Um algoritmo novo pode prever a ocorrência de crimes em grandes cidades, utilizando-se de padrões temporais e geográficos, de acordo com pesquisadores da Universidade de Chicago, nos Estados Unidos. Eles afirmam que as previsões têm cerca de 90% de precisão e podem ser feitas até uma semana antes do fato.
A equipe responsável pela criação do algoritmo é formada por cientistas de dados e cientistas sociais. A iniciativa foi revelada em um estudo publicado na revista científica Nature.
Apesar de parecer coisa de ficção científica, os pesquisadores dizem que não é uma espécie de solução usada no filme “Minority Report” (2002), em que policiais conseguiam visualizar exatamente o tipo de crime e o autor. O principal ponto do sistema é fazer previsões baseada em dados criminais.
O código foi alimentado com dados públicos sobre crimes violentos (como homicídios, espancamentos e agressões) e crimes contra a propriedade (como roubos e furtos). A partir disso, eles conseguiram identificar padrões para realizar previsões.
O crime não respeita limites
Forças policiais já haviam tentado utilizar outros modelos de tentativa de previsão da ocorrência de crimes. Mas, segundo os pesquisadores, o algoritmo deles é mais eficiente porque os sistemas antigos identificavam áreas onde crimes eram registrados e previa que eles se espalhavam para as regiões vizinhas a partir dali.
O novo divide as cidades em áreas iguais de cerca de 93 metros quadrados. Isso é importante porque são ignoradas outras divisões, como limites de bairros, buscando eliminar o viés político e social que existe nesse tipo de demarcação.
“Os modelos espaciais ignoram a topologia natural da cidade”, afirmou o sociólogo James Evans, um dos coautores, em entrevista ao site oficial da universidade. “Redes de transporte respeitam as ruas, calçadas e linhas de trens e ônibus. Redes de comunicação respeitam áreas de histórico socioeconômico similares. O nosso modelo permite a descoberta dessas conexões.”
O estudo mostra que, além de Chicago (Illinois), foram feitas previsões precisas para outras grandes cidades dos EUA, como Atlanta (Geórgia), Los Angeles (Califórnia), Portland (Oregon) e San Francisco (Califórnia). Em todas elas, o desempenho do algoritmo foi satisfatória.
Bairro rico ou bairro pobre?
Outro aspecto interessante é que o estudo leva em conta que a resposta policial ao crime varia de acordo com os bairros. Basicamente, crimes em locais com status socioeconômico mais elevado resultam em um maior número de prisões. Já nos bairros menos desenvolvidos, o número de prisões permanece inalterado, mesmo com o aumento da criminalidade.
Segundo outro pesquisador do estudo, Ishanu Chattopadhyay, o fenômeno demonstra como o crime nas áreas mais ricas faz com que a resposta seja aumentar a segurança nelas, o que retira recursos de policiamento das regiões mais pobres.
Entretanto, ele alerta: o algoritmo não deve ser usado para simplesmente dirigir a ação da polícia, como uem “Minority Report”. Sua recomendação é que esta pode ser uma ferramenta adicional nas estratégias de policiamento urbano.
“Você pode utilizá-lo como um instrumento de simulação para ver o que acontece quando o crime ocorre em uma área da cidade, ou quando há o aumento no reforço da segurança de outra. Se você aplicar todas essas variáveis, é possível enxergar como o sistema responde.”
