segunda-feira, 3 de julho de 2017

Por que as taxas de homicídios seguem um padrão “U” ?


Em maio tomamos os dados do Atlas da Violência 2015, publicado pelo IPEA/FBSP, para mostrar como a variação dos homicídios nos Estados entre 2005 e 2015 coincide com a variação na proporção de homicídios cometidos como arma de fogo, principalmente nas cidades mais populosas.

A interpretação é que o indicador proporção de mortes cometidas por arma de fogo é um indicador substituto para a variável desconhecida “quantidade de armas em circulação”, supondo que quando se mata mais com armas de fogo num lugar é porque existem mais armas disponíveis. Trata-se de uma variável “proxy” para armas, assim como proporção de suicídios cometidos por arma de fogo, armas apreendidas pela polícia ou armas perdidas, já que é difícil obter uma estimativa válida para quantidade real de armas em circulação. Aceita esta premissa, mostramos como as duas quantidades variam concomitantemente, no sentido mais armas, mais homicídios e vice-versa.

Durkheim falava na importância dos sociólogos replicarem, sempre que puderem, estudos anteriores, modificando-os ligeiramente no formato, incluindo novos dados ou novas variáveis alternativas de um mesmo conceito (As Regras do Método Sociológico). As hipóteses ficam mais robustas quando confirmadas em diferentes períodos e contextos e assim acrescentamos mais uma corroboração da hipótese que liga armas e crimes.

Além de incluir mais dados às séries e utilizar variáveis alternativas que refletem o mesmo conceito, uma forma adicional para corroborar hipóteses em condições não experimentais é a que Morris Rosenberg definia como processo de elaboração. Entre outros procedimentos, a pratica consiste em verificar se os resultados se mantem quando incluímos outras variáveis no modelo. Por exemplo, o que ocorre com a relação entre armas e homicídios quando desagregamos os dados por Região, classe de tamanho da população ou níveis sócio econômicos?

No gráfico abaixo vemos nas colunas azuis a taxa de homicídios por 100 mil habitantes (média de 2013 a 2015), por Região e classe de tamanho de população.






Conseguiram notar o padrão em forma de "U" em cada Região, isto é, taxas maiores de homicídios nas cidades menos e mais populosas e taxas menores nas cidades de tamanho médio?  O que explica esta distribuição em “U” das taxas de homicídio? Será que o tráfico de drogas e o crime organizado conseguem entrar apenas nas cidades pequenas e grandes e por algum motivo ainda não inexplicado não conseguem entrar nas cidades de médio porte?  Ou talvez o desemprego ou outra variável de cunho sócio econômico ou demográfico? Variações nas quantidades de recursos policiais? O que quer que seja, a variável explicativa candidata precisa acompanhar esta morfologia, não linear, para se adequar ao padrão observado.

A parte de cima do gráfico traz na linha laranja a proporção de mortes cometidas com armas de fogo em 2015 ou, simplesmente, quantidade de armas. Notaram alguma semelhança? O mesmo padrão em forma de "U"!!. Tanto nas cidades menores quanto nas maiores, em cada Região, é maior o uso de arma de fogo e nas cidades média é menor. A variável quantidade de homicídios por arma de fogo, neste sentido, se adequa à morfologia esperada e é uma boa candidata para explicar porque as taxas de homicídio são maiores nas cidades muito pequenas e muito grandes, mas não nas médias.

Os dados do Atlas sugerem deste modo que não apenas nas tendências temporais, vistas no outro artigo, como também no espaço, evidencia-se uma relação entre quantidade de armas e quantidade de homicídios. Morfologia ajuda a entender a etiologia ou, o estudo das formas dos fenômenos ajuda a entender suas causas.

As explicações teóricas alternativas precisam dar conta destas características temporais e espaciais. Quem tiver explicações alternativas, que traga seus dados. Não basta fazer conjecturas plausíveis sobre drogas, crime organizado ou experiências de gestão A ou B. É preciso submeter as conjecturas aos fatos. Do contrário serão sempre conjecturas.

Links:
https://public.tableau.com/profile/deolhonocrime#!/vizhome/relaoarmahd/Histria1?publish=yes

http://tuliokahn.blogspot.com.br/2017/06/a-siria-e-aqui.html



Anexo:
Classe de tamanho da população estimada de 2012
Região
txhd
% hd com arma
5 - 50001 até 100000
1 - Norte
37,6944909
57,05%
4 - 20001 até 50000
1 - Norte
30,23967917
52,40%
3 - 10001 até 20000
1 - Norte
31,68836009
60,15%
2 - 5001 até 10000
1 - Norte
33,37792835
69,06%
1 - Até 5000
1 - Norte
42,91031269
76,47%
7 - Maior que 500000
2 - Nordeste
59,69187615
82,67%
6 - 100001 até 500000
2 - Nordeste
55,47293035
80,27%
5 - 50001 até 100000
2 - Nordeste
42,81330534
73,46%
4 - 20001 até 50000
2 - Nordeste
36,76974452
71,24%
3 - 10001 até 20000
2 - Nordeste
31,83046567
74,84%
2 - 5001 até 10000
2 - Nordeste
39,3269784
83,47%
1 - Até 5000
2 - Nordeste
49,25152644
91,26%
7 - Maior que 500000
3 - Sudeste
19,88931821
69,74%
6 - 100001 até 500000
3 - Sudeste
25,41394561
63,60%
5 - 50001 até 100000
3 - Sudeste
18,47853921
58,78%
4 - 20001 até 50000
3 - Sudeste
19,91781835
62,06%
3 - 10001 até 20000
3 - Sudeste
21,96398139
72,70%
2 - 5001 até 10000
3 - Sudeste
29,91375382
82,58%
1 - Até 5000
3 - Sudeste
46,94649047
86,57%
7 - Maior que 500000
4 - Sul
32,85326765
78,65%
6 - 100001 até 500000
4 - Sul
29,07169498
72,67%
5 - 50001 até 100000
4 - Sul
21,50786097
58,69%
4 - 20001 até 50000
4 - Sul
20,78795574
66,42%
3 - 10001 até 20000
4 - Sul
22,40663333
66,91%
2 - 5001 até 10000
4 - Sul
28,29985708
80,21%
1 - Até 5000
4 - Sul
43,67358525
88,33%
7 - Maior que 500000
5 - Centro-Oeste
36,531917
69,76%
6 - 100001 até 500000
5 - Centro-Oeste
58,03213145
68,55%
5 - 50001 até 100000
5 - Centro-Oeste
53,27350554
65,84%
4 - 20001 até 50000
5 - Centro-Oeste
33,59562646
58,50%
3 - 10001 até 20000
5 - Centro-Oeste
30,63710674
58,05%
2 - 5001 até 10000
5 - Centro-Oeste
34,66769103
63,93%
1 - Até 5000
5 - Centro-Oeste
52,65041359
81,18%



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