A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) não proíbe scraping de dados públicos — mas também não dá um cheque em branco só porque o dado está visível na internet. Entender essa diferença é essencial para qualquer projeto que colete dados de redes sociais no Brasil.

Dado público não é sinônimo de "sem regras"

A LGPD se aplica a qualquer tratamento de dado pessoal — informação relacionada a uma pessoa identificada ou identificável — independente de esse dado estar publicamente acessível ou não. Um nome de usuário do Instagram vinculado a uma bio com nome real e cidade, por exemplo, pode ser considerado dado pessoal mesmo sendo público.

O que muda quando o dado é público

A publicidade do dado não elimina a aplicação da lei, mas influencia diretamente qual base legal justifica o tratamento. Duas bases costumam se aplicar a projetos de análise de dados públicos de redes sociais:

  • Legítimo interesse (art. 7º, IX): permite tratar dados quando há um interesse legítimo do controlador — como análise de mercado agregada — desde que não prevaleçam direitos fundamentais do titular, e mediante avaliação documentada de impacto quando aplicável.
  • Dados manifestamente públicos (art. 7º, §4º): dados que o próprio titular tornou público podem ser tratados para finalidades que respeitem a boa-fé e o propósito da divulgação original.

Boas práticas para um projeto de scraping em conformidade

1. Colete apenas o necessário para a finalidade

Se o objetivo é medir engajamento agregado de um nicho, não há motivo para armazenar dado pessoal identificável além do necessário.

2. Prefira agregação a perfilamento individual

Relatórios como "engajamento médio de perfis de moda infantil cresceu 12% este trimestre" têm risco muito menor que bases de dados nominais detalhadas por indivíduo.

3. Não use para contato não solicitado

Extrair dados de contato (mesmo públicos) para disparar mensagens em massa é a aplicação de scraping com maior risco jurídico e reputacional — e foge do escopo de "análise de mercado" que costuma justificar o legítimo interesse.

4. Defina prazo de retenção

Dados coletados para uma análise pontual não precisam ficar armazenados indefinidamente. Tenha uma política clara de por quanto tempo os dados são mantidos.

5. Documente sua base legal

Ter por escrito qual base legal ampara o tratamento, e por quê, é o que diferencia uma operação em conformidade de uma exposta a questionamento.

O que uma API de scraping bem construída já ajuda a garantir

Trabalhar apenas com dados que o próprio Instagram expõe publicamente (sem burlar login, sem acessar conteúdo privado) é o primeiro filtro de conformidade. O ScrapeGram, por desenho, só disponibiliza endpoints de dados manifestamente públicos — a responsabilidade final pelo uso e retenção desses dados, no entanto, é sempre de quem os consome e processa.

Este artigo é informativo e não substitui orientação jurídica. Para um projeto que trate grande volume de dados pessoais, vale consultar um profissional especializado em proteção de dados.