar” quebra de sigilo estatístico

3) Proteção de dados pessoais (LGPD) aplicada a estatísticas oficiais

3.1 Conceitos essenciais (o que o Analista precisa reconhecer)

• Dado pessoal: informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável.
• Dado pessoal sensível: origem racial/étnica, saúde, biometria, religião, opinião política etc. Exige cuidados reforçados.
• Tratamento: qualquer operação (coleta, armazenamento, uso, compartilhamento, eliminação).
• Anonimização: processo que torna o dado não identificável por meios razoáveis, considerando técnicas e contexto.
• Controlador/operador: papéis na governança do tratamento (na prática, orientar responsabilidades e contratos/termos).

Em produção estatística, a LGPD convive com regras específicas de sigilo estatístico. Mesmo quando há base legal para produzir estatísticas, a divulgação deve respeitar minimização, necessidade e segurança.

3.2 Passo a passo para checar conformidade mínima antes de divulgar microdados

• Passo 1 — Mapear variáveis de risco: identificadores diretos (nome, documento), quase-identificadores (idade, município, ocupação), sensíveis (saúde etc.).
• Passo 2 — Definir finalidade e público: pesquisa acadêmica? público geral? órgão parceiro? Isso muda o nível de proteção.
• Passo 3 — Aplicar minimização: remover variáveis não necessárias para o objetivo de disseminação.
• Passo 4 — Anonimizar: generalização (faixas etárias), supressão, top/bottom coding, recodificação geográfica, perturbação controlada, amostragem, entre outras.
• Passo 5 — Testar risco de reidentificação: checar unicidade de combinações e células raras; simular ataques plausíveis (linkage com bases públicas).
• Passo 6 — Definir salvaguardas de acesso: termo de uso, licenças, restrição de redistribuição, ou acesso em ambiente seguro.
• Passo 7 — Documentar: registrar transformações, limitações e impactos analíticos (metadados de anonimização).

3.3 Caso prático: microdados com geografia detalhada

Situação: equipe pretende divulgar microdados com setor censitário e variáveis de renda e ocupação. Risco: em áreas pequenas, combinações podem identificar domicílios/pessoas. Aplicação normativa: proteção de dados pessoais + sigilo estatístico. Resposta técnica típica: substituir setor por recortes maiores (bairro/município), aplicar faixas de renda, suprimir categorias raras e avaliar acesso controlado para pesquisadores credenciados.

4) Sigilo estatístico e implicações na divulgação (microdados e tabulações)

4.1 Conceito operacional de sigilo estatístico

Sigilo estatístico é a obrigação de proteger informações fornecidas por informantes/unidades estatísticas, impedindo que dados individualizados sejam revelados direta ou indiretamente. Ele se aplica tanto a dados identificáveis quanto a situações de inferência (quando uma tabela permite deduzir o valor de um informante).

4.2 Regras práticas para tabulações: controle de divulgação

Mesmo tabelas agregadas podem violar sigilo. Dois problemas recorrentes:

• Célula rara: contagem muito pequena (p. ex., 1 ou 2 unidades) em um cruzamento detalhado.
• Dominância: quando uma ou poucas unidades respondem por quase todo o total de uma célula (comum em estatísticas econômicas).

Medidas típicas de proteção incluem: supressão primária (ocultar a célula sensível), supressão complementar (ocultar células adicionais para evitar reconstrução por diferenças), agregação de categorias, arredondamento controlado e recortes geográficos mais amplos.

4.3 Quadro comparativo: microdados x tabulações (o que observar)

Aspecto                    | Microdados                                   | Tabulações---------------------------------------------|----------------------------------------------|----------------------------------------------Risco principal            | Reidentificação por linkage                  | Inferência por células raras/dominânciaProteção típica            | Anonimização + controle de acesso            | Supressão/agrupamento/arredondamentoDocumentação necessária    | Dicionário + relatório de anonimização       | Nota metodológica de proteção de sigiloPonto de atenção geográfico| Granularidade espacial aumenta risco         | Cruzamentos finos por área elevam raridade

4.4 Caso prático: pedido externo de “lista” de estabelecimentos

Situação: órgão municipal solicita “lista de empresas com CNAE X no bairro Y, com número de empregados”. Análise: isso é dado individualizado e pode identificar unidades. Conduta: negar a lista com fundamento em sigilo/proteção; oferecer alternativa como tabela agregada por município ou por faixas, ou orientar uso de registros públicos disponíveis em outras fontes, se existirem.

5) Governança e gestão da informação: classificação, acesso e ciclo de vida

5.1 Noções de governança de dados aplicadas ao IBGE

Governança de dados é o conjunto de papéis, regras e controles para garantir qualidade, segurança, conformidade e uso adequado dos dados ao longo do ciclo de vida (coleta → processamento → armazenamento → disseminação → arquivamento/eliminação). Para o Analista, isso se traduz em decisões rastreáveis e controles operacionais.

5.2 Classificação da informação (prática de trabalho)

Uma classificação simples e útil para rotinas estatísticas:

• Pública: pode ser divulgada amplamente (ex.: tabelas oficiais já publicadas, metadados).
• Uso interno: documentos de trabalho, versões preliminares, rotinas e logs (não necessariamente sigilosos, mas não destinados à divulgação).
• Restrita/sigilosa: microdados não anonimizados, identificadores, chaves, dados com alto risco de reidentificação, informações protegidas por sigilo estatístico.
• Pessoal/sensível: dados pessoais e sensíveis (podem ser também sigilosos estatisticamente).

5.3 Passo a passo para implantar controle de acesso (mínimo viável)

• Passo 1 — Inventariar bases e ativos: onde estão, quem usa, para quê.
• Passo 2 — Definir perfis: produtor, curador, analista, disseminador, auditoria.
• Passo 3 — Aplicar menor privilégio: acesso só ao necessário; evitar “acesso total” por conveniência.
• Passo 4 — Segregar ambientes: desenvolvimento/teste/produção; dados sensíveis fora de máquinas pessoais.
• Passo 5 — Registrar e auditar: logs de acesso, trilha de auditoria, revisão periódica de permissões.
• Passo 6 — Gerir incidentes: canal de reporte, contenção, comunicação interna e correção.

5.4 Anonimização: técnicas e quando usar (visão aplicada)

Anonimização não é “apagar nomes”. Em microdados, o risco costuma estar em combinações de variáveis. Técnicas frequentes:

• Generalização: idade em faixas; escolaridade em níveis; ocupação em grandes grupos.
• Supressão: remover variáveis de alto risco (p. ex., data exata).
• Recodificação geográfica: município → mesorregião/UF; ou uso de códigos embaralhados.
• Top/bottom coding: limitar extremos (p. ex., “80+”, “renda acima de X”).
• Perturbação controlada: ruído/embaralhamento com preservação de propriedades estatísticas selecionadas.

Escolha técnica considerando: finalidade de uso, risco de reidentificação, e impacto analítico (o que a técnica distorce).

6) Boas práticas de comunicação de resultados (conformidade + clareza)

6.1 O que comunicar junto com números

• Metodologia e escopo: população-alvo, período, recortes.
• Limitações: mudanças de questionário, quebras de série, efeitos de anonimização quando relevante.
• Reprodutibilidade: versões, dicionários, notas técnicas, critérios de supressão/agrupamento em tabelas.
• Calendário e isonomia: divulgação simultânea e canais oficiais.

6.2 Quadro comparativo: comunicação responsável (pode) x comunicação de risco (não pode)

Pode (boa prática)                                 | Não pode (risco/irregularidade)--------------------------------------------------|----------------------------------------------Explicar critérios de supressão e agregação        | “Entregar” célula suprimida por diferençaPublicar nota técnica com limitações               | Omitir mudanças metodológicas relevantesDivulgar resultados no horário/canal oficial        | Antecipar resultado a interessado específicoUsar exemplos sintéticos para ilustrar             | Usar caso real que permita identificar informante

7) Casos práticos dirigidos (situações típicas de produção e disseminação)

Caso 1 — Tabela com célula rara em município pequeno

Cenário: tabela “número de estabelecimentos por atividade detalhada (CNAE) e município” gera célula com valor 1. Decisão: aplicar proteção (supressão/agrupamento). Como executar:

• Identificar células com contagens abaixo do limiar definido.
• Suprimir célula(s) primária(s).
• Aplicar supressão complementar para evitar reconstrução por totais.
• Adicionar nota metodológica: “células suprimidas para preservação do sigilo”.

Caso 2 — Solicitação de microdados com identificador indireto (data completa + área pequena)

Cenário: pesquisador pede microdados com data completa de evento e bairro. Risco: combinação pode identificar indivíduos. Como executar:

• Propor data em mês/ano (generalização) e geografia em nível maior.
• Remover variáveis redundantes que elevem unicidade.
• Se necessário, oferecer acesso controlado (ambiente seguro) com termo de responsabilidade.

Caso 3 — Compartilhamento interinstitucional para política pública

Cenário: órgão parceiro solicita base para focalização de programa social. Ponto crítico: estatística oficial não deve se converter em instrumento de identificação operacional de indivíduos sem base legal e salvaguardas. Como executar:

• Verificar base legal e finalidade compatível.
• Preferir agregados/indicadores por área em vez de registros individualizados.
• Formalizar instrumentos: acordo/termo, plano de segurança, controle de acesso, retenção e descarte.
• Registrar decisão e limites de uso (proibição de tentativa de reidentificação).

8) Questões objetivas de aplicação normativa (treino)

Questões

1) Um jornalista pede, via LAI, microdados “como coletados” de uma pesquisa domiciliar, com município e idade exata. A resposta mais adequada é:

• A) Entregar integralmente, pois LAI garante acesso irrestrito.
• B) Negar integralmente, sem oferecer alternativa.
• C) Oferecer microdados anonimizados e/ou tabulações agregadas, justificando a proteção por sigilo e dados pessoais.
• D) Entregar apenas para veículos de imprensa credenciados.

2) Em uma tabela por município e atividade econômica, uma célula tem valor 1. Para evitar inferência, a medida mais alinhada a controle de divulgação é:

• A) Publicar e apenas remover o nome do município.
• B) Suprimir a célula sensível e aplicar supressão complementar/agrupamento para impedir reconstrução.
• C) Publicar a célula e adicionar nota “usar com cautela”.
• D) Enviar a tabela completa apenas por e-mail a quem solicitar.

3) Um servidor compartilha base com dados pessoais por aplicativo de mensagem para “ganhar tempo”. Isso viola principalmente:

• A) Eficiência, apenas.
• B) Segurança e dever de sigilo/proteção de dados, além de boas práticas de governança.
• C) Publicidade, pois deveria publicar no site.
• D) Impessoalidade, pois não houve favorecimento.

4) Sobre anonimização, é correto afirmar:

• A) Remover nomes sempre torna o dado anônimo.
• B) Anonimização depende do contexto e de meios razoáveis de reidentificação; quase-identificadores podem identificar.
• C) Dados agregados nunca oferecem risco.
• D) Se o dado é para pesquisa, não precisa de proteção.

Gabarito comentado (curto)

• 1) C — LAI não elimina sigilo estatístico e proteção de dados; oferecer alternativa é prática adequada.
• 2) B — proteção de célula rara exige supressão e prevenção de reconstrução.
• 3) B — canal inseguro e compartilhamento indevido violam deveres de sigilo e segurança.
• 4) B — anonimização é avaliação de risco, não apenas remoção de identificadores diretos.