estimativas para progressão do coronavirus - dados e pressupostos

Perguntaram-se sobre como cheguei aos números mencionados no último post sobre coronavirus, onde faço alguns exercício de projeção. https://soundcloud.com/tulio-kahn/coronavirus

Abaixo publico os dados utilizados, cuja fonte primária é o Ministério da Saúde - e comento alguns pressupostos teóricos.

As colunas trazem, pela ordem:
- data da notificação

- quantidade de casos notificados nas últimas 24 horas

- quantidade acumulada de casos

- taxa de variação da quantidade acumulada, comparada ao dia anterior. Ela não é constante no tempo. Pressuposto é de que vá diminuindo no tempo, conforme governos e sociedade vão se mobilizando. Estimamos em 37% a variação diária de casos, com base na curva exponencial que melhor descreve a evolução dos dados, até dia 12 de março. Conforme o população vai se imunizando e as medidas de contenção são adotadas, esta taxa de variação tende a declinar.

- observe-se que no caso chinez e no restante do mundo agregado, a evolução de 500 para 4000 casos ocorreu em cerca de 12 dias, o que da uma variação de 65% ao dia. O número de casos é pequeno mas no Brasil trabalhamos com uma taxa menor: contaminação tardia, clima mais quente, precauções adotadas, menor fluxo de tursitas com os paises infectados, etc.

- fator de crescimento dos novos casos

- novos casos

- taxa de subnotificação (inicial retirada do caso chines, presupondo uma taxa declinante, conforme doença vai se generalizando). Acreditamos que sempre restará uma subnotificação de cerca de 30% dos casos, até mesmo porque vários casos são assintomáticos.

- estimativa mais confiável de casos, considerando a taxa de subnotificação

- porcentagem de casos graves (5%)

- porcentagem de casos que exigem hospitalização (14%)

- porcentagem de mortes. Ainda não é possível calcular para o caso brasileiro, de modo que existem vários cenários: 1) média mundial atual (3,6%), média mundial inicial (2%), padrão Coréia do Sul (1%), etc. Assim, até o final de março, usando os diferentes cenários, teríamos entre 315 e 1470 mortes, o que é uma variação ampla, conforme o cenário mais otimista ou pessimista.

- curva exponencial é a que melhor se ajusta aos dados brasileiros até o momento. y = 0e0,3127x
R² = 0,9545

- trata-se portanto de uma junção de um modelo empírico, extraido de dados brasileiros, parâmetros retirados de outros países e alguns pressupostos e estimativas próprias.

Data	qtde notificada	acumulada	tx devariação diária	fator de crescimento	novos casos	subnotifição	estimativa com subnotificação	graves 5%	hospitalização 14%	mortes estim subnot	mortes estimativa cum	2%	1%	EXPONENCIAL	estimativa exponencial	% infectados
26/02/2020	1,00	1,00	0			72%	2	0	0	0,1	0,0	0,0	0,0	1,365471786	#VALOR!	0,000
27/02/2020	0,00	1,00	0		-1	70%	2	0	0	0,1	0,0	0,0	0,0	1,365471786	1,37	0,000
28/02/2020	0,00	1,00	0	-	0	68%	2	0	0	0,1	0,0	0,0	0,0	1,365471786	1,37	0,000
29/02/2020	1,00	2,00	100		1	66%	3	0	0	0,1	0,1	0,0	0,0	1,365471786	1,37	0,000
01/03/2020	0,00	2,00	0	-          1,00	-1	64%	3	0	0	0,1	0,1	0,0	0,0	1,365471786	2,73	0,000
02/03/2020	0,00	2,00	0	-	0	62%	3	0	0	0,1	0,1	0,0	0,0	1,365471786	2,73	0,000
03/03/2020	0,00	2,00	0		0	60%	3	0	0	0,1	0,1	0,0	0,0	1,365471786	2,73	0,000
04/03/2020	1,00	3,00	50		1	58%	5	0	0	0,2	0,1	0,1	0,0	1,365471786	2,73	0,000
05/03/2020	4,00	7,00	133	3,00	3	56%	11	0	1	0,4	0,3	0,1	0,1	1,365471786	4,10	0,000
06/03/2020	6,00	13,00	86	0,67	2	54%	20	1	2	0,7	0,5	0,3	0,1	1,365471786	9,56	0,000
07/03/2020	6,00	19,00	46	-	0	52%	29	1	3	1,0	0,7	0,4	0,2	1,365471786	17,75	0,000
08/03/2020	6,00	25,00	32		0	50%	38	1	4	1,4	0,9	0,5	0,3	1,365471786	25,94	0,000
09/03/2020	0,00	25,00	0		-6	48%	37	1	4	1,3	0,9	0,5	0,3	1,365471786	34,14	0,000
10/03/2020	9,00	34,00	36	-          1,50	9	46%	50	2	5	1,8	1,2	0,7	0,3	1,365471786	34,14	0,000
11/03/2020	18,00	52,00	53	1,00	9	44%	75	3	7	2,7	1,9	1,0	0,5	1,365471786	46,43	0,000
12/03/2020	21,00	73,00	40	0,33	3	42%	104	4	10	3,7	2,6	1,5	0,7	1,365471786	71,00	0,000
13/03/2020	29,48	102,48	37	2,83	8	40%	143	5	14	5,2	3,7	2,0	1,0	1,365471786	99,68	0,000
14/03/2020	40,39	142,87	37	1,29	11	38%	197	7	20	7,1	5,1	2,9	1,4	1,365471786	139,93	0,000
15/03/2020	55,33	198,20	37	1,37	15	36%	270	10	28	9,7	7,1	4,0	2,0	1,365471786	195,08	0,000
16/03/2020	75,81	274,01	37	1,37	20	34%	367	14	38	13,2	9,9	5,5	2,7	1,365471786	270,64	0,000
17/03/2020	103,85	377,86	37	1,37	28	32%	499	19	53	18,0	13,6	7,6	3,8	1,365471786	374,15	0,000
18/03/2020	142,28	520,14	37	1,37	38	30%	676	26	73	24,3	18,7	10,4	5,2	1,365471786	515,96	0,000
19/03/2020	194,92	715,06	37	1,37	53	30%	930	36	100	33,5	25,7	14,3	7,2	1,365471786	710,24	0,000
20/03/2020	267,04	982,11	37	1,37	72	30%	1277	49	137	46,0	35,4	19,6	9,8	1,365471786	976,40	0,000
21/03/2020	365,85	1.347,96	37	1,37	99	30%	1752	67	189	63,1	48,5	27,0	13,5	1,365471786	1.341,04	0,001
22/03/2020	501,21	1.849,17	37	1,37	135	30%	2404	92	259	86,5	66,6	37,0	18,5	1,365471786	1.840,60	0,001
23/03/2020	686,66	2.535,84	37	1,37	185	30%	3297	127	355	118,7	91,3	50,7	25,4	1,365471786	2.524,99	0,001
24/03/2020	940,73	3.476,57	37	1,37	254	30%	4520	174	487	162,7	125,2	69,5	34,8	1,365471786	3.462,61	0,002
25/03/2020	1.288,80	4.765,37	37		348	30%	6195	238	667	223,0	171,6	95,3	47,7	1,365471786	4.747,15	0,002
26/03/2020	1.765,66	6.531,02	37		477	30%	8490	327	914	305,7	235,1	130,6	65,3	1,365471786	6.506,97	0,003
27/03/2020	2.418,95	8.949,97	37		653	30%	11635	447	1253	418,9	322,2	179,0	89,5	1,365471786	8.917,93	0,004
28/03/2020	3.313,96	12.263,93	37		895	30%	15943	613	1717	574,0	441,5	245,3	122,6	1,365471786	12.220,93	0,006
29/03/2020	4.540,13	16.804,06	37		1226	30%	21845	840	2353	786,4	604,9	336,1	168,0	1,365471786	16.746,05	0,008
30/03/2020	6.219,97	23.024,03	37		1680	30%	29931	1151	3223	1077,5	828,9	460,5	230,2	1,365471786	22.945,47	0,011
31/03/2020	8.521,36	31.545,39	37		2301	30%	41009	1577	4416	1476,3	1135,6	630,9	315,5	1,365471786	31.438,66	0,015

Aceitando-se este parâmetros, teremos cerca de 31 mil casos de coronaviros até o final do mês, ceteris paribus. (se nada for alterado). Ou 41 mil, considerando a subnotificação. Mortes variarão de 300 a 1400. Primeiras mortes devem ocorrer nos próximos 3 dias.

Repito aqui que se trata apenas de um exercício numérico de projeção, adotando parâmetros que ainda não sabemos ao certo quais são e considerando, de forma pouco realista, que comportamentos da sociedade e políticas governamentais não mudarão no período. O caso Chines e outras epidemias do passado, todavia, mostram que a certa altura, a taxa de crescimento começa a decrescer.

Tentativa de projeção dos casos de coronavirus no Brasil

Impacto das greves policiais sobre os homicídios

Resultados da pesquisa O que Pensam os Especialistas, edição 2019

Caros colegas, conforme prometido aos participantes da pesquisa O que Pensam os Especialistas, seguem os resultados preliminares da última edição: Segunda edição da pesquisa O que Pensam os Especialistas. Nesta edição de 2019, acrescentamos 17 questões ao formulário, que foi respondido por 61 especialistas. Os resultados foram bastante parecidos aos obtidos em 2017. Assim, optamos por contrastar as respostas dos especialistas oriúndos das forças policiais com as respostas dos especialistas oriundos das universidades. Existem diferenças relevantes entre eles, dependendo do tópico. Testes de Qui-quadrado foram utilizados para verificar as diferenças estatisticamente significantes.

link para o arquivo no researchgate:

https://www.researchgate.net/publication/338655662_Pesquisa_O_que_Pensam_os_Especialistas_2019

Física Social – o renascimento de um conceito antigo na criminologia

Na última edição da prestigiosa revista Nature há um artigo assinado por policiais federais brasileiros mostrando como desbarataram uma rede de pornografia na deep web utilizando recursos da física e da matemática. Pelo que se depreende da matéria nos jornais, a investigação utilizou em particular a análise de redes, que é um ramo da física e da matemática conhecido por topologia, inaugurado segundo a lenda por Euler, ao propor o conhecido problema das pontes de Konisberg.

A análise de rede permite visualizar relacionamentos complexos usando gráficos de símbolos conectando nós (agentes) e arestas (interações) e calcular medidas precisas de tamanho, forma e densidade destas redes como um todo, bem como a posição de cada elemento dentro dela. Além dos gráficos e sociogramas, existem diversos indicadores numéricos para analisar as redes e os indivíduos dentro dela.

São várias métricas para identificar a posição que um indivíduo ocupa dentro de uma rede. Entre as principais estão as medidas de “centralidade”, que descrevem como um nó em particular (agente) está posicionado com relação à rede.  Alguns agentes podem ser mais centrais porque servem de ponte com outras partes da rede ou porque estão conectadas com pessoas mais influentes. Além da posição dos membros dentro de uma rede, existem métricas para avaliar dimensões agregadas da rede como um todo. Densidade, por exemplo, é uma medida agregada de rede usada para descrever o nível de interconexão dos agentes. É a contagem do número de relacionamentos observados na rede, dividido pelo total de possíveis relacionamentos. A medida procura capturar de forma quantitativa a ideia sociológica de coesão entre um grupo.

Esta técnica de análise é bastante utilizada pelas policiais para identificar transações entre contas bancárias, ligações telefônicas entre centenas de números, lideranças dentro do crime organizado e agora, mais intensamente, redes formadas nas mídias sociais e na internet para cometer ilegalidades.

É interessante notar que o termo física social utilizado nesta investigação foi retomado nos últimos anos, para descrever a análise do comportamento humano usando big data e a matemática. Analisando, como fizeram nossos policiais, milhares de interações nas redes sociais entre criadores e consumidores de pornografia infantil. Mas a ideia de física social é bem anterior e era bem mais ampla do que o conceito atual.

Esta tentativa de aproximar as ciências humanas da física não vem de hoje. Com efeito, Auguste Comte chamava primeiramente a sociologia de física social, na medida em que os fenômenos sociais podiam ser tratados como “coisas” e estavam sujeitos a leis. Tratava-se de dar uma capa de cientificidade ao novo ramo de estudos e para isso nada melhor do que pegar emprestado os termos das ciências naturais. Inspirado em Saint-Simon, Comte usou o termo “física social” em 1822 no ensaio onde expôs o programa positivista, definindo-a como “a ciência que se ocupa com o estudo dos fenômenos sociais considerados à mesma luz dos elementos astronômicos, físicos, químicos e fisiológicos, ou seja, como estando sujeitos a leis naturais e invariáveis, cuja descoberta é o objetivo especial de suas pesquisas.”

A criminologia, que é um ramo da sociologia, desde cedo incorporou a linguagem das matemáticas e das ciências, até mesmo por conta de sua proximidade com as ciências forenses, onde a química, biologia, física e matemática foram percebidas desde cedo como ferramentas essenciais no caso da investigação de crimes individuais. Mas a criminologia raramente trata de casos individuais e dedica-se antes ao estudo do crime como fenômeno coletivo, de massa. Há uma diferença entre a criminalística forense e a criminologia.

Como estudo de fenômenos sociais de massa, a estatística desde cedo foi utilizada na criminologia - começando com Quetelet, para a análise dos fenômenos criminais. Em seu Recherches sur le Penchant au Crime aux Différents Âges (Pesquisa sobre a Propensão de Cometer Crimes em Diferentes Idades), foi um dos pioneiros no uso da estatística para entender o comportamento criminal, mostrando como fatores como o clima, sexo e idade ajudam a entender os padrões criminais. Foi estudando a influência do clima que Quetelet cunhou o conceito de “leis térmicas da criminalidade”, novamente numa alusão às ciências naturais.

O uso da estatística, matemática e física é hoje corriqueiro na criminologia. Há inclusive uma conhecida série norte americana chamada NUMB3RS em que o personagem principal é um professor de matemática que ajuda seu irmão policial do FBI a solucionar crimes. Todos os capítulos foram elaborados com base em técnicas e casos realmente existentes. No episódio piloto, Dan e Charles querem encontrar um criminoso serial e para isso colocam num mapa os endereços de onde os ataques foram cometidos. Olhando para um sprinkler (um regador de plantas automático) através da janela, Dan tem uma epifania: não é possível determinar onde os pingos disparados pelo sprinkler giratório vão cair pois existem centenas de variáveis em jogo. Mas, se olharmos onde os pingos caíram, podemos prever com grande grau de acerto qual é a origem dos pingos – ou o centroide dos ataques.

A técnica consiste em construir uma superfície de probabilidade, a partir do local dos crimes atribuídos ao mesmo autor. A ideia é que o criminoso não comete crimes em frente de casa, mas também não se desloca a centenas de quilômetros para cometer um crime. Seu padrão de deslocamentos pode ser determinado e a distância da origem calculada usando a conhecida fórmula newtoniana do inverso do quadrado da distância! Mais especificamente, usamos uma curva chamada exponencial negativa truncada. Utilizamos esta técnica muitos anos atrás na SSP-SP para prender um estuprador serial chamado Ferrugem, que atuava na Vila Mariana. O case bem-sucedido virou uma matéria divertida na Superinteressante cujo título era como Sir Isaac Newton ajudou a prender Ferrugem.

Figura: Análise de rede armamentista na Internet

Álgebra e geometria são também bastante comuns em outras técnicas espaciais de investigação criminológica. Para identificar padrões em mapas, uma rotina elementar é construir uma matriz de contiguidade ou de distância (que áreas são vizinhas ou próximas) e depois multiplicar esta matriz pela matriz do atributo de interesse, como taxas criminais, renda, pobreza, etc. O resultado desta multiplicação de matrizes é colorido no mapa, mostrando o quanto o fenômeno é concentrado ou disperso espacialmente. O conceito de hot spot, utilizado diariamente pelas polícias, nada mais é também do que uma construção matemática, um algoritmo de agrupamento que colore num mapa de calor as áreas de maior densidade criminal, durante certo período de tempo.

É da área de geoestatística criminal, aliás, que veio a conhecida “lei da concentração espacial dos crimes”, concebida por Weisburd e colegas. Assim como uma pequena porcentagem dos criminosos é responsável por uma quantidade desproporcional de crimes, uma porcentagem pequena de ruas e quadras são responsáveis por quantidades desproporcionais de crimes. Trata-se de um fenômeno universal, uma vez que nem todos os espaços da cidade são igualmente atrativos para os criminosos. Ou seja, a distribuição de crimes no espaço nunca será homogênea. São leis no sentido probabilístico, mas a próprio física concebe há muitos anos suas “leis” como de natureza probabilística, principalmente após o nascimento da física quântica e a formulação do Princípio da Incerteza.

Em suma, seria possível escrever páginas e páginas sobre os usos atuais da matemática e da física na análise criminológica atual. Da mecânica tomamos de empréstimo a fórmula da gravidade para analisar o comportamento dos criminosos no espaço, da termodinâmica a influência do clima e da temperatura nos padrões criminais, do movimento ondulatório pegamos ferramentas e conceitos para analisar os ciclos criminais em sua frequência, amplitude e periodicidade, da topologia o estudo das redes, etc. Usamos frequentemente por analogia termos como “inércia”, “indução”, “entropia” ou “contágio” para descrever os fenômenos sociais. Mais importante, herdamos o uso da matemática como ferramenta de análise, a uso de dados empíricos, o conceito de experimento e várias outras práticas que fizeram da criminologia um ramo das ciências.

Parabéns aos policiais federais brasileiros, que deram uma lição mostrando que crime se combate com leis. Mas desta vez, leis da física e não apenas com aquelas contidas nos códigos penais.

Feminicídios: explosão do fenômeno ou mudança de classificação?

Nos últimos quatro anos os meios de comunicação têm divulgado matérias sobre aumentos crescentes e alarmantes nos feminicídios. O Brasil seria o 5º pior país do mundo neste tipo de crime. Nosso argumento aqui é que boa parte deste crescimento é um artifício estatístico. O problema já é grave o bastante sem que seja preciso exacerbá-lo com a divulgação de estatísticas duvidosas.

O crime de feminicídio foi criado em 2015 e antes disso os assassinatos de mulheres eram classificados simplesmente como homicídios dolosos, independente da motivação, contexto ou relação com o autor. Com a criação da nova natureza jurídica, os operadores do direito (advogados, delegados, promotores, juízes) foram progressivamente substituindo a antiga classificação jurídica pela nova, agora “hedionda”. Trata-se de um fenômeno comum quando da alteração de um tipo penal, uma vez que o direito não é uma ciência exata.

O gráfico baixo traz, por exemplo, a taxa média de estupros no Sudeste entre 2001 e 2019 e mostra claramente o impacto da mudança de legislação em 2009, quando a definição de estupro foi ampliada. A média passa de 6,2 em 2008 para 10 em 2009, depois 21 e finalmente 25 por 100 mil em 2012. É difícil saber nestes casos o que se deveu ao aumento do fenômeno e o que se deve ao processo de aprendizado na aplicação da norma. Seria preciso retroagir e reclassificar os casos antigos segundo a nova definição para controlar o efeito do aprendizado. Se pegarmos as estatísticas de atentado violento ao pudor veremos a tendência inversa, tornando clara a substituição de uma natureza pela outra. Jornalistas desavisados diriam que houve uma explosão de estupros no país...

Vimos que feminicídio é crime hediondo, punido com mais rigor que o homicídio doloso. Se qualificar um crime como hediondo tinha por finalidade inibi-lo, à primeira vista não foi isso o que aconteceu, como alguém poderia falaciosamente argumentar. Em São Paulo os feminicídios cresceram de 40 para 136 casos (240%) entre 2015 e 2018 e em todo o Brasil o crescimento foi de 168,6% no período, passando de 449 para 1206 casos. Mas como vimos, não é possível saber se tivemos aumento real ou apenas um aperfeiçoamento progressivo no uso da nova tipologia criminal. Novamente, seria preciso reclassificar os casos de homicídio de mulheres dos anos anteriores, para identificar se está ou não ocorrendo aumento desta modalidade criminal. Nossa hipótese é de está ocorrendo simplesmente uma substituição de uma classificação jurídica por outra, como no caso dos estupros em 2009.

A tabela abaixo sugere uma substituição progressiva e linear de homicídios dolosos por feminicídios. No período 2015 a 2018, os homicídios dolosos de mulheres caem -18,4% em São Paulo e -13% no Brasil como um todo e os feminicídios, como vimos, aumentam respectivamente 240% e 168%. Quando somamos os homicídios dolosos com os feminicídios, a situação aparenta ser muito mais estável: queda de -1,3% em São Paulo e aumento de 3,1% no país como um todo.

Feminicídios e Homicídios femininos – Sudeste e Brasil – 2015 a 2018

Fontes: SSP/SP, ISP RJ, TJRJ, SINESP

O dado mais interessante surge no canto inferior direito da tabela, que traz a porcentagem dos feminicídios dentro dos homicídios dolosos femininos. Em São Paulo era de apenas 7,1% quando a lei foi criada e passa a 29,5% em 2018. No primeiro semestre de 2019 já chega a 38%. No Brasil como um todo, os feminicídios representavam 9,7% das mortes de mulheres em 2015 e representam hoje algo em torno de 30% dos casos (208,9 % de crescimento).

Fenômenos criminais são bastante “rotineiros” e padronizados, raramente se movendo nesta velocidade. A interpretação mais plausível, portanto, é de que presenciamos uma lenta fase de aprendizado coletivo no que tange à aplicação da norma. A própria criação do novo tipo penal e as reportagens que se seguiram contribuíram para sensibilizar os operadores do direito com relação ao fenômeno, antes apenas um subtipo de motivação dos homicídios.

Possivelmente este aprendizado ainda se encontra em andamento e esta substituição se aprofundará nos próximos um ou dois anos, até que se solidifique uma interpretação do que se encaixa ou não na definição. Segundo o IPEA, 39% dos homicídios de mulheres ocorrem dentro dos domicílios e creio que a porcentagem de feminicídios dentro dos homicídios femininos deva se aproximar com o tempo deste patamar. O Mapa da Violência de 2015 estimou que os feminicídios equivalem a 50,3% dos homicídios femininos, o que nos colocaria ainda mais longe da porcentagem “correta”.

O Global Study on Homicide divulgado em 2018 pela UNODC permite comparar a porcentagem de feminicídios dentro do total de homicídios femininos. Segundo o estudo da UNODC, em todo o mundo os “feminicídios” representam 58% das mortes de mulheres, porcentagem puxada pela África, Ásia e Oceania. Nas Américas, a proporção é de 46%. Isto ocorre porque nos países Latino Americanos há um grande número de morte de mulheres relacionadas ao tráfico, roubos e outras circunstancias não domésticas. Esta porcentagem varia em função da motivação local dos homicídios, se mais interpessoais ou ligados à dinâmica criminal. Estando corretas estas estimativas da UNODC, significa que provavelmente ainda estamos no período de aprendizado e que os registros de feminicídio no país devem crescer.

Mas o argumento mais convincente em favor da hipótese da substituição em detrimento da hipótese do aumento está na análise de outros crimes contra as mulheres, que estão em queda. A tabela abaixo trás os dados de lesão corporal dolosa, maus tratos e ameaças contra mulheres em São Paulo, também para o período 2015 a 2018. Lesões caíram -1,2% no período, maus tratos – 9,4 e ameaças -2,6%.

Crimes contra mulheres

Ano	LCD	Maus Tratos	Ameaça
2018	50688	356	57296
2017	50665	329	57508
2016	52336	352	58963
2015	51331	393	58826
Variação	-        1,25	-                  9,41	-        2,60

Fonte: SSP/SP

Não é impossível que isso aconteça, mas diria que é bastante implausível que estejamos vendo ao mesmo tempo uma explosão real de feminicídios, ao mesmo tempo em que vemos uma queda de lesões, maus tratos e ameaças, pelo menos no caso de SP. A única explicação seria que as agressões se tornaram mais letais (por exemplo, com uso de armas de fogo), mas não há evidências sobre isso. A flexibilização das armas de fogo poderia provocar este efeito sobre os feminicídios, mas felizmente a sociedade ainda tem resistido às investidas do governo federal.

E como estamos falando de padrões criminais, em que situação estamos em termos comparativos? Somos de fato o 5º pais mais “feminicida”? É difícil responder, pois os países adotam definições diferentes de feminicídio. A maioria dos casos, todavia, se enquadraria nos casos de homicídios domésticos, cometidos por parceiros íntimos ou familiares. (que não coincide com a definição jurídica brasileira, mas é uma boa aproximação). Esta é a definição operacional adota pela UNODC, que reconhece algum grau de subjetividade nas diferentes definições de feminicídio.

Segundo o Global Study on Homicide da UNODC de 2018, a taxa média mundial de “feminicídios” é de 1,3 por 100 mil mulheres, tomando os números de 2017. No mesmo ano, a taxa para o Brasil foi de 1,05: 100 mil, ligeiramente menor, portanto, do que a média mundial. A média brasileira é menor do que a Africana (3,1) e das Américas (1,6), mas maior do que a Europeia (0,7:100 mil) ou Asiática (0,9). Assim, comparando pela taxa por cem mil mulheres, ainda que a definição adotada pela UNODC seja diferente da brasileira, não parece ser correta a estimativa de que somos o 5º pior país do mundo, pelo menos em termos de risco relativo, se estamos falando de feminicídio. O engano vem do mal uso do Mapa da Violência de 2015, que fala em taxa de homicídio feminino (4,8 por 100 mil em 2013), comparando com 83 países,  e não em feminicídio, até porque a legislação tinha acabado de ser aprovada e não existiam estatísticas sobre feminicídio no Brasil.

Não se trata de diminuir a relevância do problema, mas de colocar os números em seu devido lugar. Há indícios de que não estamos vivendo uma explosão de feminicídios, mas antes uma mudança progressiva no sistema de classificação. E que a incidência de feminicídios no Brasil, ao menos no momento, é próxima do padrão mundial. Estatísticas equivocadas podem levar a políticas equivocadas. É preciso deixar os números “assentarem”. Já são graves o suficiente e nada impede que avancemos, sem histerias coletivas, na solução do problema.