Da relação entre indicadores de desempenho e indicadores de resultado

 

A Polícia Militar de São Paulo chegou a fazer 17 milhões de revistas pessoais em 2017. Como o Estado tem cerca de 46 milhões de habitantes, isto significa que 37% da população paulista foi, em algum momento, abordada ou identificada pela polícia.

Dado que as abordagens não são aleatórias – mas concentradas em determinados bairros, gênero, faixa etária, classe social e cor – algumas parcelas da população são abordados diversas vezes num ano.

Este número não inclui apenas as abordagens a “suspeitos” nas ruas. Pessoas que solicitam o apoio da polícia pelo 190 ou testemunhas de ocorrências também costumam ser identificadas e entram neste cômputo.  Mas na maioria dos casos trata-se realmente de um “baculejo”, uma “dura” ou uma “geral”, como os jovens negros paulistas e os motociclistas, onde me incluo,  bem sabem. O fato de que existam tantas expressões para nomear a prática já é uma evidência eloquente da sua disseminação. Por outro lado, deixando de lado a questão da legalidade e oportunidade, como pesquisador creio que é possível que esta seja uma das razões do sucesso de São Paulo na redução de armas em circulação e outros delitos...

O número impressiona, tanto mais quando a legislação especifica que a revista pessoal deve ser feita apenas quando existe uma “suspeita fundamentada”. O conceito sempre foi utilizado de forma bastante frouxa pelas polícias. Durante uma entrevista sobre racismo nas abordagens, um oficial argumentava que não existem pessoas suspeitas à priori, mas “situações suspeitas”. Quando o repórter pede que ele exemplifique uma situação suspeita, o policial não titubeou: “por exemplo, quatro negros dentro de um carro de luxo”.

A suspeita fundamenta exige algo mais concreto que a mera suspeição: um policial que viu a arma na cintura, que presenciou a venda da droga, um individuo que foge ao avistar a viatura, etc. Os tribunais estão cada vez mais rigorosos com relação à prática: recentemente a 6º turma do STJ considerou ilícita as provas obtidas no caso de um individuo que foi encontrado com drogas durante uma revista pessoal. https://www.stj.jus.br/sites/portalp/Paginas/Comunicacao/Noticias/20042022-Revista-pessoal-baseada-em-%E2%80%9Catitude-suspeita%E2%80%9D-e-ilegal--decide-Sexta-Turma.aspx

Sem entrar no mérito da decisão, o fato é que por diversos motivos – baixa produtividade (estima-se que apenas 1% das revistas traz algum resultado), prejuízo à imagem das polícias ou maior rigor da justiça - as revistas pessoais estão caindo drasticamente em São Paulo nos últimos anos. As revistas pessoais caíram de 4,5 milhões no terceiro trimestre de 2016 para 2,4 milhões no mesmo período de 2022, uma redução drástica de 47% no período.

 

 

 

Estas podem não ser as únicas explicações para a queda na quantidade de revistas. Como ocorre com outros indicadores, número de revistas é tanto um indicador de “desempenho” ou performance (o que a polícia faz, input) quanto um indicador de “resultado” (o que a polícia obtém, output). Em outras palavras, o indicador revistas pessoais varia com o volume de criminalidade, assim como número de veículos recuperados acompanha o volume de veículos subtraídos ou volume de drogas apreendidas seguem as drogas em circulação.

A hipótese aqui é que parte substancial da queda no número de revistas se deva à queda da criminalidade no Estado. Com efeito, diversos outros indicadores, tanto de desempenho quanto de resultados, apontam nesta direção.

Dos 34 indicadores de desempenho, nada menos que 30 apresentam queda entre 2017 e 2022. As exceções mais nítidas são os laudos e exames necroscópicos, que tiveram crescimento elevado, não obstante a queda nos homicídios. Neste caso temos ganhos reais em “produtividade”, com o aumento dos laudos e exames por homicídio.

É certo que existem outras explicações para a queda de alguns indicadores: as câmeras corporais ajudam a entender a queda nos indicadores de letalidade (mas observe-se que mortos e feridos caem mesmo na folga, quando não existem câmeras). A queda na quantidade de Policiais Civis, cujo déficit é estimado em 15 mil agentes, pode explicar por sua vez parte da redução na quantidade de mandados de prisão, termos circunstanciados e inquéritos. (mas observe-se que houve queda também nas prisões em flagrante, efetuadas pela PM).

Outra parcela da explicação pode estar simplesmente na queda da criminalidade no período. Não obstante o crescimento de algumas modalidades criminais, como os sequestros, estupros de vulneráveis e furtos – além dos casos de estelionato digital, não divulgado[1] - vemos uma queda nos crimes de maior volume, como roubo de veículos, roubos, furtos de veículos ou lesão corporal dolosa. O resultado é uma queda de 18% no total de crimes violentos e de 11% no total de BOs no período analisado.

Em outras palavras, existe uma associação entre os indicadores de resultado e os indicadores de desempenho, de tal forma que a queda dos primeiros explica em parte a queda dos últimos.

A hipótese alternativa é de que a polícia está diminuindo o ritmo de atuação nos últimos anos, particularmente de 2017 para cá. Nesta conjectura, seria, ao contrário, a diminuição do desempenho policial que explicaria uma diminuição nos crimes registrados. Com efeito,  parte dos registros de ocorrências é fruto de flagrante policial e uma diminuição no empenho pode provocar uma diminuição na quantidade de crimes registrados pela polícia.

O caso típico é o de tráfico de drogas, crimes sem vítimas, onde a quase totalidade dos registros depende da atuação policial. Ninguém vai do Distrito fazer uma BO de tráfico.

Contra esta hipótese alternativa, contudo, existem algumas evidências. Diversas modalidades de crimes que não são majoritariamente flagrantes e que independem do esforço policial estão também em queda. Além disso, esta queda na criminalidade é generalizada nacionalmente e não é plausível imaginar que todas as policiais estaduais tenham simultaneamente decidido reduzir o ritmo de suas atividades ao mesmo tempo.

Cada indicador de segurança pública tem sua própria dinâmica e examinamos no início diversos fatores que podem impactar na quantidade de revistas feitas pela PM. Mas com os dados sugerem, parece existir algo de mais geral, que atinge em São Paulo – e provavelmente nos demais estados – quase todos os indicadores de desempenho. Não se trata, portanto de uma piora na gestão dos últimos gestores e a título de transparência devo dizer aos leitores que faço parte do Conselho de Segurança da SSP. Certamente há muito a ser feito pela gestão que se inicia, como a urgente recomposição dos quadros da Polícia Civil.

Mas é provável que a queda generalizada dos indicadores de desempenho nos últimos anos se deva à queda da criminalidade. É preciso cuidado na interpretação, pois o reverso também é verdadeiro: o crescimento dos indicadores de desempenho pode simplesmente refletir o aumento do crime e não melhora da polícia ou da gestão. A relação entre os dois tipos de indicadores é complexa e são necessárias análises adicionais para interpretar a relação entre eles ou os efeitos que as gestões podem ter sobre eles.

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[1] Note-se que a categoria Crimes contra o Patrimônio cresce 40% no período, em contraste com os furtos, que crescem apenas 14% e com os roubos, que caem 14%. Isto provavelmente se deve ao crescimento intenso dos estelionatos e crimes patrimoniais digitais, cuja mensuração e divulgação é urgente.

Entrevista ao R7, programa Fala Brasileiro - novembro de 2022

 

Algoritmo de vizinhos mais proximos para pareamento

Séries temporais : teste de causalidade Granger

Sobre o uso de evidências na gestão pública

No início de setembro participei com colegas pesquisadores de uma mesa no 16º encontro do Fórum Brasileiro de Segurança Pública, a respeito de “políticas públicas baseadas em evidências”. Trata-se de um movimento que começou nos anos 60, mas que apenas há alguns anos vem se disseminando no Brasil, onde as políticas públicas geralmente estão baseadas nos costumes, ideologia ou evidências pouco robustas. 

Em alguns países gestores públicos podem ser punidos se implementarem políticas públicas sem terem pesquisado antes quais as evidências sobre o funcionamento destas políticas, quando existentes. A responsabilização do gestor pela incúria com o dinheiro público é uma forma de incentivar esta busca pelas boas práticas, que as vezes existem e são simplesmente ignoradas. E na esfera da segurança, como na saúde, o problema não é apenas do mau uso do dinheiro público, mas da aplicação de uma política que pode ser desastrosa e custar vidas e patrimônio alheio. As áreas da saúde, educação e economia, para citar algumas, estão mais avançadas que a segurança pública neste quesito. Enquanto a saúde conta com o Datasus e a Fiocruz, a educação como o INEP e suas inúmeras avaliações e a economia com institutos como o Ipea, na segurança o debate ainda é dominado pelas discussões jurídicas, doutrinárias, muito mais do que em base empírica. 

Quando falamos em “evidências” estamos falando muito mais do que em base empírica, método indutivo e correlações bivariadas. Evidencias pouco robustas podem ser enganosas, uma vez que o acaso e variáveis omitidas, vieses de seleção e comparações mal feitas podem levar a resultados equivocados. O site Spurial Correlations está cheio de exemplos curiosos sobre correlação espúrias altamente significantes do ponto de vista estatístico, como a famosa correlação entre número de filmes protagonizados por Nicolas Cage e número de pessoas que morrem por afogamento nos EUA...Falamos aqui em evidências científicas, o que implica em adotar metodologias robustas, formulação de hipóteses, designs analíticos, amostras não enviesadas e diversos procedimentos que permitam com alguma segurança dizer que uma política funciona, é apenas promissora ou não funciona. 

A Universidade de Maryland popularizou nos anos 90 uma escala de robustez dos estudos, de 5 níveis, que vão dos estudos correlacionais mais simples aos experimentos controlados randomizados, padrão ouro da pesquisa nas ciências naturais. A rigor, apenas do nível 3 para cima podemos falar em estudos quase experimentais e fazer recomendações de políticas que sejam razoavelmente seguras. O problema no Brasil é que não apenas temos pouca pesquisa empírica sobre segurança pública como a imensa maioria dos estudos não chega sequer ao nível 3, quase experimental, de pesquisa. Como demostrou Kopttique numa revisão sistemática dos estudos sobre homicídios, dos cerca de 13 mil estudos localizados na revisão, apenas 41 atendiam aos critérios mínimos de robustez científica e a maioria eram estudos correlacionais não experimentais (o que não significa que sejam irrelevantes, pois são úteis para refinar hipóteses). 

Em mais de 30 anos de trabalho na administração pública e na academia, eu mesmo jamais tive a oportunidade de participar de um experimento controlado randomizado, assim como a maior parte dos meus colegas de profissão! Isso decorre de vários fatores. Diferente das ciências naturais, tanto por razões éticas quanto por razões intrínsecas ao objeto de estudo, é muito difícil conduzir um tipo de experimento de laboratório quando lidamos com fenômenos sociais. 

É praticamente impossível criar uma “sociedade alternativa” como grupo de controle, com o qual poderíamos contrastar os resultados observados de uma intervenção qualquer. Mas esse não é o único obstáculo: para a área de segurança faltam recursos para pesquisa, bons dados, uma cultura de avaliação e mesmo os conhecimentos especializados sobre técnicas e métodos de avaliação. Frequentemente recomendamos e ensinamos os gestores de segurança a fazer suas próprias avaliações como preconizado no método IARA de resolução de problemas ou nos “Observatórios” de boas práticas. Mas a verdade é que a avaliação de políticas públicas é uma atividade bastante complexa e mesmo nas faculdades de ciências sociais, economia ou administração, arrisco a afirmar que raramente formamos profissionais capazes de enfrentar os desafios de uma avaliação robusta. Como comparei na minha fala, é como se estivéssemos ensinando algumas noções de primeiros socorros aos operadores de segurança e demandando que façam cirurgias cerebrais... 

Talvez essa tarefa só seja possível hoje no Brasil em alguns poucos centros de pesquisa altamente qualificados, como o IPEA, INEP, Fiocruz e outras instituições governamentais de alto nível, onde a formação de um pesquisador demanda décadas de treinamento especializado. Ou em algum think tank altamente especializado em algum tema, ligado a alguma instituição universitária. A administração pública nem contrata nem forma pesquisadores, mas no máximo gestores bem informados. E exigimos deles que façam julgamentos consistentes sobre programas e políticas que custam milhões de reais e às vezes, vidas. A formação de pesquisadores qualificados é um processo longo e custoso e esta mão de obra apenas recentemente começou a ser formada na esfera da segurança. 

Esses obstáculos não significam que devemos então deixar de lado as evidências na administração pública, não obstante as carências alinhavadas. Nos meus anos de gestor público no governo federal e estadual, aprendi a desenvolver algumas técnicas que, se não resolve o problema de todo, ajudam pelo menos a caminhar em direção aos quase experimentos, com padrões mínimos de cientificidade. Foram, fazendo um trocadilho, quase pesquisas ou quase-estudos, mas que creio que ajudaram a gestão naqueles momentos a checar se estavam trilhando no caminho certo: policiamento comunitário melhora imagem da polícia? Reduzir armas reduz homicídios? Mais policiais reduzem crimes? E câmeras de vídeo? Supedâneos? Lei Seca? Estatuto do Desarmamento? Registro eletrônico de ocorrências? Infocrim? Uma primeira coisa que um pesquisador sem recursos isolado num universo de bacharéis pode fazer é aproveitar os “experimentos naturais”. 

Os experimentos naturais ocorrem “quando algum evento exógeno, como uma mudança de política do governo muda o ambiente no qual indivíduos, famílias, instituições ou municípios operam.” Pode ser uma nova lei, um novo procedimento administrativo, uma pandemia, momentos especiais que modificaram a dosagem de algum recurso policial, etc. Tratam-se de eventos raros, não controlados e cuja distribuição as vezes está longe de ser aleatória. A grande vantagem é que estes eventos estão ai, quase se oferecendo ao pesquisador para serem analisados, criando contra factuais para explorar as diferenças entre os fenômenos “previstos” e os fenômenos “observados”, que é um dos grandes desafios da avaliação. A série histórica de armas apreendidas pelas polícias mudou depois do Estatuto do Desarmamento? Podemos analisar a série antes e depois da nova lei e comparar com os valores previstos, usando algum método de predição temporal, como contrafactual. Lei Seca diminui homicídios? Neste caso temos não apenas a data de introdução da lei como municípios “similares” para usar como grupo de controle. A polícia entrou em greve ou, ao contrário, aumentou o efetivo em dias especiais de policiamento? Podemos verificar o efeito destas mudanças de dosagem de policiamento em alguns crimes. Os homicídios estão em queda em São Paulo ou também nos demais Estados? O que aconteceu nos municípios dos estados vizinhos, com o mesmo perfil sócio econômico? O que aconteceu com os crimes durante a pandemia, quando o isolamento social variou tanto no tempo quanto no espaço? Policiamento comunitário melhora a sensação de segurança? Vamos compará-lo com as áreas onde ainda predomina o policiamento tradicional. Estes são exemplos de perguntas e pesquisas reais que fizemos na Coordenadoria de Análise e Planejamento de São Paulo na década passada. 

A ideia básica aqui é a mesma: aproveitar estes quase experimentos de origem externa, encontrar algo similar com que se possa comparar e medir os efeitos, lançando mão de técnicas estatísticas que não precisam ser muito sofisticadas. É claro que estes procedimentos estão sujeitos a críticas e que não atendem a todos os requisitos de um experimento. É difícil defender que estamos comparando coisas que são de fato comparáveis, mesmo se esforçando para encontrar contra factuais legítimos. Se falta validade interna, em compensação estes exemplos permitem uma validação externa que muitas vezes os experimentos de laboratório não tem: são situações reais que se repetiram em centenas e as vezes milhares de locais e momentos. Centenas de pesquisas em todo o mundo replicaram resultados semelhantes como a queda da criminalidade patrimonial de rua (em algumas modalidades) durante o período do COVID. 

Os eventos “naturais” e as descontinuidades espaciais e temporais podem e devem, portanto ser encarados como oportunidades para a pesquisa, apesar das suas limitações. Mas os pesquisadores não precisam ficar a espera e na dependência destas oportunidades. Existem hoje métodos e técnicas, sobretudo econométricas, pensadas para transformar dados estatísticos em quase experimentos. Estes modelos buscam exercer controle sobre variáveis omitidas, lidar com outros problemas de endogeneidade como causação recíproca ou erros de mensuração das variáveis, criar contra factuais e grupos de controle que sejam comparáveis, de modo a assegurar que os resultados encontrados se devam realmente ao “tratamento”, no caso as variáveis explicativas dos modelos, e não ao acaso. 

Na lista abaixo nomeamos alguns destes modelos mais utilizados nas pesquisas criminológicas atuais. • Modelo de efeitos fixos: Uso de dados em painel; • Modelo IV: Uso de variáveis instrumentais e regressão em dois ou mais estágios; • Modelo de Diferenças em diferenças; • Regressões descontínuas; • Construção de grupo de controle sintético; • Pareamento de grupos por matching, balanced scorecard, etc; 

Uma revisão rápida na literatura criminológica recente vai encontrar dezenas de estudos que lançaram mão destes e outros métodos econométricos. São modelos probabilísticos e sujeitos a erro, mas hoje mesmo as pesquisas nas ciências naturais são de natureza probabilística e isso não elimina seu caráter científico. Os problemas aqui são outros: ausência de variáveis importantes nos modelos, raridade de genuínas variáveis instrumentais, validade da medida para representar o conceito que se quer medir, instabilidade dos coeficientes, etc. Utilizamos, por exemplo, meia dúzia de dimensões para construir um grupo de controle sintético ou para parear grupos por matching, quando na realidade os grupos tratamento e controle podem se diferenciar em função de centenas de dimensões não controladas. ]

Os modelos devem ser submetidos a uma série de testes estatísticos para serem validados, mas mesmo assim, muita coisa é simplesmente assumida pelos pesquisadores, sem maiores verificações. Modelos matemáticos são e sempre serão instrumentos heurísticos, um resumo precário dos fenômenos reais complexos que se procura explicar. São, como diz o conceito, quase experimentos. Mas são também o melhor que a ciência produziu até o momento para assegurar resultados que tenham algum grau de confiabilidade. A ideia das políticas públicas baseadas em evidências é que os recursos públicos são escassos e que os gestores tem a obrigação moral e intelectual de aplicar estes recursos do modo mais eficiente possível. Quando existem avaliações sobre uma prática, elas precisam ser levadas em conta e não devem ser ignoradas. 

Deus nos livre de um governo tecnocrata e “científico” (até pq consenso científico pode estar errado), que era o ideal da sociologia positivista quando a disciplina se originou. Valores e articulações políticas também são critérios relevantes para decisões administrativas. Gestores podem imprimir suas orientações e preferências pessoais na administração. Trata-se de encontrar aqui, como sempre, o equilíbrio entre valores e evidências. Pois ainda quando as evidências e os métodos são frágeis, o consenso atual é de que é melhor basear nossas ações neles do que em ideologias ou no velho argumento de sempre se fez assim.

Correlatos dos roubos de veículos nos Estado na última década

 

Há uma literatura relativamente abundante sobre a dinâmica dos homicídios no Brasil, justificada pela gravidade do fenômeno, procurando entender os motivos para o crescimento do fenômeno a partir dos anos 80 e sua queda, mais recentemente, desde meados de 2017. Porém existem bem menos estudos dedicados a outros crimes, como os roubos de veículos e outros crimes patrimoniais, que também estão em tendência de queda nos anos recentes, na maioria dos Estados.

O gráfico abaixo traz a taxa de roubo de veículos por 100 mil habitantes por UF, entre 2010 e 2021. É possível identificar aumentos mais intensos no Acre, Paraíba, Piauí, Rondônia, Roraima e Sergipe, todos eles estados menos desenvolvidos das Regiões Norte e Nordeste. Observe-se que estas são também as Regiões onde os homicídios têm crescido nos últimos anos (e é possível que os dois fenômenos estejam relacionados: mais roubos = mais sensação de insegurança = mais armas = mais homicídios, mas este é outro artigo).

Na maioria dos Estados, contudo, é nítida a queda dos roubos de veículos nas últimas décadas, principalmente no Sudeste, como no Rio e em São Paulo, que concentram o maior número de casos.

 

 

Existem várias tentativas de explicação para o fenômeno, como a melhora nos equipamentos de segurança dos automóveis, o monitoramento por GPS e outras tecnologias, a intensificação da fiscalização dos desmanches e venda de peças usadas, aumento de prisões e gastos em segurança, migração para crimes digitais como os estelionatos, para citar apenas algumas.

Como se trata de fenômeno que atingiu grande número de Estados e mais ou menos no mesmo período, gosto de imaginar que variáveis macroeconômicas e sociais estão também por trás do processo: dinâmica demográfica, renda, ciclos econômicos e outras. Estas variáveis ajudam a entender também por que observamos quedas nos Estados mais desenvolvidos e crescimento nos menos desenvolvidos.

O modelo abaixo usa dados em painel para os 27 Estados e 11 anos, de 2010 a 2021 e permite submeter a teste algumas das variáveis mencionadas. Infelizmente não dispomos de dados sobre o uso das novas tecnologias de monitoramento nos veículos, migração para outros crimes ou repressão aos desmanches, por UF e ano e certamente o modelo omite variáveis importantes. Parte destas omissões é sanada pelo uso do painel com efeitos fixos, mas isto não resolve o problema de todo.

Existem dados sobre número de prisões de adultos e menores e despesas dos Estados em segurança por UF e ano, mas nestes casos, é provável imaginar que temos problemas de endogeneidade, como causação recíproca: número de prisões e despesas em segurança afetam a criminalidade, mas inversamente, criminalidade também afeta os número de prisões e as despesas em segurança. O problema da endogeneidade poderia ser minimizado com o uso de variáveis instrumentais (que estão relacionadas com estas variáveis explicativas, mas não com os erros da regressão). Mas não é fácil encontrar variáveis deste tipo, que estejam relacionadas, por exemplo, ao gasto em segurança, mas não relacionadas ao crime. Nos testes preliminares, estas variáveis de esforço da atividade policial aparecem relacionadas positivamente com os roubos, diferente do esperado. Mas estas estimativas são enviesadas e pouco confiáveis na ausência de um bom “instrumento”.

O modelo, portanto, tem suas limitações e se atem a algumas variáveis demográficas e sócio econômicas que se assume sendo exógenas. A variável dependente é a taxa de roubo de veículos por 100 mil habitantes, cuja vantagem é contar com uma boa notificação, uma vez que se trata de bem de alto valor e geralmente segurado. Como variáveis explicativas adicionamos o coeficiente gini de concentração de renda, a taxa de fecundidade defasada em 15 anos, uma variável dummy para Covid (1 para 2020 e 2021 e 0 para os demais anos) e um indicador de ciclo econômico, oriundo da Pesquisa Mensal do Comércio do IBGE. Incluímos também no modelo a busca pelo termo “porte de arma” coletada através do Google Trends. A busca por armas de fogo está intrinsecamente relacionada ao medo do crime e incluímo-la aqui como uma proxy de “sensação de insegurança”, na impossibilidade de mensurar diretamente o fenômeno.

 

 

 

 

. xtreg txrveic    gini   fecdef15  covid   gogtrend ciclopmc  , fe vce(robust)

 

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        284

Group variable: codeuf                          Number of groups  =         27

 

R-sq:                                           Obs per group:

     within  = 0.1093                                         min =          9

     between = 0.0012                                         avg =       10.5

     overall = 0.0139                                         max =         11

 

                                                F(5,26)           =      12.65

corr(u_i, Xb)  = -0.2512                        Prob > F          =     0.0000

 

                                (Std. Err. adjusted for 27 clusters in codeuf)

------------------------------------------------------------------------------

             |               Robust

     txrveic |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

        gini |  -178.9162   94.88386    -1.89   0.071    -373.9528    16.12039

    fecdef15 |  -21.07845   14.81514    -1.42   0.167    -51.53139    9.374502

       covid |  -28.65656   5.683228    -5.04   0.000     -40.3386   -16.97451

    gogtrend |   .5949738   .1909934     3.12   0.004     .2023813    .9875664

    ciclopmc |   17.23177   5.267683     3.27   0.003     6.403896    28.05965

       _cons |    197.378   43.88613     4.50   0.000     107.1688    287.5873

-------------+----------------------------------------------------------------

     sigma_u |  43.474597

     sigma_e |  34.998082

         rho |  .60677284   (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

 

 

A análise dos coeficientes sugere que a taxa de roubo de veículo está relacionada negativamente como a concentração de renda no Estado. Em outras palavras, quanto maior a concentração de renda, menor o roubo de veículo. A taxa de fecundidade defasada não se demonstrou estatisticamente significativa, mas é curioso notar que o sinal da relação é negativo. Em ambos os casos, o esperado, segundo a hipótese de que desigualdade e pobreza geram criminalidade, é que o sinal fosse positivo, uma vez que tanto gini elevado como fecundidade elevada são características de regiões mais pobres e desiguais. O modelo sugere que as taxas de roubo foram mais elevadas no período analisado nos Estados mais ricos e desenvolvidos, favorecendo a hipótese de que - ao contrário dos crimes contra a vida, ligados à pobreza - , os crimes contra o patrimônio estão ligados às oportunidades criminais. É nos Estados mais ricos e desenvolvidos que existem mais veículos disponíveis e eventualmente um maior comércio de peças usadas e esta disponibilidade parece aumentar esta modalidade criminal. No mesmo sentido vai a variável ciclo PMC, cujo coeficiente é positivo e significativo, indicado que os roubos de veículo tendem a aumentar justamente nos anos em que o comércio vai melhor.

 

A dummy para Covid se comportou como esperado, significativa e negativa, comprovando a queda da criminalidade patrimonial durante a pandemia, que reduziu drasticamente a quantidade de veículos em circulação, novamente sugerindo que “a oportunidade faz o ladrão”. Finalmente, o modelo sugere que a relação é positiva e significativa entre roubo de veículos e a variável busca por “porte de arma” do Google. A interpretação aqui é que nos anos e Estados em que há mais roubos, há também mais busca por armas pela população, sugerindo que o medo de ser roubado alimenta a busca por porte de armas. A busca por armas cresceu em praticamente todos os Estados no período, mas especialmente naqueles em que as taxas de roubo de veículo foram mais elevadas. É interessante observar que se o modelo nos ajuda a entender alguns aspectos da distribuição e etiologia dos roubos de veículos, ele parece contribuir pouco para a explicação da dinâmica temporal e por qual o motivo os roubos de veículos começaram a cair abruptamente nos últimos anos. Alguma coisa grande aconteceu neste meio tempo, mas ainda nos faltam hipóteses de trabalho mais elaboradas e dados para entender o fenômeno.

Presença nas redes sociais determina intenção de voto?

 

 

Não existe consenso sobre o impacto que a presença dos candidatos nas redes sociais tem sobre as eleições. Trata-se de um fenômeno relativamente recente e pouco estudado. No Brasil, o uso das redes sociais de forma massiva durante as eleições ocorreu mais intensamente a partir das eleições de 2018, quando Bolsonaro, disputando por um pequeno partido e com poucos recursos, venceu as eleições presidenciais. Argumenta-se que a campanha pelas redes teve papel relevante nas campanhas de Obama e Trump, mas é difícil isolar especificamente o papel das redes nestes resultados.

Nas últimas eleições presidenciais, analistas atribuíram parte do bom desempenho de Bolsonaro ao engajamento do candidato nas redes sociais, quando inclusive foi acusado de práticas ilegais como disparo em massa de mensagens pelo WhatsApp e disseminação de fake news, práticas objeto de investigações pela justiça. As práticas abusivas durante as campanhas passaram a ser mais bem controladas pelo TSE e pelas próprias empresas nas eleições subsequentes, embora ainda seja grande a quantidade de informações enganosas que circulam pelas redes.

O Estadão lançou recentemente uma ferramenta onde é possível acompanhar o tamanho, crescimento e engajamento dos candidatos presidenciais nas principais redes – com exceção do Tik Tok, última moda entre os jovens. Por outro lado, os agregadores de pesquisas eleitorais nos dão uma boa noção do potencial de voto em cada candidato. A questão interessante que se coloca é saber se e em que medida a presença nas redes tem de fato se traduzido em intenção de votos para os candidatos.

A tabela abaixo traz o número de seguidores dos quatro principais candidatos à presidência. Em conjunto, os candidatos mobilizam quase 63 milhões de pessoas, o que equivale a aproximadamente 40% do eleitorado brasileiro, estimado em 156 milhões. (o cálculo não é exato, pois há seguidores nas redes que não são eleitores). Bolsonaro tem 47 milhões de seguidores, o equivalente a 30% do eleitorado. Lula, em comparação, tem “apenas” 10 milhões de seguidores, o equivalente a cerca de 7% dos eleitores. Ciro tem pouco mais de 4 milhões e Simone Tebet não chega aos 700 mil seguidores.

 

Candidato	Facebook	Twiter	Instagram	Youtube	total	% eleitores
Bolsonaro	14604896	8553027	20397946	3740000	47295869	30.2%
Lula	499461	3973664	5622670	513000	10608795	6.8%
Ciro	974162	1434985	1281373	480000	4170520	2.7%
Tebet	160582	334024	179973	8960	683539	0.4%
	16239101	14295700	27481962	4741960	62758723	40.1%

 

 

Número de seguidores não é a única métrica relevante, pois há que se levar em conta a intensidade do engajamento e o uso de outros sistemas como o WhatsApp ou Telegram, que são ferramentas de comunicação mas também bastante utilizadas no Brasil para a transmissão de informações sobre política. De todo modo, podemos supor que o número de seguidores reflita de algum modo a presença dos candidatos nas redes.

Bolsonaro tem a maior parte dos seguidores no Instagram (43%) e no FaceBook (30,9%) enquanto Lula concentra seus seguidores no Instagram (53%) e Twitter (37,5%), assim como Ciro Gomes (34,4%). É digno de nota que apenas 4,7% dos seguidores do petista venham do Facebook. Tebet tem praticamente metade dos seus seguidores no Twitter(48,9%), que de todas é a mais politizada e que mais “viraliza” conteúdos. Embora todos tenham presença, o Youtube é a plataforma menos utilizada pelos candidatos para angariar seguidores.

Quem acompanha as pesquisas de intenção de voto percebe a primeira vista que número de seguidores não se traduz necessariamente em capital eleitoral. Tomando os dados do agregador de votos do Estadão desta primeira quinzena de agosto, vemos Lula com 45% das intenções de voto, seguido por Bolsonaro com 32%, Ciro Gomes com 7% e finalmente, Tebet com 2% das menções.

No caso de Bolsonaro há algum equilíbrio relativo entre presença na rede e intenção de voto: o presidente se comunica com 30% do eleitorado nas redes sociais e obtém 32% das intenções de voto. Ciro e Tebet, por outro lado, tem claramente mais eleitores do que seguidores nas redes.  A maior distorção, todavia, aparece no caso de Lula, que tem aproximadamente 6,6 vezes mais eleitores do que seguidores nas redes. Visto de outro modo, Lula se comunica nas redes com apenas 15% do seu eleitorado, estimado em 70 milhões de pessoas.

O capital político do ex-presidente, um político tradicional e analógico, digamos assim, está em grande parte fora das redes sociais, ainda na memória dos eleitores – a grande maioria dos quais não se interessa em acompanhar ou interagir com seu candidato. O perfil de renda, escolaridade, regional e demográfico dos eleitores de cada candidato também impacta na maior ou menor presença nas redes e explica parte destas diferenças de estilo das candidaturas: mulheres nordestinas de baixa renda e escolaridade tendem a votar em Lula, mas é improvável que acompanhem o candidato nas redes sociais.

Políticos bem conhecidos e bem avaliados, portanto, podem ainda “compensar” uma reduzida presença nas redes com seu “capital político” tradicional: organização partidária, ramificação municipal, carisma, recursos econômicos, tempo de TV, militância, etc. Existem assim diversos outros tipos de recursos que podem contrabalançar o uso das redes, onde em geral os candidatos falam para seus próprios convertidos. E o contexto macro-político e econômico muda a cada eleição, favorecendo ou desfavorecendo representantes do governo ou da oposição. Em resumo, existem dezenas de outras variáveis que explicam e determinam a intenção de voto, para além da presença nas redes. Seu peso pode ser mais decisivo em eleições proporcionais, onde muitos candidatos desconhecidos disputam a atenção dos eleitores.

A campanha eleitoral acaba de começar oficialmente e é preciso aguardar para ver o impacto do uso das redes pelos candidatos nas intenções de voto. As pesquisas eleitorais mostram que as preferências dos eleitores já estão bastante consolidadas e a campanha será curta. Há muito mais controle também sobre o uso das redes nas eleições. Embora Bolsonaro leve vantagem sobre Lula neste quesito, tudo leva a crer que dificilmente a presença nas redes terá o potencial, por si só, de alterar o cenário eleitoral atual.