filme<\/a> “Minority Report” (2002), em que policiais conseguiam visualizar exatamente o tipo de crime e o autor. O principal ponto do sistema \u00e9 fazer previs\u00f5es baseada em dados criminais.<\/p>\nO c\u00f3digo foi alimentado com dados p\u00fablicos sobre crimes violentos (como homic\u00eddios, espancamentos e agress\u00f5es) e crimes contra a propriedade (como roubos e furtos). A partir disso, eles conseguiram identificar padr\u00f5es para realizar previs\u00f5es.<\/p>\n
O crime n\u00e3o respeita limites<\/h2>\n
For\u00e7as policiais j\u00e1 haviam tentado utilizar outros modelos de tentativa de previs\u00e3o da ocorr\u00eancia de crimes. Mas, segundo os pesquisadores, o algoritmo deles \u00e9 mais eficiente porque os sistemas antigos identificavam \u00e1reas onde crimes eram registrados e previa que eles se espalhavam para as regi\u00f5es vizinhas a partir dali.<\/p>\n
O novo divide as cidades em \u00e1reas iguais de cerca de 93 metros quadrados. Isso \u00e9 importante porque s\u00e3o ignoradas outras divis\u00f5es, como limites de bairros, buscando eliminar o vi\u00e9s pol\u00edtico e social que existe nesse tipo de demarca\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
“Os modelos espaciais ignoram a topologia natural da cidade”, afirmou o soci\u00f3logo James Evans, um dos coautores, em entrevista ao site oficial da universidade. “Redes de transporte respeitam as ruas, cal\u00e7adas e linhas de trens e \u00f4nibus. Redes de comunica\u00e7\u00e3o respeitam \u00e1reas de hist\u00f3rico socioecon\u00f4mico similares. O nosso modelo permite a descoberta dessas conex\u00f5es.”<\/p>\n
O estudo mostra que, al\u00e9m de Chicago (Illinois), foram feitas previs\u00f5es precisas para outras grandes cidades dos EUA, como Atlanta (Ge\u00f3rgia), Los Angeles (Calif\u00f3rnia), Portland (Oregon) e San Francisco (Calif\u00f3rnia). Em todas elas, o desempenho do algoritmo foi satisfat\u00f3ria.<\/p>\n
Bairro rico ou bairro pobre?<\/h2>\n
Outro aspecto interessante \u00e9 que o estudo leva em conta que a resposta policial ao crime varia de acordo com os bairros. Basicamente, crimes em locais com status socioecon\u00f4mico mais elevado resultam em um maior n\u00famero de pris\u00f5es. J\u00e1 nos bairros menos desenvolvidos, o n\u00famero de pris\u00f5es permanece inalterado, mesmo com o aumento da criminalidade.<\/p>\n
Segundo outro pesquisador do estudo, Ishanu Chattopadhyay, o fen\u00f4meno demonstra como o crime nas \u00e1reas mais ricas faz com que a resposta seja aumentar a seguran\u00e7a nelas, o que retira recursos de policiamento das regi\u00f5es mais pobres.<\/p>\n
Entretanto, ele alerta: o algoritmo n\u00e3o deve ser usado para simplesmente dirigir a a\u00e7\u00e3o da pol\u00edcia, como uem “Minority Report”. Sua recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 que esta pode ser uma ferramenta adicional nas estrat\u00e9gias de policiamento urbano.<\/p>\n
“Voc\u00ea pode utiliz\u00e1-lo como um instrumento de simula\u00e7\u00e3o para ver o que acontece quando o crime ocorre em uma \u00e1rea da cidade, ou quando h\u00e1 o aumento no refor\u00e7o da seguran\u00e7a de outra. Se voc\u00ea aplicar todas essas vari\u00e1veis, \u00e9 poss\u00edvel enxergar como o sistema responde.”<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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