1. Introdução: o problema não é só o conteúdo — é o empurrão
Quando se fala em proteção de crianças e adolescentes na internet, muita gente pensa apenas em “conteúdo impróprio”. Mas, na prática, o maior risco nem sempre está no que existe na plataforma. Está no que a plataforma faz o usuário assistir.
A lógica das redes sociais hoje não é neutra: algoritmos selecionam, priorizam e recomendam vídeos, perfis e temas com base no que gera retenção, cliques e engajamento. Para adultos, isso já é controverso. Para menores, pode ser um problema grave, porque envolve formação emocional, padrões de consumo, exposição a violência, sexualização precoce e até estímulos de autoagressão.
É nesse cenário que entra o debate sobre a Lei 15.211, especialmente no ponto em que se discute a proibição de recomendação algorítmica de conteúdos para menores. A ideia central é simples: se o público é vulnerável, o “motor de recomendação” não pode operar como se fosse um cassino de atenção.
2. O que significa “proibir recomendação de conteúdo” na prática
Não se trata de “proibir o menor de acessar a internet” nem de “censurar tudo”. O foco é impedir que a plataforma use sistemas automáticos para empurrar conteúdos com base em padrões de comportamento, como:
tempo assistido, curtidas, buscas, comentários, repetição de temas e reações emocionais.
Ou seja, o ponto não é apenas permitir que o menor navegue. O ponto é evitar que ele seja colocado em um fluxo infinito de conteúdos escolhidos para prender atenção e moldar comportamento.
Na prática, isso pode significar que, para menores, a plataforma tenha que operar em um modo mais restrito, com menos personalização e menos indução automática.
3. Por que isso virou tema jurídico: criança não é “usuário comum”
No Direito brasileiro, criança e adolescente não são tratados como adultos em miniatura. Existe um princípio estruturante: proteção integral e prioridade absoluta.
Isso tem consequências diretas no ambiente digital. Se a plataforma sabe — ou deveria saber — que menores estão usando o serviço, ela não pode aplicar a mesma lógica agressiva de engajamento que aplica a adultos.
O algoritmo de recomendação, quando direcionado a menores, pode funcionar como um mecanismo de exposição progressiva: começa com temas leves e vai aprofundando em conteúdos mais extremos, porque o sistema aprende que o que “segura” o usuário é o que gera impacto.
O resultado pode ser uma forma de risco sistemático: não é um vídeo isolado, é uma jornada construída pela máquina.
4. O ponto sensível: isso é censura ou proteção?
Esse é o debate mais frequente. E a resposta jurídica depende de um detalhe essencial:
não se está proibindo opinião, debate público ou liberdade de expressão em geral. O que se busca limitar é o uso de mecanismos automatizados de direcionamento sobre um público vulnerável, quando isso aumenta o risco de dano.
Liberdade de expressão não é licença para que plataformas operem com engenharia de manipulação emocional sobre crianças, principalmente quando há monetização por publicidade e retenção.
Em outras palavras: a lei não está dizendo “não pode existir conteúdo”. Está dizendo que a plataforma não pode usar um sistema que empurra conteúdo de forma potencialmente prejudicial para menores, como se fosse apenas entretenimento.
5. O papel da LGPD: recomendação também é tratamento de dados
A recomendação algorítmica não acontece por magia. Ela acontece por dados.
Para recomendar, a plataforma precisa coletar e processar informações sobre o usuário, como:
o que ele assiste, por quanto tempo, em que horário, o que repete, o que ignora, com quem interage e quais padrões de consumo apresenta.
No caso de menores, isso se torna ainda mais delicado, porque envolve dados pessoais em um contexto de vulnerabilidade, exigindo proteção reforçada e finalidade legítima.
Se a lei limita recomendação para menores, ela também reforça uma mensagem: não é aceitável construir perfis comportamentais de crianças para gerar lucro e engajamento.
6. O que pode acontecer com as plataformas que ignorarem essa lógica
Se uma plataforma mantém sistemas de recomendação agressivos para menores, ela pode enfrentar questionamentos por:
falha no dever de segurança, violação do dever de prevenção e omissão diante de risco previsível.
Isso pode gerar responsabilização em diferentes frentes, como medidas administrativas, ações coletivas, pressão regulatória e, dependendo do caso concreto, responsabilização civil quando houver dano.
O ponto mais importante é que o risco passa a ser considerado estrutural: não é “um usuário postou algo errado”, mas sim “a plataforma criou um sistema que empurra o errado”.
7. Conclusão: a recomendação automática não é neutra — e para menores, o risco é maior
A discussão sobre algoritmos de exclusão e a Lei 15.211 mostra que o foco do Direito está mudando. O problema não é só remover conteúdo ilegal. O problema é impedir que a plataforma use o próprio algoritmo como instrumento de risco para quem é mais vulnerável.
Se o sistema é desenhado para prender atenção a qualquer custo, ele não pode ser aplicado sem limites a crianças e adolescentes.
Em 2026, a tendência é clara: a responsabilidade das plataformas não será medida apenas pelo que elas deixam no ar, mas também pelo que elas empurram para o usuário — especialmente quando o usuário é menor.