sexta-feira, 20 de março de 2020

Coronavirus e segurança pública




Uma pandemia muda hábitos de milhões de pessoas, em escalas raramente vistas.  Mexe com a economia, medos, deslocamentos, exposição.  Como não poderia deixar de ser, produz impactos em diversas áreas, entre elas a da segurança.

Alguns efeitos já são visíveis, como as tentativas de fuga e rebelião nos presídios, uma vez que o medo de contágio é grande e o risco é real, dada as condições de vida nos estabelecimentos penais.  Embora a idade média da população prisional seja menor do que a da população em geral e bem menor do que a do grupo de risco, o contágio é inevitável e as condições de tratamento quase inexistentes, nos casos graves.  Visitas devem ser interrompidas para benefício dos presos, mas a medida gera insatisfação. Alternativas, no caso de epidemia generalizada,  são a soltura dos condenados a crimes sem gravidade e evitar ao máximo novos encarceramentos, tanto no sistema adulto quanto juvenil. Lembre-se também que os agentes penitenciários estarão altamente expostos no caso de uma epidemia, de modo que é preciso limitar ao máximo os riscos dentro do sistema prisional.

Policiais, por sua vez, estarão mais expostos a contaminação, uma vez que se trata de função essencial e que não pode ser exercida de casa. Eles continuarão nas ruas e talvez tenham que usar a força para prender indivíduos infectados que não querem se submeter à quarentena, internação, tratamentos médicos, etc., lojistas recalcitrantes, vendedores de produtos milagrosos contra o vírus e outros tipos que tem problemas em seguir as novas regras ou querem tirar vantagens da situação. No limite, atuar contra rebeliões e saques. Lembre-se que o código penal conta com dispositivos que se aplicam as epidemias. O artigo 267 do CP penaliza quem “causar epidemia, mediante a propagação de germes patogênicos, como pena de reclusão, de dez a quinze anos enquanto o artigo 268 pune quem “Infringir determinação do poder público, destinada a impedir introdução ou propagação de doença contagiosa com pena de detenção, de um mês a um ano, e multa”. É preciso portanto pensar em medidas protetivas, como o uso de EPIs, licenças para os grupos de risco, etc. para proteger os trabalhadores dos serviços essenciais.

Num primeiro momento, com a diminuição do fluxo de pessoas e das oportunidades criminais, devemos presenciar a diminuição dos crimes de rua. As casas estarão também mais protegidas, com os moradores dentro de suas propriedades e os veículos nas garagens. Contrabando e tráfico devem diminuir com o fechamento das fronteiras e a diminuição do fluxo de cargas e passageiros.

Em médio e longo prazo, contudo, com os efeitos da recessão econômica, é provável que vejamos um aumento da criminalidade, caso medidas anticíclicas sejam insuficientes para deter os efeitos da crise. Existem projeções estimando  desemprego generalizado no setor de serviços, falência de milhares de empresas, para além do derretimento das bolsas, etc. Cenários pessimistas falam de uma recessão longa e intensa, com consequências inevitáveis nos níveis de criminalidade.

É provável que vejamos também mudanças na natureza dos crimes. Se caem os crimes de contato, talvez vejamos um aumento dos crimes virtuais, através de mensagens fraudulentas, por exemplo, explorando os temores da população com relação ao novo coronavirus. A venda de produtos falsos, como o álcool gel, já pode ser vista nas ruas. Outros golpes associados à epidemia devem aparecer. Do mesmo modo, a permanência da família em casa por períodos prolongados e numa situação estressante pode gerar um aumento dos conflitos domésticos.

Numa situação mais extrema de carência de produtos alimentares e de saúde, é possível que vejamos saques a estabelecimentos comerciais – especialmente farmácias e supermercados  -, embora o fenômeno não tenha sido registrado em nenhum país até agora. Não apenas porque não houve desabastecimento como porque as pessoas temem sair nas ruas e andar em grupos, o que pode ser um inibidor para os saques. Mas diria que precisamos prestar atenção a esta possibilidade, caso haja risco de desabastecimento, com o prolongamento da quarentena.

As consequências da pandemia serão muitas e variadas, algumas negativas e outras positivas, por incrível de pareça. Como topa epidemia, existe um ciclo de aceleração e desaceleração, mais cedo ou mais tarde. Vemos gente tentando se aproveitar da crise, mas também exemplos de abnegação e solidariedade. Nestas situações críticas tendemos a deixar de lado as diferenças e pensar enquanto espécie. Quem sabe depois disto tudo passemos a dar menos importância a picuinhas e frivolidades. E a valorizar coisas importantes como a família, as amizades, a ciência, a saúde e a escolha lideranças políticas competentes para lidar com situações de crise.





quinta-feira, 19 de março de 2020

Programa Em Frente Brasil: sugestões para uma metodologia de avaliação e primeiras impressões




Políticas públicas têm custos para a sociedade e precisam ser sistematicamente avaliadas. Esse é um dos motivos pelos quais o poder público, menos frequentemente do que deveria, executa projetos piloto, antes de implementar alguma política em larga escala. A ideia, tomada de empréstimo das ciências experimentais, é que o projeto piloto consiga identificar os erros e acertos, fornecer uma estimativa de valores envolvidos, do impacto sobre os indicadores que se almeja modificar, antes da adoção universal.

Este é o caso, por exemplo, do projeto Em Frente Brasil, de iniciativa do Ministério da Justiça. Trata-se de um projeto piloto iniciado em cinco municípios com o objetivo de reduzir a criminalidade violenta, através de uma nova metodologia que aposta na prevenção social e repressão qualificada, integração entre os diversos atores em diferentes níveis de governo, diagnóstico local da criminalidade, contratos locais com os municípios, etc. Detalhes sobre o projeto podem ser facilmente obtidos no site do Ministério da Justiça e não carece descrevê-lo aqui. (https://www.justica.gov.br/news/collective-nitf-content-1567102301.36).

A intenção de fazer um projeto piloto é louvável e muitas vezes o poder publico inicia políticas públicas em larga escala sem uma avaliação prévia de custos e impactos. Mas um projeto piloto só se presta à sua finalidade se for executado com rigor, pois do contrário pode induzir a resultados equivocados. Dito isso, uma primeira dificuldade para a avaliação do projeto Em Frente Brasil que gostaria de destacar é sua natureza não controlada nem randomizada. Os municípios parte do projeto foram intencionalmente selecionados por terem elevadas taxas de homicídios entre 2015 e 2018, estarem em regiões metropolitanas, em Estados e Municípios que concordaram em colaborar com o projeto federal, entre outros critérios. Trata-se, portanto de uma amostra não aleatória e para a qual não foi criado ex-ante um grupo de controle. Estas características da amostra tornam bastante difícil para o analista discernir se os eventuais efeitos se devem às ações colocadas em prática pelos governos ou à alguma destas características particulares consideradas na seleção. Não existe um “contrafactual” claro com relação ao qual possamos comparar a evolução da criminalidade para nos assegurarmos que se deveram ao projeto.

Olhando os dados até aqui, sabemos que os homicídios (aparentemente roubo também) estão em queda nestes cinco municípios que fazem parte do Em Frente Brasil quando comparamos o ano de 2019 com 2018. Mas esta tendência de queda já vinha ocorrendo antes. Ela ocorre igualmente ou mais intensamente em diversos outros municípios que não fazem parte do projeto-piloto. Como podemos então garantir que não estamos diante de uma associação espúria, se não estamos controlando inúmeros fatores, existe viés de seleção na escolha dos integrantes do programa e não temos um bom contrafactual?

Uma metodologia para tornar a avaliação mais robusta

É muito comum para os pesquisadores se depararem com situação como estas, quando uma nova lei é promulgada, uma política pública é iniciada, um novo fenômeno se manifesta repentinamente. Raramente nestes casos toma-se o cuidado ou tem se a possibilidade de pensar num design experimental ou amostras aleatórias e os analistas são instados a posteriori a se pronunciar sobre o impacto das medidas, leis e fenômenos de interesse. Para estes casos foram pensadas as estratégias quase-experimentais.

Foi pensando nestas situações que foram criadas diversas estratégias metodológicas, como a análise de séries temporais interrompidas, a construção dos “grupos sintéticos” ou o pareamento de casos a posteriori. Em todos estes casos procurasse simular qual teria sido o resultado caso a intervenção não tivesse ocorrido e em seguida compara-se o resultado previsto pelo modelo com o resultado realmente obtido. Num resumo bastante simplista, conclui-se pela significância ou insignificância do impacto, conforme a magnitude das diferenças entre o esperado e o observado. Assim, por exemplo, conclui-se pela eficácia do Estatuto do Desarmamento pois, pensando contrafactualmente, os homicídios teriam provavelmente crescido, conforme as tendências pré 2003, numa intensidade bem maior do que fato cresceram. Ou pela eficácia da Lei Seca pois os homicídios caíram mais nas cidades que as adotaram, quando comparados com cidades similares.

Não vou me debruçar aqui sobre todas as estratégias disponíveis, mas apenas dizer que é possível simular experimentos e exercer controles a posteriori, de modo a conferir maior robustez à análise de impactos. Especificamente no caso do projeto piloto Em Frente Brasil, uma possível estratégia é encontrar municípios similares aos cinco municípios do programa (grupo focal) e observar as tendências dos homicídios neste grupo que chamamos pareado. Em outras palavras, para cada um dos cinco municípios que estão no programa, trata-se de encontrar um “par”, que não faça parte do programa. Infelizmente encontrar estes municípios similares não é tão simples como parece. Similares com relação a que? Que variáveis devemos selecionar, que tenham relação com o fenômeno de interesse, neste caso os homicídios? Que método de pareamento adotar, quando falamos de muitas dimensões diferentes? Como tratar estas variáveis? Como saber se criamos um bom grupo pareado? Para encontrar os municípios pareado utilizamos um algorítimo K-nn (Vizinhos mais próximos), depois de escolher as variáveis através de uma regressão lienar usando a taxa de homicídios de 2018 como variável dependente e de reduzir a dimensionalidade dos dados através uma análise de componentes principais. 

Resumindo os achados, a análise de vizinhos mais próximos sugere que o grupo Em Frente Brasil, formado pelos municípios Paulista, Goiânia, Cariacica, São José dos Pinhais e Ananindeua, pode ser pareado com um grupo formado pelas cidades “vizinhas” Cachoeirinha, Sinop, Teresina, Macaé, João Pessoa e Foz de Iguaçu. Não se trata de proximidade espacial, mas sim de proximidade com relação à um grupo de variáveis, que por sua estão linearmente correlacionadas a taxa de homicídios.

Aceita a premissa de que os municípios EFB são razoavelmente similares aos municípios pareados, o passo seguinte seria comparar as tendências dos homicídios antes e depois do programa. Uma questão que precisa ser pensada é: desde quando o programa começa a fazer efeito? Oficialmente o programa começa apenas em setembro de 2019, mas o anuncio dos municípios participantes e as mobilizações locais começaram já no segundo trimestre de 2019. O anúncio e a mobilização dos agentes municipais e estaduais nestas cidades podem provocar efeitos positivos antes mesmo da entrada dos recursos federais em setembro, antecipando um pouco os efeitos do programa. Estamos considerando aqui os dados de julho em diante, supondo que os efeitos começam a se manifestar pouco antes do início oficial do programa.

No quadro abaixo vemos as quantidades de homicídios dolosos nos diferentes grupos de municípios, tomando o período de julho a outubro de 2018 e 2019. No grupo EFB os homicídios caem de 340 para 194 (-43%), no grupo aleatório passam de 228 para 207 (-9%) enquanto no grupo pareado caem de 272 para 209 (-23%).


As diferenças entre os períodos pré e pós tratamento entre o grupo tratado e o grupo controle são estatisticamente significativas, em contraste com o observado quando utilizamos o grupo aleatório como controle.





Os dados iniciais sugerem, portanto, que algo de diferente está ocorrendo nos municípios EFB e que o projeto federal é provavelmente o responsável por isso.


O último dado divulgado para os homicídios dolosos é para outubro de 2019 e os dados sobre os demais crimes não estão disponíveis por município, de modo que não é possível aprofundarmos a análise nem chegar a uma conclusão mais robusta sobre o impacto do programa federal. A intenção do artigo tampouco era essa, mas antes a de pensar em estratégias e metodologias que permitam uma avaliação mais adequada do projeto, introduzindo um grupo pareado a posteriori para melhorar a avaliação dos resultados. Se o método sugerido não produziu um grupo de municípios comparável, é possível pensar em outras metodologias, mas algo precisará ser proposto neste sentido. Caso contrário qualquer conclusão será frágil.

Como antecipado, há várias outras questões não resolvidas e que precisam ser investigadas antes de formarmos um veredito sobre o projeto. Ainda é cedo pra dizer se funciona. O governo defende sua iniciativa (https://www.justica.gov.br/news/collective-nitf-content-1570024970.38) enquanto alguns analistas começam a questionar os poucos dados disponíveis (https://facesdaviolencia.blogfolha.uol.com.br/category/em-frente-brasil/). Em ambos os casos, avalio que as conclusões são frágeis pela precocidade e por deficiências metodológicas.

O programa Em Frente Brasil parece ser de longe a melhor iniciativa tomada pelo atual governo federal na esfera da segurança pública. Como cidadãos podemos gostar ou não do governo de plantão e já adianto – para que os leitores possam fazer seu julgamento do artigo - que tenho sérias reservas a ele, principalmente pela postura com relação à flexibilização das armas de fogo, que pode colocar a perder os eventuais ganhos do Em Frente Brasil. Mas como cientistas temos que nos ater às evidências, sine ira et studio – como recomendava o velho Max Weber. O risco é jogarmos fora um projeto que pode ser promissor, num país com uma quantidade enorme de mortes.

A versão completa do estudo pode ser lida no Reseacrhgate:


sexta-feira, 13 de março de 2020

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.

sexta-feira, 17 de janeiro de 2020

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

quinta-feira, 16 de janeiro de 2020

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.






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