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%