Por anos, um dos problemas fundamentais na pesquisa sobre plataformas tem sido a assimetria. Plataformas digitais podem observar quantidades enormes de atividade em seus serviços, enquanto pesquisadores externos a essas plataformas frequentemente precisam trabalhar com os dados que a plataforma escolhe expor.
O Digital Services Act da União Europeia está começando a mudar essa relação.
O arcabouço de acesso a dados do Digital Services Act está saindo da linguagem regulatória para se tornar infraestrutura operacional de pesquisa. Em 19 de maio de 2026, os Digital Services Coordinators já haviam recebido 49 solicitações de status de pesquisador certificado. Segundo a Comissão Europeia, essas solicitações diziam respeito principalmente a plataformas de mídia social e incluíam pesquisas sobre conteúdo ilegal, transparência publicitária e recursos de IA.
Isso é significativo. Mas o acesso a conjuntos de dados mantidos pelas plataformas é apenas parte do problema de pesquisa. Se os pesquisadores querem entender como as plataformas digitais afetam as pessoas na Europa, eles também precisam de formas de observar essas plataformas a partir do lado do usuário na interface. Conjuntos de dados oficiais podem responder algumas perguntas. A observação independente pode responder outras.
Principais conclusões
- O DSA está transformando o acesso de pesquisadores de um princípio legal em um regime operacional de pesquisa.
- Conjuntos de dados fornecidos pela plataforma e observação independente de fora para dentro respondem perguntas diferentes e complementares.
- As medidas corretivas do X de julho de 2026 reforçam que pesquisadores elegíveis podem precisar de acesso automatizado a dados públicos da plataforma.
- Geografia, dispositivo, estado de sessão e tempo devem ser tratados como variáveis de pesquisa ao estudar o que os usuários realmente vivenciam.
- A próxima etapa da responsabilização de plataformas dependerá cada vez mais de observações reproduzíveis com proveniência clara.
O que o acesso a dados do Digital Services Act realmente muda
O DSA estabelece várias rotas importantes por meio das quais pesquisadores independentes podem estudar plataformas online muito grandes e mecanismos de busca online muito grandes.
Uma delas envolve dados internos da plataforma. Nos termos do Artigo 40, pesquisadores certificados podem solicitar acesso a dados necessários para estudar riscos sistêmicos na União Europeia e avaliar a eficácia das medidas de mitigação de risco das plataformas.
O processo se tornou substancialmente mais concreto. Em julho de 2025, a Comissão Europeia adotou um ato delegado estabelecendo condições técnicas e procedimentos para o acesso de pesquisadores. Também criou um portal de acesso a dados do DSA por meio do qual pesquisadores, plataformas, Digital Services Coordinators e outras autoridades relevantes podem gerenciar partes do processo.
Pesquisadores que buscam dados internos precisam atender a salvaguardas importantes. Isso inclui afiliação a uma organização de pesquisa, independência de interesses comerciais, medidas apropriadas de segurança e confidencialidade de dados, proteção de dados pessoais, divulgação do financiamento da pesquisa e compromisso de publicar suas descobertas.
Mas o DSA também reconhece outra categoria de evidência: dados públicos da plataforma. A Comissão explica que pesquisadores que atendem às condições relevantes podem acessar dados publicamente disponíveis de plataformas online muito grandes e mecanismos de busca para pesquisas sobre riscos sistêmicos sem a intermediação de um Digital Services Coordinator.
Essa distinção importa. Um conjunto de dados interno pode dizer aos pesquisadores o que uma plataforma registrou. Uma API pode dizer o que uma plataforma disponibilizou por meio dessa interface. Um repositório de transparência pode dizer o que a plataforma divulgou. Nenhum desses necessariamente diz a um pesquisador exatamente o que um usuário europeu vivenciou em uma tela específica, em um país específico, em um momento específico. Isso requer observação.
A decisão sobre o X é mais importante do que parece à primeira vista
A fiscalização da Comissão Europeia contra o X torna essa distinção incomumente visível. Em dezembro de 2025, a Comissão multou o X em 120 milhões de euros por diversas violações de transparência do DSA. Entre elas estava a falha em fornecer aos pesquisadores acesso apropriado a dados públicos. A Comissão afirmou especificamente que os termos do X proibiam pesquisadores elegíveis de acessar dados públicos de forma independente, inclusive por meio de scraping, e que seus processos criavam barreiras desnecessárias à pesquisa sobre riscos sistêmicos na UE.
O desenvolvimento seguinte é ainda mais interessante do ponto de vista da metodologia de pesquisa. Em julho de 2026, a Comissão aceitou um plano de ação segundo o qual o X se comprometeu a aprimorar e acelerar a triagem de pesquisadores, fornecer acesso gratuito a pesquisadores elegíveis, fornecer volumes apropriados de dados e alterar seus termos para que pesquisadores elegíveis não sejam contratualmente proibidos de fazer scraping de dados publicamente disponíveis.
Isso não deve ser interpretado como uma autorização legal geral para scraping irrestrito. Os pesquisadores ainda precisam operar dentro das condições aplicáveis do DSA e de outros requisitos legais, éticos, de privacidade e segurança.
Mas isso estabelece um princípio importante. A coleta independente de informações públicas não é necessariamente uma atividade que fica fora da responsabilização das plataformas. Nas condições certas, pode fazer parte da própria infraestrutura de responsabilização. A Comissão adotou uma posição semelhante em outros casos. Em seus compromissos do DSA com a AliExpress, a plataforma concordou em permitir que pesquisadores que atendam aos critérios do Artigo 40(12) acessem e usem dados públicos de forma independente para estudar riscos sistêmicos por meio de métodos automatizados como scraping de dados.
A conversa regulatória, portanto, está indo além da simples questão de se os pesquisadores recebem uma chave de API. Está caminhando para a questão de se os pesquisadores podem estudar de forma independente o que as plataformas realmente fazem.
APIs dizem o que a plataforma expõe, a observação diz o que o usuário vivencia
O acesso oficial continua sendo essencial. Um conjunto de dados mantido pela plataforma pode conter históricos de moderação, classificações internas, métricas agregadas, registros de sistema ou informações históricas que seria impossível reconstruir externamente. APIs de pesquisa podem facilitar a análise em grande escala. Repositórios de publicidade podem fornecer evidências estruturadas sobre campanhas. Bancos de dados de transparência podem expor informações importantes sobre decisões de moderação e atividade de fiscalização. Essas são formas de evidência de dentro para fora.
Mas a responsabilização também requer evidência de fora para dentro.
Considere os tipos de perguntas de pesquisa que se tornam cada vez mais importantes. O que um usuário em Madri vê quando faz uma consulta específica? Um anúncio é visível na Itália mas não nos Países Baixos? As divulgações políticas ou comerciais são apresentadas de forma consistente entre mercados? Uma interface de recomendação retorna resultados diferentes de países europeus diferentes? A experiência móvel expõe informações que a experiência de desktop não expõe? As mudanças de plataforma são implantadas simultaneamente em toda a UE? Um comportamento observado pode ser reproduzido um dia, uma semana ou um mês depois?
Essas não são necessariamente perguntas sobre o que existe dentro de um banco de dados. São perguntas sobre como um sistema se comporta quando alguém interage com ele.
Os projetos de pesquisa mais fortes combinarão cada vez mais as duas perspectivas. Os dados relatados pela plataforma dizem aos pesquisadores o que o sistema registra. A observação independente ajuda a estabelecer o que o sistema apresenta. Nenhuma das duas é inerentemente superior. Elas medem coisas diferentes. E quando as duas divergem, essa divergência pode se tornar, por si só, uma descoberta de pesquisa importante.
Geografia é uma variável de pesquisa, não apenas uma configuração de proxy
É aqui que a infraestrutura de internet se torna parte da metodologia de pesquisa. Plataformas web não são necessariamente ambientes uniformes. A geografia pode afetar disponibilidade, publicidade, idioma, interfaces, resultados de busca, divulgações regulatórias, recursos de produto e outros elementos de uma experiência online.
Então, quando um pesquisador diz “isto foi o que a plataforma exibiu”, há uma pergunta de acompanhamento óbvia: exibido para quem, e a partir de onde?
Na Shifter, acreditamos que a localização deve ser cada vez mais tratada como uma variável experimental. Nossa rede de proxy residencial fornece acesso a IPs residenciais em mais de 195 países, com segmentação geográfica que pode ser usada para estabelecer pontos de observação controlados na internet. Essa infraestrutura pode apoiar um pesquisador que precisa observar a mesma interface publicamente acessível a partir de vários locais geográficos definidos, em vez de assumir que uma conexão representa a experiência de todos os usuários europeus.
Isso não significa que um IP residencial reproduza automaticamente todos os elementos da experiência de um usuário humano. As plataformas podem considerar muitos sinais além da geografia do IP, incluindo cookies, histórico de conta, configurações de idioma, características do dispositivo e estado de sessão. É justamente por isso que a metodologia importa. A geografia deve ser registrada junto com essas outras variáveis, e não tratada como uma propriedade invisível da infraestrutura de pesquisa.
Observação de nível regulatório precisa de um método, não apenas de acesso
Assim que a observação web de fora para dentro passa a contribuir para a pesquisa regulatória, o padrão de evidência precisa se elevar junto. “Abrimos a página e vimos isto” não é uma metodologia.
Uma observação rigorosa deve ser acompanhada de informações contextuais suficientes para que outro pesquisador possa entender, contestar e, idealmente, reproduzi-la. Esse registro pode incluir o timestamp da observação; a URL de destino ou superfície da plataforma; país e cidade de saída; ASN ou ISP quando relevante; perfil de dispositivo e navegador; configurações de idioma; status de autenticação; estado de conta ou sessão; condição experimental; resultado observado; captura de tela, HTML ou evidência estruturada quando apropriado; resultados de testes repetidos; e status de validação.
Na prática, os pesquisadores precisam de uma cadeia de proveniência para a observação web. Detalhamos o que esse registro deve conter em o argumento para um padrão de ponto de observação.
O mesmo princípio já orienta a forma como abordamos a comparação de desempenho de infraestrutura. Não comparamos duas redes usando volumes de requisições, máquinas ou condições de teste diferentes e depois tratamos o resultado como significativo. Os testes usam contagens de requisições equivalentes, concorrência e alvos consistentes, e ambientes controlados. Também distinguimos entre os IPs efetivamente observados durante a janela do teste e os totais de rede anunciados, muito maiores, que não podem ser medidos em um único momento.
A pesquisa sobre o comportamento de plataformas exige a mesma disciplina. Se a localização é alterada, mantenha as outras variáveis estáveis. Se o tipo de dispositivo é alterado, controle a geografia. Se um resultado surpreendente aparece uma vez, repita-o. Se uma diferença persiste em múltiplas observações, registre as condições sob as quais ela persiste.
A responsabilização sob o DSA está se tornando um problema de medição. Dados internos podem revelar o que as plataformas registram; a observação de fora para dentro pode testar o que os usuários realmente vivenciam. As evidências mais fortes virão cada vez mais da triangulação entre as duas, sob condições controladas e reproduzíveis.
Da infraestrutura de scraping à infraestrutura de observação
A tecnologia de proxy tem sido historicamente discutida em termos bastante operacionais. Quantas requisições você consegue fazer? Com que rapidez você consegue rotacionar endereços IP? Com que confiabilidade você consegue coletar informações em escala?
Essas perguntas ainda importam para muitas aplicações. Nossa Web Scraping API, por exemplo, foi projetada para remover boa parte da infraestrutura envolvida na coleta de dados públicos da web, enquanto nossa SERP API fornece resultados de busca estruturados em diferentes localizações geográficas e dispositivos.
Mas há outra forma de pensar sobre infraestrutura de proxy. Para pesquisadores, a capacidade importante pode não ser simplesmente a coleta. Pode ser a presença controlada.
Um sistema de pesquisa deveria conseguir afirmar que uma observação representou uma conexão a partir da França, outra representou a Alemanha, ambas foram realizadas dentro de uma janela de tempo definida, e as demais condições experimentais foram mantidas o mais semelhantes possível.
Isso muda a pergunta de “quanto da web conseguimos coletar?” para “com que confiabilidade conseguimos reproduzir as condições sob as quais a web foi observada?” Esse é um problema de infraestrutura muito diferente. E, à medida que o ecossistema de pesquisa do DSA amadurece, acreditamos que ele se tornará ainda mais importante.
Como poderia ser uma pilha de pesquisa do DSA
Um projeto maduro de responsabilização de plataformas raramente dependerá de uma única fonte de evidência. Em vez disso, esperamos que as equipes de pesquisa construam sistemas em camadas.
| Camada de evidência | O que fornece | Exemplos |
|---|---|---|
| Evidência fornecida pela plataforma | Informações mantidas ou divulgadas pela plataforma | Conjuntos de dados do DSA, APIs oficiais, repositórios de anúncios, divulgações de transparência |
| Observação controlada | Evidência repetível a partir do serviço voltado ao usuário | Pontos de observação geográficos definidos, perfis de dispositivo e sessões |
| Metadados de proveniência | Contexto necessário para entender e reproduzir uma observação | Timestamp, país e cidade, ASN ou ISP, dispositivo, idioma e estado de sessão |
| Comparação e validação | Testa se um resultado é isolado ou sistemático | Comparações entre mercados, testes repetidos e mudanças controladas de variáveis |
| Governança de pesquisa | Controles em torno da coleta e do uso responsáveis | Minimização de dados, controles de segurança, revisão ética e finalidade documentada |
A infraestrutura de proxy residencial se encaixa principalmente nas camadas de observação controlada e de proveniência. Não é um substituto para o acesso do DSA. Não substitui conjuntos de dados internos. E não responde a todas as perguntas de pesquisa. Seu papel é ajudar a estabelecer e reproduzir um ponto de observação externo conhecido.
Essa distinção é importante porque isso não deveria se tornar um debate sobre APIs versus scraping. Deveria se tornar um debate sobre qualidade da evidência.
O próximo debate sobre transparência será sobre reprodutibilidade
O DSA já está mudando o que as plataformas devem divulgar. O próximo desafio é determinar se as afirmações sobre o comportamento das plataformas podem ser testadas de forma independente.
Se uma plataforma diz que uma divulgação específica aparece para usuários europeus, um pesquisador consegue reproduzi-la? Se um repositório de publicidade relata uma coisa, a interface pública mostra outra? Se pesquisadores identificam um padrão de recomendação em um Estado-Membro, ele aparece em outro lugar? Se uma interface muda após um escrutínio regulatório, observadores independentes conseguem documentar quando e onde a mudança ocorreu?
E se um estudo é repetido seis meses depois, foram preservados metadados contextuais suficientes para entender se as diferenças vieram da plataforma, da localização, do dispositivo ou do método de pesquisa?
Essas perguntas deslocam a transparência de plataformas de uma simples divulgação para a reprodutibilidade. Esse pode ser um dos efeitos de longo prazo mais importantes do DSA. Ele não está apenas criando mecanismos por meio dos quais os pesquisadores podem solicitar dados. Está ajudando a criar as condições para uma ciência mais rigorosa da observação de plataformas.
Conclusão
O acesso a dados do Digital Services Act representa uma melhoria importante na capacidade de pesquisadores independentes de entender as maiores plataformas online da Europa. Mas os dados mantidos pela plataforma são apenas uma perspectiva.
Para entender como os sistemas digitais afetam os usuários, os pesquisadores também precisam observar esses sistemas de fora: entre países, dispositivos, sessões, interfaces e tempo.
O futuro da responsabilização de plataformas, portanto, dificilmente será construído em torno de uma única fonte de evidência. Vai depender da triangulação: o que a plataforma registra, o que a plataforma divulga, e o que pesquisadores independentes conseguem reproduzir.
Na Shifter, acreditamos que a infraestrutura de pontos de observação geográficos pode desempenhar um papel útil nessa terceira categoria.
Se reguladores e pesquisadores querem entender como as maiores plataformas da Europa são vivenciadas pelos usuários europeus, a localização a partir da qual essas plataformas são observadas não é uma nota de rodapé técnica. É parte da evidência.
Este artigo é fornecido apenas para informação geral e não constitui aconselhamento jurídico.