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sábado, 7 de novembro de 2026

🥊 DRAGON BALL Z: MR. SATAN CONTRA O ALGORITMO INVISÍVEL — O DIA EM QUE O FACEBOOK ENTROU NA ARENA DO BREXIT!

 

Bellacosa Mainframe e os 10 anos do Brexit até onde o Facebook esta envolvido?

☕ UM CAFÉ NO BELLACOSA MAINFRAME

🥊 DRAGON BALL Z: MR. SATAN CONTRA O ALGORITMO INVISÍVEL — O DIA EM QUE O FACEBOOK ENTROU NA ARENA DO BREXIT!

Bellacosa Mainframe — Arqueologia da Computação, COBOL, IBM Z, Segurança Digital e os Fantasmas da Democracia



🎬 Prólogo — O homem que derrotou Cell sem derrotar Cell

Senhoras e senhores, sejam bem-vindos!

Estamos novamente reunidos para tomar um café no Bellacosa Mainframe, onde computadores de sessenta anos continuam processando transações, sistemas bancários exigem auditoria e personagens de anime aparecem para explicar problemas que muitos especialistas levam anos tentando compreender.

Hoje recebemos uma celebridade.

Um homem de bigode monumental, cabelos encaracolados, uniforme de artes marciais e confiança suficiente para enfrentar qualquer adversário — desde que as câmeras estejam ligadas.

Mr. Satan, o campeão mundial de artes marciais!

Quem acompanhou Dragon Ball Z conhece a história.

Quando Cell ameaçou destruir a humanidade, Mr. Satan apareceu diante das câmeras garantindo que resolveria o problema.

Discursos grandiosos, poses impressionantes, gritos de vitória antecipados.

Tudo aquilo que uma população assustada gostaria de ouvir.

O detalhe inconveniente era que Mr. Satan não possuía condições de derrotar Cell.

Entretanto, dominava uma habilidade extraordinária: compreender o espetáculo televisivo e influenciar a percepção pública.

E aqui começa nossa investigação.

Em junho de 2016, o Reino Unido realizou um referendo para decidir sua permanência na União Europeia.

O resultado foi apertado: 51,9% votaram pela saída e 48,1% pela permanência.

A decisão produziria mudanças duradouras na economia, no comércio, na imigração e nas relações diplomáticas britânicas.

Nos bastidores daquela disputa, plataformas digitais, empresas de análise de dados e campanhas políticas participaram de uma nova modalidade de comunicação eleitoral.

O Facebook permitia dirigir anúncios a públicos específicos. A Cambridge Analytica tornou-se símbolo de uma crise internacional de privacidade. E a empresa AggregateIQ prestou serviços digitais efetivos a campanhas do referendo.

Nossa missão é compreender o que aconteceu, distinguir fatos de especulações e descobrir o que programadores COBOL podem aprender com tudo isso.

Afinal, numa sociedade cada vez mais dependente da tecnologia, proteger dados e preservar a transparência também são responsabilidades da engenharia de software.

Mr. Satan ajeita o cinturão.

— Deixem comigo! Vou derrotar esse tal algoritmo!

Antes que ele destrua algum servidor, vamos começar pela história.



🥊 Capítulo I — Quem é Mr. Satan e por que ele é nosso professor?

Mr. Satan, também conhecido como Hercule em algumas versões internacionais de Dragon Ball, foi criado por Akira Toriyama.

É um campeão de artes marciais perfeitamente humano num universo onde personagens conseguem destruir montanhas, voar e disparar rajadas de energia.

Sua principal característica é a distância entre sua reputação pública e suas capacidades reais diante dos guerreiros mais poderosos.

Durante os Jogos de Cell, apresenta-se como salvador da humanidade. A transmissão televisiva, o público e sua própria confiança contribuem para construir sua imagem.

Mas Mr. Satan não é simplesmente um farsante sem qualidades.

Ele demonstra coragem em determinados momentos e desenvolve uma relação importante com Majin Buu. Sua humanidade, empatia e capacidade de mobilizar pessoas também desempenham papéis positivos na narrativa.

Essa dualidade torna o personagem especialmente interessante.

Mr. Satan representa tanto o perigo da autoridade construída pelo espetáculo quanto a possibilidade de utilizar a popularidade para promover cooperação.

A grande lição não consiste em desconfiar automaticamente de toda pessoa famosa.

Consiste em compreender que popularidade, competência, honestidade e veracidade são características diferentes.

Uma pessoa pode ser admirada e estar errada.

Uma publicação pode ter milhões de compartilhamentos e apresentar números incorretos.

Um anúncio pode ser tecnicamente sofisticado e intelectualmente desonesto.

Um sistema pode executar perfeitamente suas instruções e, ainda assim, produzir resultados socialmente prejudiciais.

Esse último ponto é especialmente importante para os profissionais de informática.

COBOL não sabe se uma afirmação política é verdadeira.

Db2 não determina se uma promessa eleitoral é justa.

RACF não verifica automaticamente a honestidade de uma campanha.

Esses sistemas executam regras estabelecidas por seres humanos.

Portanto, o problema começa muito antes da programação: começa com os requisitos, os controles, as responsabilidades e as decisões sobre quais informações serão processadas.



🇬🇧 Capítulo II — 23 de junho de 2016: o torneio que dividiu o Reino Unido

O Reino Unido ingressou na Comunidade Econômica Europeia em 1973 e, em 1975, realizou um referendo que confirmou sua permanência.

Décadas depois, as relações britânicas com a integração europeia continuavam provocando debates.

Havia discussões sobre soberania parlamentar, livre circulação de pessoas, regulamentações econômicas, comércio, imigração e contribuições financeiras.

Para muitos defensores da saída, a União Europeia limitava a autonomia britânica.

Para muitos defensores da permanência, a integração proporcionava vantagens econômicas, oportunidades individuais e influência internacional.

Ambas as posições reuniam cidadãos com preocupações legítimas, ainda que propostas e argumentos específicos pudessem ser questionados.

O referendo de 2016 não surgiu simplesmente porque alguém publicou uma notícia no Facebook.

Existia uma longa história de disputas políticas e insatisfações sociais.

O Facebook entrou nesse cenário como uma infraestrutura poderosa de distribuição de mensagens.

Resultado oficial:

  • Saída da União Europeia: 17.410.742 votos.

  • Permanência na União Europeia: 16.141.241 votos.

  • Participação eleitoral: 72,2%.

  • Diferença: aproximadamente 1,27 milhão de votos.

A Escócia e a Irlanda do Norte votaram majoritariamente pela permanência, enquanto Inglaterra e País de Gales votaram majoritariamente pela saída.

Essa divisão territorial revela um fato importante: não existia um único Reino Unido politicamente homogêneo.

Havia diferentes experiências econômicas, identidades nacionais, prioridades e percepções sobre a integração europeia.

Mr. Satan observa os números.

— Mas eu poderia ter resolvido tudo com um grande discurso na televisão!

Talvez ele conseguisse atenção.

Mas atenção não é o mesmo que convencimento, e convencimento não é necessariamente sinônimo de compreensão.

Foi justamente essa distinção que a publicidade digital tornou ainda mais importante.



📱 Capítulo III — O Facebook transforma a campanha numa arena invisível

Imagine uma campanha eleitoral tradicional.

Um candidato aparece na televisão fazendo determinada afirmação.

Milhões de pessoas recebem aproximadamente a mesma mensagem.

Jornalistas podem analisá-la, adversários podem contestá-la e instituições podem solicitar correções.

Agora imagine outro modelo.

Um cidadão preocupado com empregos recebe anúncios sobre salários.

Outro, interessado em imigração, recebe mensagens sobre fronteiras.

Um terceiro, interessado em empresas, recebe conteúdos sobre regulamentações e impostos.

Um quarto recebe publicidade relacionada à sua região.

Não estamos afirmando que esses quatro anúncios específicos circularam durante o Brexit. Trata-se de um exemplo didático das possibilidades de segmentação digital.

O problema democrático potencial surge quando a publicidade política passa a ser distribuída de maneira pouco transparente.

Se cada grupo recebe mensagens diferentes, como verificar se uma campanha está apresentando afirmações contraditórias?

Como identificar quem financiou determinado anúncio?

Como saber quantas pessoas foram alcançadas?

Como distinguir persuasão legítima de utilização abusiva de dados pessoais?

Essas perguntas transformaram-se em objetos de investigações parlamentares e regulatórias.

O Facebook não inventou a propaganda política nem a utilização de pesquisas para identificar preferências eleitorais.

Campanhas realizam segmentação há décadas.

A novidade estava na escala, na velocidade, na granularidade dos públicos e na capacidade de automatizar a distribuição.

Curiosidade: a comunicação pode ser personalizada sem conhecer o nome da pessoa

Um anunciante não precisa necessariamente conhecer pessoalmente cada indivíduo.

Pode trabalhar com categorias e públicos definidos por características agregadas ou identificadores digitais.

Por exemplo:

  • Pessoas residentes numa determinada região.

  • Utilizadores interessados em assuntos econômicos.

  • Públicos que interagiram anteriormente com determinados conteúdos.

  • Conjuntos de contas associados a listas fornecidas por anunciantes.

O funcionamento exato depende das ferramentas e regras da plataforma em cada período.

A conclusão essencial permanece: a personalização permite modificar a experiência informacional de diferentes grupos.

O risco não é conversar sobre temas diferentes com pessoas diferentes. É impedir que cidadãos e fiscalizadores compreendam o conjunto das mensagens que está sendo distribuído.


🧠 Capítulo IV — Cambridge Analytica: quando os dados pessoais viraram escândalo

A Cambridge Analytica tornou-se conhecida mundialmente em 2018, quando vieram a público detalhes sobre a obtenção e utilização de informações de utilizadores do Facebook.

Um aplicativo chamado This Is Your Digital Life, associado ao pesquisador Aleksandr Kogan, coletava informações de participantes e, por mecanismos então disponíveis na plataforma, também alcançava dados relacionados a seus contatos.

Parte dessas informações foi posteriormente compartilhada com a Cambridge Analytica.

O escândalo provocou investigações, discussões sobre consentimento e mudanças no debate mundial sobre privacidade.

Imagine a seguinte situação fictícia.

Você instala um aplicativo que promete revelar qual guerreiro de Dragon Ball corresponde à sua personalidade.

Responde a perguntas aparentemente inofensivas.

O aplicativo obtém informações que, combinadas com outras fontes, permitem inferir interesses e características comportamentais.

Agora suponha que essas informações sejam utilizadas fora da finalidade originalmente apresentada.

O problema não está em responder a um questionário sobre Dragon Ball.

Está na coleta excessiva, na finalidade não autorizada, no compartilhamento indevido e na falta de transparência.

Uma correção histórica indispensável

Muitos relatos apresentam a Cambridge Analytica como a empresa que decidiu o Brexit.

Essa conclusão não foi demonstrada pelas investigações oficiais.

A Comissão Eleitoral britânica investigou a relação da Cambridge Analytica com o grupo Leave.EU e concluiu não haver evidências de prestação de serviços contratados ou doações de serviços que devessem ser declaradas naquela campanha.

Houve contatos preliminares e apresentações comerciais, mas a investigação não encontrou contrato operacional firmado.

Isso não apaga as irregularidades de privacidade reveladas no escândalo.

Significa apenas que duas histórias diferentes não devem ser confundidas.

Mr. Satan interrompe:

— Mas todo mundo disse que foi ela!

Exatamente, campeão.

Uma afirmação repetida milhares de vezes não se transforma automaticamente em fato comprovado.

Essa será nossa primeira regra de auditoria.


💰 Capítulo V — AggregateIQ: seguindo o dinheiro em vez dos gritos

Quando um analista de sistemas investiga um incidente financeiro, não começa necessariamente pela declaração mais barulhenta.

Começa pelos registros.

Quem pagou?

Quem recebeu?

Qual serviço foi contratado?

Quando ocorreu a transação?

Qual documento comprova a operação?

No caso do Brexit, essas perguntas conduzem a uma empresa canadense chamada AggregateIQ.

Diferentemente das alegações não comprovadas sobre a atuação operacional da Cambridge Analytica para Leave.EU, a participação da AggregateIQ em serviços de campanhas relacionadas ao referendo foi documentada.

A Comissão Eleitoral britânica identificou despesas coordenadas entre Vote Leave e BeLeave que deveriam ter sido contabilizadas conjuntamente.

O resultado foi a identificação de gastos de aproximadamente £7,45 milhões atribuíveis a Vote Leave, acima do limite legal de £7 milhões.

Vote Leave pagou multas relacionadas às infrações identificadas e retirou seu recurso.

É importante acrescentar que Darren Grimes venceu posteriormente um recurso contra a penalidade individual que lhe havia sido imposta.

Esse detalhe demonstra por que um artigo responsável precisa acompanhar o desenvolvimento completo de uma investigação, inclusive decisões judiciais posteriores.

O caso revela um problema que qualquer programador COBOL conhece.

Quando operações pertencentes ao mesmo processo são registradas separadamente de maneira inadequada, os relatórios podem apresentar uma realidade incompleta.

Um sistema de auditoria deveria conseguir reconhecer relações entre despesas, organizações e prestadores de serviços.

É hora de transformar essa lição num laboratório.


💻 Capítulo VI — Laboratório COBOL: construindo um pequeno auditor de campanhas

Nosso primeiro programa será chamado SATANAUD.

Não vamos processar informações pessoais de eleitores, opiniões políticas ou preferências individuais.

Vamos utilizar números financeiros fictícios para aprender como verificar limites de despesas.

A situação será simples.

Uma organização possui um limite de gastos de 7 milhões de unidades monetárias.

Recebemos três registros de despesas.

Precisamos somá-los e descobrir se o limite foi ultrapassado.

Passo 1 — Compreendendo a estrutura

Um programa COBOL tradicional pode possuir quatro divisões principais:

IDENTIFICATION DIVISION: identifica o programa.

ENVIRONMENT DIVISION: descreve recursos externos quando necessários.

DATA DIVISION: define os dados utilizados.

PROCEDURE DIVISION: contém as instruções executáveis.

Nosso primeiro exemplo utiliza dados declarados internamente e não necessita de arquivos externos.

Passo 2 — O código-fonte

       >>SOURCE FORMAT FREE
IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. SATANAUD.

DATA DIVISION.
WORKING-STORAGE SECTION.

01 WS-LIMITE       PIC 9(9)V99 VALUE 7000000.00.
01 WS-DESPESA-1    PIC 9(9)V99 VALUE 3200000.00.
01 WS-DESPESA-2    PIC 9(9)V99 VALUE 2500000.00.
01 WS-DESPESA-3    PIC 9(9)V99 VALUE 1800000.00.
01 WS-TOTAL        PIC 9(9)V99 VALUE ZERO.
01 WS-EXCESSO      PIC 9(9)V99 VALUE ZERO.

PROCEDURE DIVISION.

    ADD WS-DESPESA-1
        WS-DESPESA-2
        WS-DESPESA-3
        GIVING WS-TOTAL

    DISPLAY "TOTAL: " WS-TOTAL
    DISPLAY "LIMITE: " WS-LIMITE

    IF WS-TOTAL > WS-LIMITE
        COMPUTE WS-EXCESSO =
            WS-TOTAL - WS-LIMITE
        DISPLAY "ALERTA: LIMITE EXCEDIDO"
        DISPLAY "EXCESSO: " WS-EXCESSO
    ELSE
        DISPLAY "DESPESAS DENTRO DO LIMITE"
    END-IF

    GOBACK.

Passo 3 — Entendendo os campos

A declaração PIC 9(9)V99 representa um campo numérico decimal com nove dígitos inteiros e duas casas decimais implícitas.

O V não ocupa uma posição física.

Ele indica onde o programa interpreta a separação decimal.

Isso permite trabalhar com valores monetários sem depender de números de ponto flutuante.

Observe que WS-TOTAL possui espaço suficiente para armazenar a soma do nosso exemplo.

Em aplicações financeiras reais, os tamanhos precisam ser calculados conforme os limites máximos esperados, incluindo a possibilidade de overflow.

Passo 4 — Executando mentalmente

Temos:

3.200.000 + 2.500.000 + 1.800.000 = 7.500.000.

O limite permitido é 7.000.000.

Portanto, o programa identifica um excesso de 500.000 unidades monetárias.

Esses valores são inteiramente fictícios e servem exclusivamente ao aprendizado.

Passo 5 — Testando o programa

No GnuCOBOL, salve o código como satanaud.cbl e utilize, caso tenha o compilador instalado:

cobc -x -free -o satanaud satanaud.cbl
./satanaud

No Windows, a execução pode exigir satanaud.exe, conforme o ambiente.

Em IBM z/OS, seria necessário utilizar o compilador Enterprise COBOL e procedimentos JCL apropriados à instalação. O exemplo não é um JCL pronto para produção.

Mr. Satan comemora:

— Eu sabia! Derrotei a corrupção com seis variáveis!

Ainda não, campeão.

Detectar uma soma acima do limite é fácil.

A dificuldade verdadeira está em garantir que todas as despesas relevantes foram registradas, que pertencem à organização correta e que ninguém modificou os registros.

Um sistema que recebe dados incompletos produz uma auditoria incompleta.


🗃️ Capítulo VII — Db2: seguindo as relações escondidas entre organizações

Agora vamos aprofundar o problema.

Imagine uma estrutura financeira fictícia com três entidades:

Campanha A, Campanha B e Fornecedor C.

A Campanha A contrata determinados serviços.

A Campanha B também contrata o Fornecedor C.

Existe a possibilidade de que algumas despesas estejam relacionadas a um projeto conjunto.

Isso não significa automaticamente irregularidade.

O objetivo do auditor é identificar relações e investigar quando existe obrigação legal de consolidar os gastos.

Em um banco de dados relacional, poderíamos criar um modelo simplificado com registros como:

CampanhaGrupo de auditoriaValor fictício
Campanha AGRUPO013.200.000
Campanha BGRUPO012.500.000
Campanha CGRUPO011.800.000
Campanha DGRUPO02900.000

A coluna GRUPO_AUDITORIA representa uma classificação previamente validada.

Ela não deve ser preenchida automaticamente apenas porque duas campanhas contrataram o mesmo fornecedor.

Num ambiente Db2, uma consulta didática poderia ser:

SELECT
    GRUPO_AUDITORIA,
    SUM(VALOR) AS TOTAL_GASTO
FROM DESPESAS
GROUP BY GRUPO_AUDITORIA;

O resultado permite identificar os valores consolidados por grupo.

Mas o trabalho não termina aí.

Precisamos saber quem classificou os registros, quando a classificação foi realizada e quais documentos justificam a associação.

Uma boa arquitetura de auditoria preserva evidências e permite contestar classificações incorretas.

Dica Bellacosa

Nunca transforme uma suspeita automaticamente em uma conclusão.

Um relatório deve diferenciar:

  • Registro validado.

  • Inconsistência encontrada.

  • Operação pendente de investigação.

  • Irregularidade confirmada pela autoridade competente.

Confundir esses estados pode prejudicar pessoas inocentes e comprometer a confiança no próprio sistema.


🛡️ Capítulo VIII — RACF e o princípio de que nem todo mundo pode fazer tudo

Mr. Satan acaba de descobrir uma coisa fascinante.

Mesmo que o programa COBOL funcione perfeitamente, alguém pode tentar alterar os dados de entrada.

É exatamente por isso que sistemas empresariais exigem controle de acesso.

No ambiente IBM Z, RACF é uma das ferramentas utilizadas para administrar identidades, permissões e proteção de recursos.

Imagine nosso sistema de auditoria.

Um operador pode consultar determinadas despesas.

Um responsável autorizado pode registrar novas operações.

Um auditor independente pode analisar relatórios.

Um administrador de segurança controla permissões, mas não deveria ser o responsável por aprovar todas as operações financeiras.

Esse é o conceito de segregação de funções.

Não devemos concentrar todas as capacidades críticas numa única pessoa.

A mesma lógica vale para plataformas digitais.

Quem financia um anúncio político não deveria controlar, sozinho, todos os mecanismos utilizados para declarar, verificar e fiscalizar aquele financiamento.

E os dados pessoais utilizados na publicidade precisam estar sujeitos a permissões e finalidades legítimas.

O erro que devemos evitar

Utilizar um cadastro recolhido para uma finalidade e reaproveitá-lo silenciosamente para outra.

Um cidadão que fornece um endereço eletrônico para receber informações sobre determinado serviço não está necessariamente autorizando a utilização desse endereço em campanhas políticas.

Consentimento, base legal, finalidade e transparência não são detalhes burocráticos.

São partes da arquitetura de proteção de dados.


📜 Capítulo IX — SMF: toda operação importante precisa deixar vestígios

Os profissionais experientes de mainframe conhecem bem a importância dos registros operacionais.

No z/OS, o System Management Facilities, ou SMF, fornece registros de atividades e medições conforme a configuração e os componentes envolvidos.

Esses registros podem apoiar auditoria, segurança, desempenho e investigação de incidentes.

Imagine agora um sistema de publicidade política que preserve, de maneira proporcional e respeitando a privacidade, informações auditáveis sobre:

Quem financiou o anúncio?

Qual organização assumiu a responsabilidade?

Qual foi o período de circulação?

Quanto foi gasto?

Qual mensagem foi exibida?

Quais critérios gerais de distribuição foram utilizados?

Quais alterações ocorreram durante a campanha?

O objetivo não é vigiar a preferência política individual dos cidadãos.

É permitir o escrutínio da operação publicitária e de seus responsáveis.

Essa distinção é fundamental.

Uma democracia precisa de transparência sobre o poder e proteção da privacidade dos cidadãos.

Um arquivo contendo todos os anúncios, seus patrocinadores e informações públicas de distribuição pode contribuir para a fiscalização.

Um banco de dados secreto contendo perfis íntimos de milhões de eleitores pode representar exatamente o problema que pretendemos evitar.

Easter egg mainframe

Existe uma ironia tecnológica interessante nessa história.

Durante décadas, programadores de sistemas financeiros aprenderam que alterações importantes precisam deixar registros verificáveis.

No universo das redes sociais, parte do debate político passou a depender de mecanismos publicitários cuja visibilidade pública era limitada.

A lição não é que computadores antigos sejam moralmente superiores aos modernos.

É que boas práticas de engenharia de sistemas não deveriam desaparecer quando a tecnologia muda de plataforma.


🚌 Capítulo X — Os £350 milhões semanais: quando um número precisa de auditoria

Uma das mensagens mais conhecidas do referendo britânico apareceu num ônibus vermelho.

A campanha Vote Leave apresentava a ideia de que o Reino Unido enviava £350 milhões por semana à União Europeia, sugerindo que esses recursos poderiam ser direcionados ao NHS, o serviço público de saúde.

O problema não era a existência de um debate sobre contribuições financeiras.

O problema estava na maneira como o valor era apresentado.

A autoridade britânica de estatísticas advertiu que o número bruto não incorporava adequadamente o abatimento britânico e outros fluxos financeiros relevantes.

Utilizá-lo como se fosse um valor líquido integralmente disponível era enganoso.

Como explicar isso a um programador COBOL iniciante?

Imagine um sistema financeiro no qual alguém apresente apenas o valor bruto de uma operação.

O relatório ignora descontos, compensações e ajustes.

O resultado pode ser numericamente verdadeiro em uma coluna específica e, ao mesmo tempo, inadequado para responder à pergunta que realmente interessa.

É um erro de interpretação de dados.

Considere este exemplo fictício:

VALOR BRUTO:       350
ABATIMENTO:         85
VALOR APOS ABATE:  265

O exemplo é apenas ilustrativo e não reproduz o cálculo completo das relações financeiras entre Reino Unido e União Europeia.

O ensinamento é simples.

Se alguém utilizar o valor bruto como se fosse o montante efetivamente disponível, estará apresentando uma conclusão que não decorre corretamente dos dados.

Três perguntas que todo profissional deveria fazer

Primeira: qual é a origem do número?

Segunda: quais deduções, condições e limitações foram consideradas?

Terceira: a conclusão apresentada corresponde realmente ao que o número mede?

Isso vale para política, investimentos, estatísticas de segurança, inteligência artificial e relatórios empresariais.

Mr. Satan encontra um gráfico impressionante.

— O número é enorme! Portanto, deve estar certo!

Não, campeão.

Tamanho não é qualidade.


🌍 Capítulo XI — O que o Reino Unido enfrentou depois do referendo?

O referendo aconteceu em junho de 2016.

O Reino Unido deixou formalmente a União Europeia em 31 de janeiro de 2020.

O período de transição terminou em 31 de dezembro de 2020, e uma nova relação comercial começou em 1º de janeiro de 2021.

Essas datas são fundamentais.

Muitos acontecimentos econômicos e políticos ocorridos depois de 2016 também foram influenciados pela pandemia, pela crise energética, pela inflação internacional e por outras transformações globais.

Por isso, não é correto atribuir toda dificuldade posterior exclusivamente ao Brexit.

Ainda assim, existem efeitos próprios da mudança institucional.

O comércio com a União Europeia passou a enfrentar novas exigências administrativas e barreiras não tarifárias.

Cidadãos britânicos perderam os direitos gerais de livre circulação associados à cidadania europeia.

Empresas precisaram adaptar procedimentos.

As relações com a Irlanda do Norte exigiram acordos específicos.

Por outro lado, o Reino Unido passou a possuir maior autonomia formal em determinadas decisões migratórias, comerciais e regulatórias.

Defensores e críticos do Brexit interpretam de maneira diferente o valor dessas mudanças.

Uma análise responsável precisa reconhecer tanto os objetivos políticos declarados quanto seus custos e consequências observáveis.

O Office for Budget Responsibility mantém a projeção de que a nova relação comercial reduzirá a produtividade potencial de longo prazo em aproximadamente 4% relativamente a um cenário de permanência na União Europeia.

Essa é uma estimativa econômica contrafactual, não uma medição direta de queda de 4% em determinado ano.

Especialistas também discutem a magnitude dos efeitos estimados.

A lição mais importante para nosso estudo é que decisões políticas podem produzir consequências que ultrapassam muitos anos e diferentes governos.

Isso aumenta a importância de informações transparentes antes da votação.


🤖 Capítulo XII — Dez anos depois, a inteligência artificial entra no torneio

Em 2016, a atenção estava concentrada em dados pessoais, publicidade direcionada e plataformas sociais.

Em 2026, existe um desafio adicional: sistemas de inteligência artificial capazes de produzir textos, imagens, vozes e vídeos convincentes.

Uma mensagem política falsa pode apresentar um personagem público aparentemente fazendo declarações que nunca realizou.

Uma fotografia pode ser manipulada.

Uma gravação pode imitar uma voz.

Um conjunto de contas automatizadas pode aumentar artificialmente a visibilidade de determinado conteúdo.

Essas tecnologias também possuem utilizações legítimas.

A inteligência artificial pode auxiliar jornalistas na análise de documentos, pesquisadores na identificação de padrões e cidadãos na compreensão de propostas complexas.

Portanto, o problema não é simplesmente utilizar IA.

O problema está na ausência de mecanismos adequados de transparência, identificação de conteúdo manipulado, responsabilidade e fiscalização.

Como a IA pode ajudar na defesa?

Imagine um sistema que compare afirmações numéricas com documentos oficiais.

O usuário recebe uma mensagem afirmando que determinado orçamento aumentou 500%.

Uma ferramenta consulta a série histórica correspondente, identifica o período utilizado e apresenta fontes para a comparação.

Outra ferramenta detecta possíveis inconsistências entre registros financeiros declarados.

Uma terceira auxilia auditores a localizar operações duplicadas.

Nenhuma delas deveria decidir automaticamente quem está mentindo ou qual opinião política o cidadão deve adotar.

Seu papel seria fornecer evidências verificáveis e indicar limitações.

Isso nos leva a uma regra importante:

A inteligência artificial deve ampliar a capacidade humana de verificar informações, não substituir o julgamento democrático dos cidadãos.


🧪 Capítulo XIII — Laboratório avançado: criando uma trilha de auditoria em COBOL

Agora Mr. Satan vai aprender que não basta identificar uma despesa acima do limite.

Precisamos registrar o motivo do alerta.

Vamos construir uma rotina simples capaz de gerar uma mensagem de auditoria.

       >>SOURCE FORMAT FREE
IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. SATANLOG.

DATA DIVISION.
WORKING-STORAGE SECTION.

01 WS-ID-OPERACAO    PIC X(10) VALUE "OP00000001".
01 WS-VALOR          PIC 9(7)V99 VALUE 7500000.
01 WS-LIMITE         PIC 9(7)V99 VALUE 7000000.
01 WS-STATUS         PIC X(20).
01 WS-MENSAGEM       PIC X(60).

PROCEDURE DIVISION.

    IF WS-VALOR > WS-LIMITE
        MOVE "ALERTA"
            TO WS-STATUS
        MOVE "VALOR SUPERIOR AO LIMITE CONFIGURADO"
            TO WS-MENSAGEM
    ELSE
        MOVE "REGULAR"
            TO WS-STATUS
        MOVE "VALIDACAO NUMERICA CONCLUIDA"
            TO WS-MENSAGEM
    END-IF

    DISPLAY "OPERACAO: " WS-ID-OPERACAO
    DISPLAY "STATUS:   " WS-STATUS
    DISPLAY "MOTIVO:   " WS-MENSAGEM

    GOBACK.

O que aprendemos?

O programa não declara que uma pessoa cometeu fraude.

Ele identifica uma condição objetiva: determinado valor ultrapassou um limite configurado.

A diferença é importante.

Um excesso pode decorrer de erro operacional, classificação equivocada, duplicidade ou irregularidade real.

É necessária investigação para estabelecer as causas.

Como evoluir o laboratório?

Numa aplicação empresarial, poderíamos acrescentar identificação autenticada do responsável, data e hora da operação, referência ao documento original, versões anteriores e trilhas de alterações.

Também precisaríamos de tratamento de erros, validação de campos, testes de limites, proteção contra registros duplicados, controles transacionais e política de retenção de dados.

Registros críticos poderiam ser enviados a um repositório protegido contra alterações não autorizadas.

Em produção, a arquitetura deveria prever monitoramento, segregação de permissões e auditoria independente.

Uma observação importante sobre privacidade

Não devemos construir registros contendo mais informações pessoais do que o necessário.

Auditar não significa acumular indiscriminadamente dados sobre cidadãos.

Em muitos casos, a melhor solução é registrar informações sobre organizações, contratos, anúncios e valores financeiros, evitando identificar individualmente os destinatários das mensagens.


⚖️ Capítulo XIV — Dez princípios para reduzir o risco de novos escândalos

Chegamos à parte mais importante do nosso treinamento.

Mr. Satan percebeu que não existe um golpe secreto capaz de resolver todos os problemas da democracia.

Precisamos de processos, instituições, fiscalização e responsabilidade.

1. Transparência da publicidade política

Anúncios eleitorais devem possuir identificação verificável do responsável e informações acessíveis sobre seu financiamento, conforme a legislação aplicável.

2. Proteção de dados pessoais

A utilização de informações de cidadãos deve respeitar finalidades legítimas, bases legais, minimização de dados e direitos individuais.

3. Fiscalização independente

Organizações responsáveis por campanhas não podem ser as únicas fontes de verificação de suas próprias despesas.

4. Rastreabilidade financeira

Gastos conjuntos, prestadores de serviços e estruturas relacionadas precisam ser analisados conforme as regras eleitorais.

5. Educação midiática

Os cidadãos devem receber ferramentas para distinguir publicidade, opinião, informação jornalística e conteúdo manipulado.

6. Verificação de estatísticas

Números políticos relevantes devem ser acompanhados de fontes, definições e limitações.

7. Responsabilidade das plataformas

Redes sociais precisam oferecer mecanismos proporcionais de transparência e resposta a abusos, com respeito aos direitos fundamentais.

8. Proteção da liberdade de expressão

Combater fraudes, publicidade ilegal e uso indevido de dados não pode transformar-se em autorização ilimitada para censura ou perseguição política.

9. Direito de contestação

Sistemas automatizados que produzam consequências relevantes devem possuir mecanismos adequados de revisão, explicação e contestação.

10. Auditoria contínua

A fiscalização não deve começar apenas depois de uma crise.

Assim como sistemas bancários precisam de monitoramento permanente, infraestruturas digitais de grande impacto necessitam de controles contínuos, proporcionais e verificáveis.

Nenhuma dessas medidas garante a ausência absoluta de manipulação ou desinformação.

Entretanto, elas podem reduzir oportunidades de abuso e facilitar a responsabilização quando ocorrerem problemas.


🐉 Capítulo XV — O segredo de Mr. Satan: popularidade também pode servir ao bem

Existe uma razão especial para escolher Mr. Satan como tutor desta investigação.

Seria muito fácil utilizar apenas suas mentiras e exageros como metáfora da propaganda política.

Mas isso deixaria a análise incompleta.

Em Dragon Ball, Mr. Satan também descobre que sua popularidade pode ser empregada para ajudar outras pessoas.

Durante os acontecimentos envolvendo Majin Buu, sua relação com o personagem demonstra compaixão e capacidade de estabelecer vínculos inesperados.

Mais adiante, sua influência pública desempenha papel importante na mobilização da humanidade.

Esse aspecto oferece uma segunda interpretação.

Uma rede social pode amplificar informações falsas, mas também pode divulgar pesquisas científicas, mobilizar ajuda humanitária, aproximar comunidades e permitir que denúncias legítimas cheguem ao conhecimento público.

A tecnologia não determina sozinha o resultado moral de sua utilização.

Instituições, incentivos econômicos, decisões de projeto, regras, cultura e ações humanas importam.

O mesmo acontece com COBOL.

Um programa pode administrar benefícios sociais, processar pagamentos ou manter registros financeiros.

Sua confiabilidade técnica é indispensável.

Entretanto, a legitimidade de sua utilização depende também das finalidades, dos controles e da responsabilidade humana.

Precisamos de sistemas que ajudem a sociedade a compreender o que acontece, não de sistemas que tornem a fiscalização impossível.


🎁 Easter eggs — Cinco curiosidades escondidas nesta aventura

Easter egg 01 — O campeão que não possuía superpoderes

Mr. Satan é extraordinariamente popular entre humanos comuns, mas seus poderes são modestos diante dos grandes guerreiros de Dragon Ball. Isso permite à obra brincar com a diferença entre reputação e realidade.

Easter egg 02 — O mundo já possuía uma rede antes do Facebook

A propaganda política direcionada existia muito antes das redes sociais. O avanço digital aumentou a escala, a velocidade e a precisão de algumas práticas, além de criar novos problemas de transparência.

Easter egg 03 — Um anúncio não precisa ser falso para exigir fiscalização

Uma campanha pode apresentar uma mensagem verdadeira e ainda assim descumprir regras sobre financiamento ou tratamento de dados. A integridade da comunicação possui diferentes dimensões.

Easter egg 04 — O mainframe conhece o valor da evidência

COBOL, Db2, RACF e SMF não são tecnologias especificamente eleitorais. Mas os princípios de validação, registro, autorização e reconciliação aplicados nesses ambientes são úteis para pensar sistemas auditáveis.

Easter egg 05 — A democracia não é um programa com saída binária

Um programa pode retornar REGULAR ou ALERTA. Já a avaliação democrática envolve direitos, instituições, escolhas legítimas, transparência e interpretações conflitantes. Nenhuma variável isolada consegue representar toda essa complexidade.


☕ Epílogo — A última luta do campeão mundial

O torneio terminou.

Mr. Satan encontra-se no centro da arena, cercado por jornalistas.

Seu cinturão brilha sob os refletores.

Atrás dele, um terminal 3270 apresenta um relatório de auditoria.

Os registros financeiros foram reconciliados.

As permissões foram verificadas.

As afirmações numéricas foram comparadas com suas fontes.

As inconsistências identificadas foram encaminhadas para análise humana.

Nenhum cidadão precisou revelar suas preferências políticas para que os controles básicos funcionassem.

Um jornalista aproxima-se.

— Mr. Satan, o senhor derrotou o algoritmo?

O campeão abre um sorriso monumental.

Levanta os braços.

Prepara um discurso histórico.

Então olha para o terminal.

Pela primeira vez, parece compreender que a vitória não depende de uma pessoa extraordinária.

Depende de cidadãos informados, profissionais responsáveis, instituições capazes de fiscalizar e mecanismos que permitam questionar o poder.

Ele respira profundamente.

— Desta vez, quem venceu foi a auditoria!

E talvez essa seja a maior lição do Brexit.

Não podemos garantir que os cidadãos sempre recebam informações corretas, que políticos nunca exagerem ou que empresas jamais abusem de seus poderes.

Mas podemos desenvolver instituições e tecnologias que dificultem a utilização indevida dos dados, aumentem a transparência e permitam verificar alegações.

Para um programador COBOL iniciante, o aprendizado é igualmente valioso.

Antes de escrever uma linha de código, pergunte:

De onde vêm os dados? Quem pode alterá-los? Como validá-los? Quem fiscaliza o resultado? E quais consequências existirão se o sistema estiver errado?

Essas perguntas ajudam a construir bons sistemas financeiros.

Também ajudam a compreender os riscos da comunicação política digital.

Porque, no fim das contas, a democracia não precisa de um campeão que grite mais alto.

Precisa de regras confiáveis, informação verificável, liberdade para discordar e mecanismos que permitam responsabilizar quem descumpre a lei.

E, no Bellacosa Mainframe, até Mr. Satan aprende que um bom registro de auditoria vale mais do que mil discursos de vitória.


Bellacosa Mainframe

Arqueologia da Computação, COBOL, IBM Z, Inteligência Artificial e os fantasmas dos sistemas que continuam sustentando o mundo.

Fim do episódio. O café esfriou. O mainframe continua funcionando.


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Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
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Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

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