2026, n.º 41, e2026418
Ana Júlia Torres
FUNÇÕES: Concetualização, Investigação, Metodologia, Redação do rascunho original.
AFILIAÇÃO: Faculdade de Direito, Universidade do Porto. Rua dos Bragas, 223, 4050-123 Porto, Portugal.
E-mail: up202602416@edu.direito.up.pt | ORCID: https://orcid.org/0009-0005-8012-8892
Samuel Moreira
FUNÇÕES: Concetualização, Metodologia, Redação — revisão e edição.
AFILIAÇÃO: CEJEIA (Centro de Estudos Jurídicos, Económicos, Internacionais e Ambientais), Faculdade de
Direito, Universidade Lusíada do Porto. Rua de Moçambique, n.º 21 e 71, 4100-348, Porto, Portugal.
CIJ (Centro de Investigação Interdisciplinar em Justiça), Faculdade de Direito, Universidade do Porto.
Rua dos Bragas, 223, 4050-123 Porto, Portugal.
E-mail: smoreira@direito.up.pt | ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6873-492X
Resumo: O acesso generalizado à Internet e a dispositivos portáteis com câmara têm potenciado significativamente a perpetração de Violência Sexual Baseada em Imagens [VSBI]. Este termo “guarda-chuva” abrange, entre outros, a criação de imagens de nudez total ou parcial ou sexualmente explícitas, de outra pessoa, sem o seu consentimento, amplificada pela acessibilidade da Inteligência Artificial [IA], vulgarmente conhecidas como deepfakes. Este estudo teve como objetivos analisar a vitimação por manipulação não consentida de imagem sexual e explorar as perceções públicas sobre o fenómeno, através da utilização de uma vinheta (cenário hipotético). Foi adotada uma metodologia quantitativa, com aplicação online de um questionário a 210 adultos. Os resultados demonstraram que 1,9 % da amostra reportou ter sido alvo de manipulação não consentida de imagens para conversão em conteúdo sexual ou de nudez. Relativamente ao cenário que descrevia a criação de imagem sexual sintética com auxílio da IA, a maioria dos participantes considerou esta conduta como extremamente grave e concordou totalmente que a mesma constituísse um crime. Verificaram-se ainda diferenças significativas nas perceções sobre o fenómeno descrito em função de variáveis sociodemográficas: mulheres e indivíduos com ensino superior avaliaram a situação como mais grave, enquanto jovens adultos e pessoas LGBT+ atribuíram menos culpa à vítima. Ademais, mulheres e jovens adultos percecionaram a conduta como mais merecedora de criminalização. Considerando que, no ordenamento jurídico-penal português, a manipulação não autorizada de imagens de adultos parece não ser passível de enquadramento penal adequado, os resultados sugerem a necessidade de criminalizar concretamente esta prática.
Palavras-chave: violência sexual baseada em imagens, inteligência artificial, vitimação, género.
Abstract: Widespread access to the Internet and portable camera-enabled devices has significantly increased the perpetration of image-based sexual violence. This umbrella term encompasses, among other behaviors, the creation of images of total or partial nudity or sexually explicit images of another person without their consent, amplified by the accessibility of Artificial Intelligence [AI], commonly known as “deepfakes”. The present study aimed to analyze victimization by non-consensual manipulation of sexual images and to explore public perceptions of the phenomenon, using a vignette (hypothetical scenario). A quantitative methodology was adopted, with an administration of an online questionnaire to 210 adults. The results showed that 1.9% of the sample reported having been a target of non-consensual image manipulation to depict sexual or nude content. Regarding the scenario describing the creation of synthetic sexual images with the assistance of AI, most participants considered this conduct extremely serious and fully agreed that it constituted a crime. Significant differences in perceptions of the described phenomenon were also found according to sociodemographic variables: women and individuals with higher education assessed the situation as more serious, while young adults and LGBT+ individuals attributed less blame to the victim. Additionally, women and young adults perceived the conduct as more deserving of criminalization. Considering that, within the Portuguese criminal legal framework, the unauthorized manipulation of images of adults does not seem to be adequately covered by existing criminal law, the results suggest the need to specifically criminalize this practice.
Keywords: image-based sexual violence, artificial intelligence, victimization, gender.
Introdução
Nas últimas duas décadas, o desenvolvimento da World Wide Web e a proliferação das Tecnologias de Informação e Comunicação [TIC] trouxeram uma multitude de benefícios, mas permitiram, simultaneamente, o desenvolvimento de novas formas de cometer crimes tradicionais, ou seja, “vinho velho em garrafas novas”[1] (Grabosky, 2001, p. 1), e o eclodir de novas tipologias de violência e abuso que não seriam possíveis sem a sua existência (Guedes et al., 2021).
Assim, as nossas vidas movem-se cada vez mais para a esfera virtual e as tecnologias vão reconfigurando as intimidades contemporâneas, nomeadamente através da eclosão e normalização de práticas relacionais como o sexting e o uso de aplicações de encontro. Por exemplo, tal como outrora se enviavam cartas de amor, hoje parceiros partilham rotineiramente imagens de nudez como prática afetiva (Citron, 2019). Neste contexto, aumentam as probabilidades de vitimação por assédio, exploração (Henry & Flynn, 2020; Fisico & Harkins, 2021) e outras formas de violência online que se têm revelado cada vez mais presentes e nocivas (Jane, 2020). Surge, assim, uma nova tipologia de violência sexual, em que a proximidade física do perpetrador e da vítima pode ser dispensada: a violência sexual facilitada pela tecnologia [VSFT] (Fisico & Harkins, 2021). A VSFT é um conceito amplo, desenvolvido por Henry e Powell (2015), que engloba uma variedade de comportamentos criminais, civis ou outros sexualmente agressivos, nos quais as tecnologias digitais são usadas para facilitar a perpetração de danos sexuais (Henry & Powell, 2018). Em específico, de acordo com Henry e Powell (2018), a VSFT abarca um conjunto de condutas que incluem: i) o assédio sexual online, ii) o assédio com base no género[2] e/ou na sexualidade, iii) o ciberstalking, iv) a violência sexual baseada em imagens [VSBI] e v) o uso de serviços de telecomunicações para perpetrar uma agressão sexual ou coação sexual. É no contexto da VSBI que surge a manipulação não consentida de imagens sexuais, especialmente exacerbada pelos progressos da Inteligência Artificial [IA], sendo este o enfoque do presente artigo.
Não obstante, importa referir que se privilegia uma lente criminológica e tecnológica do fenómeno, o que se traduziu num enquadramento histórico e sociológico circunscrito, designadamente em termos de análise hermenêutica do mesmo.
Violência sexual baseada em imagens: definição e manifestações
A VSBI parte do conceito “abuso sexual baseado em imagens”, cunhado pelas autoras McGlynn e Rackley, em 2017, e tem sido igualmente denominada por “exploração sexual baseada em imagens” (e.g., Henry & Powell, 2018), “imagens íntimas não consentidas” (e.g., Viola & Voto, 2023), “pornografia não consentida”, “pornografia de vingança” ou “pornografia involuntária” (Citron & Franks, 2014). Este conceito envolve três comportamentos-chave: i) a captação ou criação de imagens (fotografias ou vídeos) de nudez total ou parcial ou sexualmente explícitas de outra pessoa sem o seu consentimento; ii) a sua distribuição ou partilha sem consentimento e/ou iii) a ameaça de distribuição ou partilha das mesmas (Henry & Flynn, 2020; Henry et al., 2020; Henry et al., 2021).
Contrariamente ao termo “pornografia de vingança”, amplamente criticado na literatura científica e considerado desatualizado (e.g., Henry & Flynn, 2020; Franks, 2017; McGlynn & Rackely, 2017), entende-se, de um modo relativamente consensual, que a taxinomia “VSBI” capta melhor as diversas modalidades do fenómeno, a seriedade dos danos experienciados pelas vítimas, a natureza do crime, a diversidade de motivações do perpetrador e a variedade de plataformas e dispositivos usados para ofender (Henry et al., 2021; McGlynn et al., 2017). Assim, seguindo o encalço de Faustino (2022), no presente artigo adota-se a expressão VSBI pela sua capacidade de “oferecer maior amplitude e melhor apontar o horizonte de violência de que tratamos” (p. 3, destaque da autora).
Embora existam casos em que a VSBI é perpetrada por um ex-parceiro como modo de retaliação ou vingança, isto constitui apenas uma vertente da mesma (McGlynn et al., 2017). Com efeito, a VSBI pode consubstanciar-se numa variedade de manifestações. Por um lado, as imagens podem ter sido originalmente obtidas com consentimento (Citron & Franks, 2014), como, por exemplo, através de sexting (Lança, 2022) e, posteriormente, serem partilhadas sem o consentimento da vítima (Fisico & Harkins, 2021; Franks, 2017; Henry et al., 2021; Rackley et al., 2021). Por outro lado, as imagens podem ter sido captadas ou obtidas sem o conhecimento (e.g., spyware[3]) da pessoa vitimada, tanto em contextos públicos como privados (Citron & Franks, 2014; Franks, 2017; Lança, 2022; Rackley et al., 2021). Aqui, encontram-se incluídas as gravações e fotografias captadas dissimuladamente (e/ou o envio e a distribuição das mesmas) de um encontro sexual que foi consentido (Henry & Flynn, 2020; Henry et al., 2020; Powell & Henry, 2017) e, também, atos de voyeurismo com fotos ou vídeos, como o upskirting[4] (Fisico & Harkins, 2021; Henry et al., 2021; McGlynn et al., 2017; McGlynn & Rackley, 2017). Além dos mencionados, as imagens não consentidas podem ter sido captadas no contexto de uma agressão sexual ou de outras formas de violência sexual (Faustino, 2022; Henry & Flynn, 2020; Henry et al., 2021; McGlynn & Rackley, 2017).
Outra das manifestações de VSBI é o sextortion que acontece quando, após a obtenção de imagens de nudez, sexuais ou sexualmente explícitas, o perpetrador ameaça a vítima de divulgação das mesmas, com o objetivo de as coagir a partilhar mais imagens deste cariz, a pagar certas quantias monetárias ou a participar num ato indesejado (e.g., atos sexuais) (Henry & Flynn, 2020; Henry et al., 2021; McGlynn & Rackley, 2017). Ademais, a VSBI pode enquadrar-se na violência por parceiro íntimo (e.g., como forma de controlo) (Henry et al., 2020). Já o cyberflashing (ou exibicionismo digital) consiste no envio não consentido e não solicitado (independentemente da intenção do remetente) de fotografias de genitais (e.g., dick pic) ou vídeos de masturbação (Faustino, 2022; McGlynn & Johnson, 2021), através de meios tecnológicos (Fisico & Harkins, 2021).
A inteligência artificial e as deepfakes
A IA é definida como a “capacidade de uma máquina realizar tarefas cognitivas que associamos à mente humana”[5] (Kreutzer & Sirrenberg, 2020, p. 3), enquanto o machine learning se refere à habilidade dos sistemas de aprenderem através da utilização de dados específicos de determinado problema para desenvolver, automaticamente, modelos analíticos e resolver as tarefas associadas ao mesmo (Janiesch et al., 2021). Adicionalmente, o deep learning, enquanto conceito integrante do machine learning (Janiesch et al., 2021), é referente ao uso de redes neurais convolucionais, cuja estrutura de software e hardware foi projetada para simular a inteligência e o funcionamento do cérebro humano (Kreutzer & Sirrenberg, 2020; Okolie, 2023). A utilização destas redes artificiais possibilita que a IA se emancipe dos inputs originais, através do desenvolvimento de novos algoritmos e de aprendizagem independente (Kreutzer & Sirrenberg, 2020). Este processo permite a obtenção de resultados mais eficazes e melhoria contínua dos mesmos, sem a necessidade de reprogramação (Kreutzer & Sirrenberg, 2020). Ademais, dos modelos de deep learning emergiram as técnicas de deep generative models com capacidade para gerar conteúdo novo, único, customizado e com melhor qualidade em diferentes formatos, no contexto do que se intitula IA generativa (Banh & Strobel, 2023).
Assim, à medida que a IA e os seus algoritmos de machine learning se tornaram amplamente disponíveis, passaram a oferecer, igualmente, novas ferramentas para perpetrar uma outra manifestação de VSBI: a manipulação digital de imagens, sem consentimento da pessoa retratada na mesma. Com efeito, esta tecnologia permite a criação intencional (Burkell & Gosse, 2019) de áudio e vídeo de pessoas a fazerem ou dizerem coisas que, na realidade, nunca fizeram ou disseram, como, por exemplo, em contextos políticos (Chesney & Citron, 2019; Gosse & Burkell, 2020; Lucas, 2022; Okolie, 2023). Aqui inclui-se, igualmente, a alteração digital de imagens em que a cara ou corpo da vítima é sobreposta ou “costurada” (stitched), de forma realista, num vídeo ou fotografia pornográfica (Henry et al., 2021), representando a vítima numa maneira sexual (Henry et al., 2020).
A construção deste tipo de conteúdo pode ser feita através de técnicas de manipulação digital, com o auxílio de programas de edição de imagens como o Adobe Photoshop (Faustino, 2022; Flynn et al., 2022; Uhl et al., 2018), denominado sexualised photoshopping (McGlynn et al., 2017), ou com a ajuda de ferramentas de IA. Esta última técnica é comumente designada de deepfake, termo cunhado em 2017, depois de um utilizador do Reddit (u/deepfakes) ter criado um fórum, com o mesmo pseudónimo, dedicado à criação e uso de software de deep learning com algoritmos treinados para substituir, de forma sintética, a face em vídeos pornográficos pela face de celebridades (Ajder et al., 2019; Henry et al., 2021). O subreddit que originou esta tendência foi removido em 2018, mas o seu criador doou o código de deep learning a uma comunidade open-source (Henry et al., 2021), fazendo com que apareçam frequentemente novos fóruns, serviços e instrumentos de criação de imagens com este cariz, como a aplicação DeepNude. Devido à sua origem e conotações problemáticas, há autores que preferem o uso de terminologias mais neutras e tecnicamente adequadas para designar esta tecnologia, tais como “manipulação não consentida de imagens íntimas” (Faustino, 2022), “imagens íntimas sintéticas não consentidas” (Umbach et al., 2024), “falsificação digital” (Franks, 2024) ou “falsificações profundas” (Regulamento (UE) 2024/1689, 2024).
Em específico, no caso de manipulações de imagem em que existe sobreposição de rostos, numa primeira fase, o computador adquire uma grande quantidade de material visual genuíno (eSafety, 2020), que permite ao generator aprender sobre as características específicas do rosto da pessoa-alvo (diferentes ângulos e expressões), criando a sua própria amálgama do input informacional (Öhman, 2019). Numa segunda fase, o processo de criação deste conteúdo foca-se na avaliação do quão convincente é o material produzido (que pode ser uma imagem parada ou em movimento (Okolie, 2023), através do discriminator (uma rede que compara as imagens produzidas às reais e ao conhecimento geral de como é um rosto humano e como o mesmo se move) e de um processo in-build de autocrítica automatizado, que melhora continuamente o realismo dos outputs do software, e permite a correção de características (e.g., padrão de piscar olhos invulgar) que podem denunciar o material como conteúdo deepfake (de Ruiter, 2021). Desta forma, a IA consegue desenvolver técnicas de combate às abordagens de deteção e autenticação concebidas por investigadores (Gosse & Burkell, 2020), tornando rapidamente obsoletos os instrumentos desenvolvidos (eSafety, 2024).
Com a escalada da sofisticação tecnológica e o aumento da comercialização de ferramentas e serviços de construção e manipulação de imagens, este fenómeno cresce rapidamente no mundo cibernético (Ajder et al., 2019; Flynn et al., 2022; Viola & Voto, 2023), com técnicas cada vez mais realistas e difíceis de detetar (Chesney & Citron, 2019; de Ruiter, 2021; Gosse & Burkell, 2020). Assim, tornou-se possível ao público em geral criar imagens sintéticas hiper-realistas de outras pessoas (Delfino, 2019; European Institute for Gender Equality, 2021; Henry et al., 2021), em que a existência de softwares user-friendly (eSafety, 2020; Home Security Heroes, 2023), isto é, que não necessitam especialização na área tecnológica, exacerba os problemas associados à VSBI (Citron, 2019; Flynn et al., 2022; Lucas, 2022; Toparlak, 2023). Tal potencia o aumento da prevalência e incidência de manipulação não consentida de imagens, não só de figuras públicas, mas, também, do cidadão comum (Delfino, 2019), mesmo sem acesso a fotografias ou vídeos íntimos reais do mesmo (Gosse & Burkell, 2020; Umbach et al., 2024).
O papel do género
A manipulação não consentida de imagens sexuais insere-se no contexto macro da desigualdade de género (Jaiman, 2020). Por um lado, as imagens sexuais manipuladas perfazem a maioria das imagens sintéticas online (Toparlak, 2023). Por outro lado, vitimam esmagadoramente as mulheres[6] (Citron, 2019; Franks, 2024), causando-lhes danos substanciais na sua vida pessoal e profissional (European Institute for Gender Equality, 2021). Este quadro, evidencia, assim, uma dimensão genderizada tanto na produção como na disseminação das mesmas (Burkell & Gosse, 2019; Chesney & Citron, 2019; Öhman, 2019). A título de exemplo, os resultados da investigação da Home Security Heroes (2023) revelaram que as imagens sintéticas sexuais constituíam 98% de todos os vídeos digitalmente falsificados online e que 99% dos indivíduos retratados nesses vídeos eram mulheres.
Esta tendência revela-se, também, através das apps que permitem a manipulação não consentida de imagens sexuais, como a DeepNude, que permitia que os seus utilizadores “retirassem”, digitalmente, a roupa de mulheres em fotografias (Ajder et al., 2019; Lucas, 2022). Esta aplicação utilizava a fotografia do corpo totalmente vestido como input, estimava os seus detalhes morfológicos e usava-os para fabricar um corpo feminino nu como output (Viola & Voto, 2023). O algoritmo de DL da app foi treinado, especificamente, com imagens de mulheres (Ajder et al., 2019). Deste modo, se fosse colocada a imagem de um homem[7], por exemplo, o output colocá-lo-ia nu com características corporais femininas (Lucas, 2022).
Os corpos femininos são particularmente vulneráveis à sexualização, dada a proeminência do male gaze[8] na sociedade (Viola & Voto, 2023) e na cultura popular, que os reforça como ofertas para o consumo masculino (Powell & Henry, 2017). A objetificação sexual do corpo feminino equipara o seu valor com a aparência do seu corpo e funções sexuais, separando as suas partes sexuais do resto da sua pessoa e reduzindo-as a meros instrumentos que existem para o prazer alheio (Bartky, 1990; Fredrickson & Roberts, 1997). Neste sentido, Burkell e Gosse (2019) argumentam que as imagens sexuais manipuladas sem consentimento “existem num ambiente social repleto de cibermisoginia, tecnoculturas tóxicas e atitudes que desvalorizam, objetificam e usam o corpo das mulheres contra elas mesmas”[9].
Öhman (2019) acrescenta que, semelhantemente à maioria do conteúdo pornográfico, as imagens manipuladas são produzidas por e para uma audiência masculina, assumindo um papel marcante no mecanismo social de desigualdade de género que sistematicamente reduz mulheres a objetos sexuais e as degrada. Ademais, estes comportamentos ocorrem frequentemente em comunidades cibernéticas unidas por laços de masculinidade tóxica (Viola & Voto, 2023). Esta ciberviolência encontra-se, assim, incrustada em estereótipos e normas dominantes de género, sendo reflexo das relações de poder genderizadas e hierarquizadas e do entitlement hegemónico masculino (Powell & Henry, 2017), reforçando normas e performances heteronormativas e hipermasculinas (Henry & Flynn, 2019).
Desta forma, não se deve dissociar a perpetração de VSBI de uma cultura mainstream misógina de abjeção e violência sexual (Langlois & Slane, 2017), que, na era da Web 2.0 e do conteúdo gerado pelo utilizador, assume contornos globais (Henry & Powell, 2014). Devemos compreender a perpetração de preconceitos sexuais, de género, de etnia e de classe, que permeiam a consciência coletiva, como âncoras desta cultura — a cultura de violação (Powell & Henry, 2017), pré-existente e mutuamente reforçada que, implicitamente e explicitamente, apoia, aceita, e normaliza a violação e a violência sexual contra as mulheres (Henry & Powell, 2014). Assim, segundo McGlynn et al. (2017), a VSBI (e, consequentemente, o fenómeno de que tratamos) situa-se no continuum de violência sexual (Kelly, 1988), na medida em que é uma prática genderizada, as imagens sexuais e/ou íntimas são o foco da violência e as vítimas experienciam-na como uma tipologia de violência sexual.
Ademais, a VSBI e outras manifestações de violência e assédio cibernéticas comprometem a capacidade das mulheres de exercer a sua cidadania digital (Henry & Powell, 2014; Powell & Henry, 2017), impedindo a paridade de participação online (mas também na esfera social, cívica e política) das mesmas (Powell & Henry, 2017), num contexto em que o ciberespaço (e.g., redes sociais) é cada vez mais um aspeto central das nossas vidas sociais (Henry & Powell, 2014).
Adicionalmente, as mulheres pertencentes a setores vulneráveis e/ou marginalizados da sociedade, como minorias culturais, partes da comunidade LGBT+ ou com deficiências físicas ou mentais, tendem a experienciar abuso cibernético com mais frequência e de forma mais nociva. Tal acontece porque, além de serem alvo por se identificarem como mulheres, são-no também por fazerem parte destas esferas da sociedade (Jane, 2020).
Embora os homens reportem maiores taxas de vitimação em alguns estudos (e.g., Flynn et al., 2022; Umbach et al., 2024), as imagens sexuais manipuladas sem consentimento tendo como alvo os homens parecem menos prováveis de aparecer publicamente online (Dunn, 2024). Importa ainda referir que, devido aos scripts sexuais (Ruvalcaba & Eaton, 2019) e diferentes expetativas e dinâmicas de género societárias (Eaton et al., 2026; Uhl et al., 2018), as mulheres tendem a experienciar a vitimação por VSBI diferentemente, com maiores repercussões, impactos e estigmatização social face a outros géneros (Rackley et al., 2021; Ruvalcaba & Eaton, 2019).
As perceções parecem ser igualmente influenciadas pelo género, sendo que há evidências que os homens apresentam maior probabilidade de percecionar como aceitáveis os conteúdos sintéticos sexuais que envolvem a sua imagem, especialmente se criados ou partilhados por parceiros íntimos (Brigham et al., 2024), reportam maior familiaridade com este tipo de conteúdo e avaliam o merecimento de criminalização desta conduta como significativamente mais baixo quando comparado com a avaliação feita pelas mulheres (Umbach et al., 2024). Os resultados de um estudo mais recente (Eaton et al., 2026) sugerem, igualmente, que homens tendem a atribuir menos responsabilidade aos perpetradores e compreender a criação e disseminação deste conteúdo como menos danoso para as vítimas.
Reconhecer a natureza genderizada desta tipologia de violência não significa que os motivos do perpetrador estão inerentemente conectados ao género ou à sexualidade da vítima, mas, antes, que estes comportamentos fazem parte de um contexto de hierarquização, desigualdade de género e construções sociais de masculinidade e feminidade, tanto online como offline (Henry & Powell, 2018). Esta assunção permite-nos não reproduzir estereótipos e apreender que a VSFT pode ser tanto experienciada como perpetrada por pessoas de todos os géneros (Henry & Powell, 2018).
O presente estudo
O projeto de investigação e o instrumento utilizado foram previamente submetidos a aprovação pela Comissão de Ética para a Investigação da Universidade, para atestar que os mesmos cumpriam todos os procedimentos e requisitos éticos, tendo recebido parecer favorável.
Os principais objetivos desta investigação foram: i) identificar a prevalência e a incidência da vitimação por manipulação não consentida de imagem sexual; ii) explorar, através da utilização de uma vinheta, as perceções públicas sobre o fenómeno, nomeadamente a gravidade da situação, a culpabilização da vítima e a criminalidade da conduta, bem como fatores sociodemográficos que influenciam estas perceções.
Tendo em consideração a literatura teórica e empírica analisada e os objetivos desta investigação, formularam-se as seguintes hipóteses: as mulheres atribuem menor culpabilização às vítimas, percecionam maior gravidade das situações e criminalidade da conduta descrita no cenário hipotético do que os homens (H1); os jovens adultos avaliam a situação descrita como mais grave, percecionam a vítima como menos culpada e consideram mais a conduta do autor como crime do que indivíduos mais velhos (H2)[10].
Métodos
Amostra
A recolha de dados para o presente estudo foi efetuada através da aplicação online de um questionário autoadministrado, na plataforma Google Forms, entre 1 de julho e 31 de agosto de 2024. Optou-se pela via online, em virtude de esta permitir maior celeridade na aplicação e custos mais reduzidos e, também, considerando a natureza do objeto de estudo, pois a manipulação não consentida de imagens sexuais e/ou de nudez é um fenómeno que ocorre no ciberespaço envolvendo, fundamentalmente, utilizadores da Internet. O questionário foi disseminado em grupos académicos e não académicos, bem como em redes sociais. A amostra total consistiu em 210 indivíduos com idade igual ou superior a 18 anos, que dominam a língua portuguesa e que consentiram, de um modo informado, com a sua participação. A maioria dos respondentes foram jovens adultos, entre os 18 e 29 anos (73,3%), mulheres (61,4%), indivíduos com o ensino superior (59%) e com rendimento familiar que permite viver ou viver confortavelmente (69,5%). Cerca de metade dos participantes identificaram-se como LGBT+ (49,5%), isto é, como uma sexualidade não-heterossexual e/ou como transgénero.
Portanto, a amostra foi constituída através de uma estratégia de amostragem não probabilística, uma vez que não houve igual probabilidade de seleção de cada elemento da população para a amostra. Tratou-se ainda de uma amostragem por conveniência, selecionando-se indivíduos pela disponibilidade e facilidade que apresentavam para os investigadores, seja pela acessibilidade, proximidade geográfica, serem parte de grupos, entre outras (Kumar, 2014).
Medidas
O questionário foi desenvolvido tendo em conta os objetivos e hipóteses da presente investigação, através da compilação de medidas utilizadas por diversos autores em diferentes estudos, as quais foram disponibilizadas à comunidade científica através de publicações. As variáveis dependentes deste estudo são as perceções sobre o fenómeno. As características sociodemográficas foram incluídas como variáveis independentes, procurando-se perceber a sua influência nas perceções sobre o fenómeno.
Variáveis
Vitimação por manipulação não consentida de imagem sexual
Para medir esta variável dependente, os participantes foram questionados sobre quantas vezes, durante a sua vida, foram alvo de manipulação de imagens e/ou vídeos (com recurso a softwares de edição de imagem e videográfica ou inteligência artificial), sem a sua permissão, para a sua conversão em imagens e/ou vídeos de cariz sexual ou de nudez. As respostas foram avaliadas numa escala de Likert de 5 pontos: 0 = nunca, 1 = 1 ou 2 vezes, 2 = 3 ou 4 vezes, 3 = 5 ou 6 vezes e 4 = 7 ou mais vezes. Assim, a prevalência foi codificada numa variável nominal dicotómica (0 = Não (nunca), 1 = Sim (uma ou mais vezes).
Perceções sobre o fenómeno
Para investigar as perceções públicas sobre a manipulação não consentida de imagem cariz sexual e/ou de nudez, foi criada uma vinheta. As vinhetas são pequenas histórias sobre circunstâncias específicas com personagens hipotéticas (Finch, 1987). O caso hipotético era o seguinte: “O André segue a Maria nas redes sociais há uns meses. Ele nunca falou com ela, mas acha-a muito bonita e interessante. Visto que o perfil da Maria é aberto e ela publica fotografias regularmente, o André decidiu fazer download de uma das suas fotografias e editá-la, com recurso à inteligência artificial e softwares de edição de fotos, de forma que parecesse que ela estava nua”. Após a exposição da vinheta, foi pedido aos participantes que respondessem às questões seguintes com a opção que melhor correspondesse à sua opinião. A perceção de gravidade da situação foi medida através de uma escala de Likert de 5 pontos (de 0 = Nada grave a 4 = Extremamente grave). A culpabilização da vítima foi medida com três itens que perguntavam se a Maria era responsável pelo incidente, se poderia ter evitado o mesmo e se tinha controlo sobre a situação e a perceção de criminalidade da conduta com um item (i.e., “o comportamento do André é um crime”), usando-se uma escala de Likert de 5 pontos, de 0 (Discordo totalmente) a 4 (Concordo totalmente), para avaliar as respostas. Para a variável culpabilização da vítima, foi criado um índice global, obtendo-se uma consistência interna (α) de .74.
Características sociodemográficas
Foram incluídas as seguintes variáveis: grupo etário, identidade de género, orientação sexual e concordância de género, rendimento familiar percebido e habilitações académicas. A variável grupo etário é ordinal (0 = 18 a 29 anos, 2 = 30 a 44 anos e 3 = mais de 45 anos). Devido ao baixo número de respostas na categoria não-binária (n = 10), a identidade de género foi recodificada como variável dicotómica (0 = Feminino, 1 = Masculino). A concordância de género foi medida questionando os participantes se o género com que se identificavam era o mesmo que lhes foi atribuído à nascença, sendo codificada como uma variável nominal dicotómica (0 = Cisgénero e 1 = Transgénero). A orientação sexual foi medida através de uma variável nominal politómica (0 = Heterossexual, 1 = Homossexual, 2 = Bissexual, 3 = Pansexual, 4 = Queer, 5 = Assexual e 6 = Outro). Posteriormente, estas variáveis foram recodificadas numa variável dicotómica: orientação sexual e concordância de género (0 = Heterossexual e Cisgénero, 1 = LGB+ e/ou Transgénero). O rendimento familiar percebido foi igualmente dicotomizado (0 = Dá para viver/Permite viver confortavelmente, 1 = Muito difícil viver/Difícil viver). Por fim, no que respeita às habilitações académicas, a variável é dicotómica (0 = Ensino Básico ou Secundário, 1 = Ensino Superior).
Análise de dados
Os dados foram analisados com recurso ao IBM SPSS v.30. Relativamente aos procedimentos de análise de estatística descritiva, utilizaram-se medidas de tendência central (M) e medidas de dispersão (DP). Em relação às variáveis qualitativas (e.g., prevalência), foram descritas através de análises de frequência (e.g., percentagens). De forma a comparar as médias entre os itens que compunham a escala de culpabilização da vítima, foi efetuado o teste one-way repeated measures ANOVA e comparações pareadas entre os mesmos. Ademais, para analisar as diferenças entre grupos (e.g., entre identidades de género) ao nível das perceções analisadas, foram realizadas análises multivariadas (MANOVA) e o teste Tukey honestly significant difference (HSD) post hoc, quando aplicável.
Resultados
Vitimação e perceções sobre a manipulação não consentida de imagens sexuais e/ou de nudez
A Tabela 1 apresenta a estatística descritiva das variáveis dependentes do estudo. No total, apenas 1,9% dos respondentes reportou ter sido alvo de manipulação não consentida de imagens sexuais e/ou de nudez, sendo que 1,4% dos participantes indicou ter sido vitimado uma ou duas vezes e 0,5% três ou quatro vezes.
Tabela 1 Análise descritiva das variáveis dependentes (N = 210)
Nota: n = Número de sujeitos; M = Média; DP = Desvio-padrão;
a b = Assinala as diferenças entre médias através de comparações pareadas.
Em relação às perceções sobre o fenómeno, os participantes percecionaram predominantemente a situação como extremamente grave (M = 3,86) e revelaram um elevado nível de concordância com a conduta descrita constituir um crime (M = 3,77). No que respeita à perceção da culpabilização da vítima, as médias obtidas indicam discordância relativamente à vítima ser responsável pela situação (M = 0,32), a poder ter evitado o ocorrido (M = 0,78) e a ter controlo sobre o sucedido (M = 0,38), sugerindo uma baixa atribuição global de culpa à vítima. Adicionalmente, o teste ANOVA para medidas repetidas demonstrou que existem diferenças estatisticamente significativas de médias entre os itens que constituem a perceção da culpabilização da vítima (F(2, 208) = 28,074, p < 0,001, η² = 0,118). Por sua vez, os resultados das comparações pareadas entre as médias dos itens revelaram que os respondentes expressaram menor discordância relativamente à afirmação de que a vítima podia ter evitado a situação do que em relação às restantes (responsabilidade e controlo).
Fatores que influenciam as perceções sobre o fenómeno
No que toca às diferenças de perceções de gravidade da situação, culpabilização da vítima e criminalidade da conduta em função das características sociodemográficas, os resultados (Tabela 2) mostram diferenças de médias estatisticamente significativas nas variáveis grupos etários, identidade de género, orientação sexual e concordância de género e habilitações académicas. Em relação à perceção de gravidade da situação, as mulheres e os indivíduos com ensino superior consideraram a conduta descrita como mais grave do que os homens (F(1, 198) = 4.937, p = 0,027, η² = 0,024) e os com ensino básico ou secundário (F(1, 208) = 3,998, p = 0,047, η² = 0,019), respetivamente. Quanto à perceção da culpabilização da vítima, os jovens adultos (18-29 anos) e os indivíduos LGBT+ culpabilizaram menos a vítima do que os indivíduos com idade superior a 30 anos (F(2, 207) = 29,192, p < 0,001, η² = 0,220) e os heterossexuais e cisgénero (F(1, 208) = 7,125, p = 0,008, η² = 0,033), correspondentemente. Por fim, os jovens adultos (18-29 anos) e as mulheres percecionaram mais a conduta do autor como um crime do que os indivíduos dos restantes grupos etários (F(2, 207) = 3,423, p = 0,034, η² = 0,032) e do que os homens (F(1, 198) = 7,719, p =0,006, η² = 0,038), respetivamente.
Tabela 2 Diferenças de perceção em função das características sociodemográficas
Nota: M = Média; n = Número de sujeitos; F = valor da MANOVA; p = valor de significância; η² = Eta ao quadrado; a, b Assinala as diferenças entre grupos usando o teste Tukey HSD post hoc.
Discussão
Este estudo teve como objetivo analisar a prevalência e a incidência da vitimação por manipulação não consentida de imagem sexual e/ou de nudez e explorar as perceções públicas sobre a gravidade do fenómeno, a culpabilização da vítima e a criminalidade da conduta, bem como diferenças nessas perceções com base em características sociodemográficas, através da utilização de uma vinheta.
Tendo em conta o primeiro objetivo, 1,9% dos participantes reportou ter sido vitimado por manipulação de imagens e/ou vídeos (com recurso a softwares de edição de imagem e videográfica ou inteligência artificial), sem a sua permissão, para conversão dos mesmos em imagens e/ou vídeos de cariz sexual ou de nudez. Estes resultados estão em linha com a prevalência observada em outras investigações no quadro internacional (e.g., 2,2% no estudo de Umbach et al., 2024), mas evidenciam uma prevalência superior à verificada na investigação de Faustino et al. (2022), em Portugal, com uma amostra feminina de maior dimensão (0,56%). Tal pode dever-se não só ao crescimento deste fenómeno cibernético (Ajder et al., 2019; Flynn et al., 2022; Viola & Voto, 2023) mas, também, à recém-adquirida capacidade e acessibilidade de vitimar “qualquer pessoa” (Delfino, 2019) com presença digital. Ainda assim, é de assinalar que a prevalência e incidência encontradas nesta investigação podem ser inferiores à realidade pois, similarmente a outras tipologias de cibercrime, a vitimação só pode ser reportada pelas pessoas que têm conhecimento das mesmas, o que não é sempre o caso (Henry & Flynn, 2019; Henry et al., 2020).
No que concerne ao segundo objetivo, referente às perceções sobre o cenário apresentado, a maioria dos participantes considerou a situação extremamente grave e concordou totalmente com a conduta do autor constituir um crime. Assim, os resultados vão ao encontro das evidências empíricas prévias, que têm demonstrado que os cidadãos consideram a criação e disseminação de deepfakes sexuais prejudiciais (Umbach et al., 2024) e inaceitáveis (Brigham et al., 2024).
No que tange à perceção de culpabilização, ainda que, em geral, os participantes expressem uma baixa atribuição de culpa à vítima, atribuíram menos culpa relativamente à responsabilidade e controlo sobre o ocorrido pela vítima do que em relação à vítima poder ter evitado a situação. Assim, atribuem algum grau de agência à vítima, que pode dever-se ao facto de, na descrição do cenário, a vítima possuir um perfil público nas redes sociais e publicar fotos regularmente, focando-se na acessibilidade das imagens (Gosse & Burkell, 2020). No contexto mais amplo da VSBI, alguns autores (e.g., Patella-Rey, 2018; Uhl et al., 2018) teorizam que mulheres que enviam, posam ou permitem que fotografias íntimas sejam captadas, podem ser percecionadas como responsáveis e, consequentemente, merecedoras de qualquer “castigo” que desse ato advenha. Serão igualmente consideradas culpadas, por falta de cuidado, se os vídeos e imagens forem captados (e, neste caso, criados) sem o seu conhecimento (Patella-Rey, 2018).
Ainda que, na sua maioria, os participantes percecionem o fenómeno em questão como grave e criminoso, bem como não culpabilizem a vítima, os resultados mostram algumas diferenças estatisticamente significativas tendo em conta as variáveis sociodemográficas em estudo. No que toca às hipóteses exploratórias formuladas, ambas são parcialmente suportadas. As mulheres percecionaram a situação descrita como mais grave do que os homens, em concordância com o estudo de Fido et al. (2025), no qual ser homem constituiu um fator preditor de menor perceção de gravidade. Ademais, outras investigações têm demonstrado que os homens avaliam a criação deste conteúdo como mais aceitável (Brigham et al., 2024) e reportam maior familiaridade com o mesmo (Umbach et al., 2024). Contrariamente ao hipotetizado, não se verificaram diferenças a nível de grupos etários no respeitante à perceção de gravidade da situação. Já no que concerne às habilitações académicas, pessoas com ensino superior consideraram a situação como mais grave do que as pessoas que possuíam ensino básico e secundário. Embora estudos anteriores sobre perceções da criação e partilha deste conteúdo não tenham explorado esta variável (e.g., Brigham et al., 2024; Fido et al., 2025; Umbach et al., 2024), é possível que este resultado se deva à maior familiaridade com a IA por parte dos indivíduos com ensino superior, que podem, assim, encontrar-se mais atentos e informados sobre os potenciais impactos deste fenómeno.
Conforme previsto nas hipóteses, as mulheres e os jovens adultos percecionaram mais a conduta do autor como um crime comparativamente aos homens e aos restantes grupos etários, respetivamente. Este resultado vai ao encontro dos encontrados noutros estudos, em que homens (e.g., Fido et al., 2022; Fido et al., 2025; Umbach et al., 2024) e os indivíduos mais velhos (e.g., Fido et al., 2022; Fido et al., 2025) têm expressado menor perceção de criminalidade do fenómeno. Ademais, é consistente com o estudo de Eaton et al. (2026), cujos resultados sugerem que homens tendem a atribuir significativamente menos responsabilidade ao perpetrador que cria e dissemina este tipo de conteúdo. Em relação ao género e ancorado nos resultados anteriormente apresentados, a menor perceção desta conduta como crime poderá estar associada à sua avaliação como menos grave, o que, consequentemente, pode traduzir-se em sentirem uma menor necessidade de censura criminal. No que respeita à idade, os jovens, enquanto “nativos digitais”, estão, geralmente, mais familiarizados com a tecnologia e expostos aos rápidos desenvolvimentos de IA, o que pode ter influenciado a sua perceção sobre a criminalidade da conduta exposta.
Não obstante, diferentemente de outros estudos (e.g., Flynn et al., 2023; Fido et al., 2025) e do que se assumiu na primeira hipótese, não se verificaram diferenças de género significativas no que respeita à culpabilização da vítima. Estes resultados sugerem um maior consenso em relação ao “lugar da culpa”, que pode ter sido potenciado pelo crescente debate público sobre o papel do consentimento e a VSBI. Apenas os jovens adultos (18 a 29 anos) e as pessoas LGBT+ culpabilizaram menos a vítima do que os participantes com idade superior a 30 anos e do que as pessoas heterossexuais e cisgénero. Estes resultados são consistentes com a segunda hipótese formulada e com evidências empíricas prévias, em que se têm verificado que ser mais velho é um preditor de maior nível de atribuição de culpa à vítima neste fenómeno (e.g., Fido et al., 2022; Fido et al., 2025). Também no estudo de Flynn et al. (2023), as pessoas LGB+ apresentaram menor probabilidade de culpar vítimas de VSBI, sendo que os autores teorizam que tal se pode dever à forma como as dinâmicas heteronormativas e genderizadas influenciam a perceção do risco, da culpa e da responsabilidade na partilha de imagens sexuais e/ou de nudez. Em específico, as tecnologias digitais têm um papel importante na expressão e comunicação sexual entre algumas comunidades marginalizadas (Flynn et al., 2022). Por exemplo, no estudo de Hertlein et al. (2015), a comunidade LGBT+ considerava mais aceitável a prática de sexting do que as pessoas heterossexuais. Desta forma, a maior normalização da prática consentida de atos sexuais digitais pode contribuir para uma menor deslocação da culpa para a vítima (Flynn et al., 2023).
Apesar dos resultados obtidos, esta investigação não está isenta de limitações que devem ser consideradas. Em primeiro lugar, a amostra constituída neste estudo é uma amostra por conveniência não-probabilística, não sendo representativa da população portuguesa. Por um lado, as mulheres e os jovens estão sobrerrepresentados na amostra e, por outro lado, a mesma é de reduzida dimensão. Assim, os resultados devem ser interpretados com alguma cautela, não podendo ser extrapolados para a população em geral. Ainda no que concerne à amostra, o pequeno número de participantes de género diverso ou não-binário limitou a possibilidade de analisar a vitimação através de uma lente não dicotomizada, mais inclusiva e compreensiva do espectro da diversidade de género. Assim, a investigação das experiências, necessidades, impactos e perceções de minorias de género e sexuais e a forma como as mesmas se intercetam com outras características e marginalizações (e.g., etnia, estatuto socioeconómico) são aspetos que se consideram importantes para investigações futuras, tanto a nível quantitativo (com constituição de amostras mais diversificadas e extensas) como qualitativo (e.g., através da condução de entrevistas, para explorar de um modo aprofundado as suas experiências de vitimação). No que toca às perceções, a utilização de apenas uma vinheta não permite uma observação abrangente do fenómeno, nomeadamente no que tange à prática de outros comportamentos (e.g., a disseminação ou a venda deste conteúdo), contextos e outras naturezas relacionais entre o autor e a vítima. Afigura-se igualmente importante estudar futuramente os perpetradores e as suas motivações, de forma a melhor compreender e prevenir esta prática.
Conclusões
Apesar de a IA poder apresentar aplicações positivas na sociedade (eSafety, 2020; Lucas, 2022), a possibilidade do seu uso para perpetrar abuso cresce exponencialmente, como a manipulação de imagens sexuais e/ou de nudez de adultos, mas também a criação de material de abuso sexual infantil (Okolie, 2023). Ainda que as imagens manipuladas sejam fictícias, são apresentadas como imagens verdadeiras da vítima (Delfino, 2019), desfocando assim as linhas da realidade (Jaiman, 2020; Okolie, 2023; Romero-Moreno, 2024). Uma vez que a existência dos indivíduos no ciberespaço e no mundo físico está interconectada, as vidas das pessoas representadas nestas imagens podem ser consideravelmente impactadas pela produção e disseminação deste conteúdo (Laffier & Rehman, 2023).
Adicionalmente, tendo em conta as constantes transformações da intimidade na contemporaneidade, é de assinalar a importância da educação sexual na prevenção de violência sexual no mundo tecnossocial. Entre os seus conteúdos, preconiza-se a ênfase na indispensabilidade da mutualidade e do consentimento para todos os atos que envolvam a sexualidade, intimidade e autonomia corporal e sexual de terceiros e a promoção de uma cidadania digital responsável e/ou de ética sexual digital (Henry & Powell, 2014). É ainda imprescindível que a educação sexual vise o desmantelamento de crenças de género e de sexualidade, enraizadas e propagadas de uma forma mais ampla na sociedade, que tornam a representação visual de corpos, principalmente os femininos, num instrumento preponderante de abuso e violência (Powell & Henry, 2017). Este é, indubitavelmente, um dos maiores desafios ao combate à violência sexual e de género (digital e não digital).
Denota-se a necessidade premente de regular os instrumentos de IA, exigir transparência sobre a forma como estas tecnologias estão a ser aplicadas e implementar abordagens proativas (eSafety, 2020; eSafety2024). Estas implicam a adoção de procedimentos, pelas plataformas, que antecipem os usos indevidos da IA (eSafety, 2020), através do desenvolvimento e implementação de medidas, como a construção de linhas de orientação, processos de deteção e remoção de imagens sintéticas sexuais e/ou de nudez, entre outras (eSafety, 2024). Conquanto o Regulamento Inteligência Artificial tenha trazido benefícios no estabelecimento de regras de utilização de IA, afigura-se importante classificar o uso destes instrumentos para a criação de conteúdo sexualmente abusivo como de risco elevado (e não apenas como conteúdo sujeito a obrigações de transparência, art.º 50.º, n.º 4), devido ao seu potencial para infringir os direitos das pessoas envolvidas, de forma a melhor proteger a sua privacidade e reputação (Romero-Moreno, 2024). Revela-se igualmente importante que as instituições judiciais tenham acesso a formação especializada em cibersegurança, de forma a acompanhar as tendências que rapidamente se desenvolvem em matéria de IA (Okolie, 2023).
Outrossim, a Diretiva (UE) 2024/1385 (2024) do Parlamento Europeu e do Conselho vem estipular que os Estados-Membros assegurem a punibilidade da produção, manipulação, adulteração e/ou divulgação de imagens que deem a aparência de que uma pessoa participa em atos sexualmente explícitos, sem o seu consentimento (art.º 5.º, n.º 1, al. b)), sempre que estes comportamentos sejam suscetíveis de causar danos graves à pessoa retratada nos mesmos. A obrigatoriedade de transposição desta Diretiva para a ordem jurídica portuguesa (até 14 de junho de 2027, conforme estipulado no art.º 49.º), aliada à inadequação e insuficiência dos tipos penais existentes aplicáveis ao conteúdo sexual real não consentido (e.g., art.º 192.º, n.º 1, al. /a); 193.º; 199.º do Código Penal, Decreto-Lei n.º 48/95, 1995), defendida por alguns autores (Januário, 2024; Silva, 2024), reforça a necessidade de criminalizar concretamente estas práticas, por exemplo, através da criação de um novo tipo penal. O Projeto de Lei n.º 202/XVII/1.ª (2025), aprovado na generalidade, vem tipificar a partilha deste material como crime contra a liberdade sexual e como crime público. Porém, a produção de material sexual ou de nudez manipulado per se não se encontra plasmada na alteração legislativa (170.º-A, n.º 2 “Quem sem consentimento divulgar, exibir, ceder ou disponibilizar a qualquer título ou por qualquer meio […] material manipulado, incluindo falsificações profundas, dando a ideia de que outra pessoa exibe a sua intimidade ou participa em atos sexuais”) (Assembleia da República, 2022, p. 11). Considerando que, no presente estudo, a vinheta apresentada especificava apenas a criação não consentida de uma imagem de nudez, os resultados parecem demonstrar uma consciencialização social sobre os impactos e riscos inerentes à produção deste conteúdo, independentemente da possibilidade da sua disseminação posterior. Assim sendo, as perceções sociais sugerem uma possível insuficiência da tutela penal, legitimando a ponderação quanto a um eventual alargamento do tipo legal.
Por fim, este estudo exploratório pode ser visto como um ponto de partida que poderá contribuir para o desenvolvimento de futuras investigações em Portugal sobre a violência sexual baseada em imagens e, em específico, sobre a manipulação não consentida de imagens sexuais e/ou de nudez.
Uso de inteligência artificial
Os/as autores/as declaram que não foi utilizada qualquer ferramenta de inteligência artificial, incluindo IA generativa, na escrita, análise de dados ou preparação deste manuscrito.
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Data de submissão: 04/03/2026 Data de aceitação: 14/07/2026
Notas
Por decisão pessoal, os autores do texto escrevem segundo o novo acordo ortográfico.
[1] Tradução livre, no original: “old wine in new bottles” (Grabosky, 2001, p. 1).
[2] O termo “género” refere-se a uma construção social e cultural, aos atributos psicológicos e sociais e aos comportamentos aprendidos que a sociedade, os indivíduos e as instituições sociais esperam daqueles que são etiquetados como homens ou mulheres, sendo que este conjunto de características é apelidado de masculinidade ou feminidade (Beleza, 2010).
[3] O Centro Internet Segura (s.d.) define spyware como “um tipo de código malicioso (malware) que recolhe informações sobre o utilizador, muitas vezes associadas à sua atividade online, mas também informação mais pessoal e sensível como dados bancários e acesso ilegítimo a documentos confidenciais.”
[4] Termo que descreve a captação, não consentida, de imagens da zona púbica por baixo da saia ou outro tipo de roupa exterior (McGlynn et al., 2017).
[5] Tradução livre, no original: “Artificial Intelligence is the ability of a machine to perform cognitive tasks that we associate with the human mind.” (Kreutzer & Sirrenberg, 2020, p. 3).
[6] Ao longo do texto, o termo “mulher” é utilizado para designar pessoas que se identificam com o género feminino independentemente do sexo atribuído à nascença.
[7] Semelhantemente ao explicitado na nota anterior, utiliza-se o termo “homem” para designar pessoas que se identificam com o género masculino.
[8] Conceito desenvolvido por Laura Mulvey (1975), que descreve o homem como detentor do olhar que objetifica a mulher, isto é, projeta as suas fantasias na figura feminina. Através da inspeção visual do corpo feminino, o olhar masculino potencia a objetificação sexual da mulher (Fredrickson & Roberts, 1997).
[9] Tradução livre, no original: “[deepfake technology] exists in a social environment rife with cybermisogyny, toxic-technocultures, and attitudes that devalue, objectify, and use women’s bodies against them.” (Burkell & Gosse, 2019).
[10] Dada a inexistência de resultados de investigação anterior relativos às perceções sobre o fenómeno com base nas outras variáveis sociodemográficas incluídas no presente estudo, não se formularam hipóteses para essas (e.g., habilitações académicas, rendimento familiar percebido).
Autores: Ana Júlia Torres e Samuel Moreira