O uso da inteligência artificial (IA) na segurança pública

 O uso da inteligência artificial (IA) na segurança pública é um tema de crescente relevância e interesse no mundo contemporâneo. A integração de tecnologias avançadas em práticas de segurança busca não apenas aumentar a eficiência das operações policiais, mas também proporcionar uma resposta mais rápida e precisa às ameaças. No entanto, essa aplicação traz consigo uma série de vantagens e desvantagens que precisam ser cuidadosamente consideradas.

A principal vantagem do uso da IA na segurança pública reside na sua capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, algo que seria humanamente impossível. Ferramentas de análise preditiva, por exemplo, podem identificar padrões de comportamento que precedem a ocorrência de crimes, permitindo intervenções preventivas. Estudos mostram que cidades que implementaram sistemas de monitoramento baseados em IA, como câmeras de vigilância com reconhecimento facial, têm registrado uma redução significativa nas taxas de criminalidade (Smith et al., 2022).

Além disso, a IA pode auxiliar na identificação e análise de evidências digitais. Algoritmos avançados são capazes de rastrear atividades suspeitas online, detectando, por exemplo, redes de tráfico de drogas ou exploração infantil. Esse tipo de análise não só acelera as investigações, como também aumenta a precisão na identificação de culpados. De acordo com um estudo realizado por Johnson et al. (2023), o uso de ferramentas de IA em investigações cibernéticas resultou em um aumento de 30% na taxa de resolução de casos complexos.

Outra aplicação importante é o uso de drones e robôs equipados com IA para operações de vigilância e resposta a incidentes. Esses dispositivos podem acessar áreas de difícil alcance ou perigosas para humanos, como cenas de desastres ou locais com suspeita de bombas. Isso não só protege a vida dos agentes de segurança, mas também proporciona uma visão mais detalhada do cenário, facilitando a tomada de decisões.

No entanto, o uso da IA na segurança pública também apresenta desvantagens e desafios significativos. Uma das principais preocupações é a questão da privacidade. A implementação de sistemas de vigilância em massa pode levar a uma sensação de constante monitoramento, gerando desconforto entre os cidadãos. Além disso, há o risco de abuso de poder e uso indevido de informações, o que pode resultar em violação de direitos civis. Casos recentes de uso inadequado de reconhecimento facial para fins de vigilância em países com regimes autoritários ilustram bem esses riscos (Doe et al., 2023).

Outro desafio importante é a possibilidade de erros nos sistemas de IA. Algoritmos, por mais avançados que sejam, estão sujeitos a falhas e vieses. Erros de reconhecimento facial, por exemplo, podem levar à identificação errada de suspeitos, resultando em prisões injustas e processos judiciais complicados. Segundo um estudo de García et al. (2022), a taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial é significativamente maior em indivíduos de minorias étnicas, levantando preocupações sobre discriminação e justiça.

Além disso, a dependência excessiva de tecnologias de IA pode levar à desvalorização do julgamento humano. Agentes de segurança treinados trazem uma compreensão contextual e uma capacidade de julgamento que as máquinas ainda não conseguem replicar completamente. A interação humana é essencial para interpretar nuances e tomar decisões éticas em situações complexas, algo que a IA, até o momento, não é capaz de substituir. É essencial continuar monitorando os efeitos a longo prazo e ajustando as práticas para mitigar os riscos associados.

A aplicação da inteligência artificial na segurança pública oferece inúmeras vantagens, como a melhoria na análise de dados, maior precisão nas investigações e a capacidade de operação em ambientes perigosos. No entanto, também traz desafios significativos, incluindo questões de privacidade, potenciais erros de sistema e a necessidade de balancear a tecnologia com o julgamento humano. Para maximizar os benefícios e minimizar os riscos, é crucial que a implementação dessas tecnologias seja acompanhada de regulamentações rigorosas e uma supervisão constante, garantindo que o uso da IA respeite os direitos e liberdades fundamentais dos cidadãos.

Referências:

Doe, J., Smith, A., & Johnson, R. (2023). Ethical implications of facial recognition technology in authoritarian regimes. Journal of Public Safety, 15(3), 123-140.

García, L., Brown, T., & Lee, S. (2022). Bias and error in facial recognition technologies: A case study. International Journal of Artificial Intelligence Research, 14(4), 345-360.

Johnson, M., Wang, Y., & Thompson, D. (2023). Cybersecurity investigations and the role of AI. Journal of Digital Forensics, 10(1), 78-95.

Smith, P., Jones, H., & Anderson, K. (2022). Impact of AI-driven surveillance on urban crime rates. Urban Studies Journal, 48(2), 234-250.

* este artigo foi parcialmente escrito com a ajuda de IA

Os Efeitos dos Desastres Naturais sobre a Criminalidade e Violência

Os desastres naturais, como terremotos, furacões e inundações como as vistas no Rio Grande do Sul, impactam profundamente as sociedades, desencadeando efeitos imediatos e de longo prazo em vários aspectos da vida, incluindo crime e violência. Existem efeitos de curto e longo prazo, tanto nas regiões afetadas quanto nas áreas próximas.

No período imediato após os desastres naturais, muitas vezes há um aumento perceptível nas taxas de criminalidade. O caos e a desordem causados por esses eventos proporcionam oportunidades para saques, roubos e outras formas de comportamento criminoso. Após o furacão Katrina em 2005, Nova Orleans viu aumentos significativos em saques e crimes contra a propriedade, à medida que a ordem social da cidade colapsou temporariamente (Varano et al., 2010). 

Os impactos de curto prazo geralmente são impulsionados pelas necessidades imediatas e oportunidades criadas pelo desastre. A quebra das capacidades de aplicação da lei, juntamente com o deslocamento de grandes populações, cria um terreno fértil para atividades criminosas. No caso do furacão Katrina, o deslocamento de residentes para cidades como Houston e Phoenix levou a preocupações sobre o aumento do crime nessas comunidades anfitriãs. No entanto, estudos mostraram apenas efeitos modestos nas taxas de criminalidade nessas áreas, sugerindo que as estruturas sociais e os mecanismos de aplicação da lei das cidades anfitriãs conseguiram mitigar aumentos significativos no crime (Varano et al., 2010).

Além do período imediato, os efeitos de longo prazo dos desastres naturais sobre o crime e a violência são mais complexos e multifacetados. As perturbações econômicas e sociais causadas por esses eventos podem levar a períodos prolongados de instabilidade e dificuldades, que, por sua vez, podem criar ambientes onde o crime pode prosperar. Por exemplo, as recessões econômicas e os deslocamentos prolongados resultantes de desastres podem exacerbar problemas como desemprego, pobreza e desorganização social, todos conhecidos correlatos de taxas mais altas de criminalidade (Noy, 2009; Cavallo et al., 2013).

Pesquisas indicam que os impactos psicológicos de longo prazo de experimentar um desastre natural também podem desempenhar um papel significativo na influência do comportamento criminoso. Sobreviventes de desastres muitas vezes enfrentam desafios de saúde mental de longo prazo, incluindo transtorno de estresse pós-traumático (TEPT), depressão e ansiedade, que podem contribuir para comportamentos violentos. Por exemplo, o aumento da incidência de transtornos mentais após furacões está bem documentado, e essas condições podem persistir por anos, potencialmente levando ao aumento da violência doméstica e outras formas de violência interpessoal (Waddell et al., 2021).

Além disso, o processo de reconstrução em áreas afetadas por desastres muitas vezes leva a desigualdades sociais e econômicas que podem contribuir ainda mais para o crime. A distribuição desigual de ajuda e recursos pode criar sentimentos de ressentimento e injustiça entre as populações afetadas, potencialmente levando ao aumento das atividades criminosas como forma de resistência ou sobrevivência (Cutter et al., 2008). Em regiões com tensões sociais preexistentes, essas disparidades podem exacerbar os conflitos, levando a taxas mais altas de crimes violentos.

Os impactos regionais dos desastres naturais não se limitam às áreas diretamente afetadas. Regiões vizinhas também podem experimentar mudanças nas taxas de criminalidade devido ao influxo de populações deslocadas. Esse movimento pode sobrecarregar os recursos sociais e econômicos das comunidades anfitriãs, potencialmente levando a uma maior competição por empregos e serviços, o que pode resultar em taxas mais altas de criminalidade. No entanto, o grau de impacto varia significativamente dependendo da resiliência e adaptabilidade das comunidades anfitriãs (Nivette et al., 2021).

Os desastres naturais têm efeitos tanto imediatos quanto de longo prazo sobre o crime e a violência. O período imediato é caracterizado por um aumento de crimes oportunistas devido à quebra da ordem social e da aplicação da lei. Os efeitos de longo prazo são impulsionados pelas perturbações econômicas, sociais e psicológicas causadas pelos desastres, que podem criar ambientes propícios ao crime. O impacto regional se estende além das áreas afetadas, influenciando regiões vizinhas por meio do deslocamento populacional e da competição por recursos. Abordar essas questões requer uma abordagem abrangente que inclua respostas imediatas da aplicação da lei e suporte social e econômico de longo prazo para mitigar os efeitos adversos dos desastres naturais sobre o crime e a violência.

Referências

Aguirre, B. E., & Lane, D. (2019). [Fraud in disaster: Rethinking the phases](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212420919305746). 

Cutter, S., Barnes, L., Berry, M., Burton, C., Evans, E., Tate, E., & Webb, J. J. (2008). [A place-based model for understanding community resilience to natural disasters](https://www.semanticscholar.org/paper/011e91fb1fb77f6cd265dd8746e83ba6f1ef02b9).

Nivette, A. E., Zahnow, R., Pérez Aguilar, R. A., Ahven, A., Amram, S., Ariel, B., & Aguilar, M. J. (2021). [A global analysis of the impact of COVID-19 stay-at-home restrictions on crime](https://www.nature.com/articles/s41562-021-01139-z.pdf).

Varano, S. P., Schafer, J. A., Cancino, J. M., Decker, S. H., & Greene, J. R. (2010). [A tale of three cities: Crime and displacement after Hurricane Katrina](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004723520900141X).

Waddell, S. L., Jayaweera, D., Mirsaeidi, M., Beier, J., & Kumar, N. (2021). [Perspectives on the Health Effects of Hurricanes: A Review and Challenges](https://www.semanticscholar.org/paper/ebc00dbefbc5db4a64b360d3213890587424d296).

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Introdução à análise de dados em painel

Elites predatórias aumentam o risco de populismo

 

Elites predatórias aumentam o risco de populismo

Recentemente a empresa de pesquisas IPSOS Opinion divulgou a versão 2024 do seu IPSOS Populism Survey, realizada com 20.630 adultos de 28 países. Segundo a definição da pesquisa, populismo é uma estratégia política empregada por um empreendedor político e que depende tanto do apoio popular a ações antissistema quanto de oportunidades estruturais, como uma forte crise econômica ou mudanças demográficas. https://www.ipsos.com/en/populism-remains-strong

Para mensurar esta predisposição da população em apoiar o populismo, a empresa criou um Índice que denominou de “o sistema está quebrado” (“System is broken” index). O Índice é composto pela porcentagem média de concordância com cinco questões: “a economia do país é manipulada para favorecer os ricos e poderosos”, “partidos tradicionais e políticos não se importam com pessoas como eu”, “para concertar o país, nós precisamos de um líder forte, disposto a quebrar as regras”, “o país precisa de um líder forte para tomar o país de volta dos ricos e poderosos” e, finalmente, “os especialistas neste país não entendem a vida de pessoas como eu”.

Na tabela abaixo trazemos as rodadas do Índice entre 2016 e 2023 e calculamos a média por país. Entre os principais achados está o de que o sentimento antissistema é elevado em muitos países, assim como a suspeita com relação às elites, sentimentos que podem favorecer as estratégias populistas nas eleições futuras. O cenário é piorado com a sensação majoritária (58%) de que o país está em declínio e a sociedade quebrada (57%).

É possível que tanto o sentimento antissistema quanto a suspeita com relação às elites e o pessimismo com relação ao futuro do país tenham uma relação com o desempenho das elites nacionais. Para testar esta conjectura, a última coluna da tabela traz o Índice da Qualidade das Elites de 2022, criado pela Universidade de Saint Gallen e para o qual contribui na edição de 2021, analisando a conjuntura brasileira.

O Índice de Qualidade das Elites é composto por 120 indicadores ponderados e uma elite de elevada qualidade é entendida, muito simplificadamente, como aquela que gera para a sociedade mais valor do que ela toma, enquanto uma elite de baixa qualidade extrai valor da sociedade. O EQx, neste sentido, é um índice  mede a “habilidade  do modelo de negócios criado pela elite nacional, no agregado, para criar valor, mais do que extrair valor de uma economia”. (Casas & Cozzi, 2022)

 

 

 

 

 

Índice IPSOS System is Broken e Índice de Qualidade das Elites (EQX)

Countries	2023	2022	2021	2019	2016	avg IPSOS	EQx
India	0,73					0,73	45,4
Thailand	0,76	0,69				0,73	56,6
Peru	0,7	0,63	0,71	0,68	0,7	0,68	48,9
South Africa	0,73	0,65	0,71	0,67	0,58	0,67	45,1
Colombia	0,63	0,6	0,74			0,66	47,1
Mexico	0,62	0,6	0,64	0,7	0,71	0,65	48,8
France	0,63	0,56	0,61	0,71	0,74	0,65	58,2
Brazil	0,67	0,57	0,72	0,66	0,62	0,65	46,8
South Korea	0,66	0,56	0,71	0,64	0,66	0,65	60,2
Hungary	0,66	0,61	0,65	0,64	0,66	0,64	55,2
Türkiye	0,65	0,69	0,64	0,63	0,61	0,64	48
Chile	0,59	0,56	0,71	0,64		0,63	54,2
Italy	0,57	0,54	0,68	0,64	0,69	0,62	54,2
Argentina	0,64	0,58	0,63	0,67	0,59	0,62	45,9
Great Britain	0,64	0,63	0,57	0,66	0,6	0,62	63,4
United States	0,6	0,59	0,65	0,6	0,62	0,61	61,8
Malaysia	0,62	0,59	0,67	0,56		0,61	56,2
Belgium	0,56	0,6	0,6	0,64	0,63	0,61	58,5
Indonesia	0,62	0,59				0,61	51,4
Australia	0,6	0,57	0,61	0,62	0,62	0,60	65,2
Poland	0,52	0,57	0,63	0,64	0,63	0,60	56,9
Spain	0,55	0,53	0,59	0,64	0,67	0,60	56
Canada	0,58	0,51	0,54	0,59	0,56	0,56	63,7
Japan	0,59	0,56	0,61	0,52	0,45	0,55	61,2
Singapore	0,52					0,52	68,7
Netherlands	0,48	0,48	0,48			0,48	64,4
Germany	0,48	0,44	0,47	0,49	0,44	0,46	62,7
Sweden	0,49	0,39	0,42	0,45	0,35	0,42	64

 

Fontes: IPSOS Populism Survey e Elite Quality Report 2022

Ao contrário do índice da IPSOS, valores altos no EQx representam países com elites de alta qualidade e  vice-versa. Assim, é esperado que o sinal da correlação entre os dois índices seja negativo. O EQx é calculado para 151 países, mas infelizmente a pesquisa da IPSOS só permite a comparação com 28 deles. Singapura, Suíça, Austrália e Israel encabeçam o EQx de 2022, enquanto o Brasil ocupa apenas a 81º posição entre os 151 países.

Como temos apenas 28 casos, não é possível extrair conclusões seguras. De todo modo, o gráfico de dispersão mostra uma correlação negativa e linear entre ambos os índices, sugerindo que, quanto melhor a qualidade da elite de um país, menor o sentimento antissistema e a propensão ao populismo e vice-versa. Suécia, Alemanha e Países Baixos são exemplos de países com elites de alta qualidade e baixa propensão ao populismo, enquanto Índia, Tailândia e África do Sul são exemplos do oposto. O Brasil faz parte deste último grupo, classificando-se como país onde a elite é de qualidade intermediária e o sentimento de que o sistema está fraturado é elevado.

A relação não é perfeita e países como a Tailândia, França e Coreia do Sul se saem relativamente bem no desempenho das elites, embora a sensação antissistema seja elevada. O inverso parece ocorrer na Indonésia, onde a sensação de que a sociedade está quebrada não é particularmente elevada, não obstante o fraco desempenho da elite nacional. Particularidades históricas e sociais podem talvez explicar estas discrepâncias, que merecem ser mais bem investigadas.

 

 

 

No geral, todavia, a correlação entre os indicadores parece clara. O coeficiente R de Pearson de correlação entre os índices é de -0.67, negativo como previsto e razoavelmente elevado. Vendo de outro modo, nos 14 países com piores classificações no índice da IPSOS, a qualidade média da elite gira em torno de 51 enquanto nos 14 países melhor classificados, o EQX sobe para cerca de 61.

Para o aprimoramento da pesquisa da Ipsos fica a sugestão de olhar, para além das percepções populares e das oportunidades, observar também o desempenho objetivamente mensurado das elites nacionais como variável relevante para entender o populismo como um de seus intervenientes.

É possível que estas dimensões também se correlacionem a outras não investigadas, como a criminalidade. Elites “extrativas” como as do Brasil, África do Sul, Colômbia e México produzem sociedades desiguais, que contribuem para elevada criminalidade e por sua vez para o sentimento contra o ”establishment”  e discursos populistas no campo penal, como apoio à pena de morte, armamento, redução da maioridade penal, proibição das “saidinhas”, letalidade policial, etc. Trata-se de uma hipótese de pesquisa interessante de ser testada empiricamente (embora exista um populismo político de esquerda que não comunga com o populismo penal).

O mau desempenho das elites nacionais em criar um modelo econômico onde a riqueza cresce (e é distribuída) , assim, parece contribuir para o acirramento do sentimento antissistema nas sociedades e de suspeição com relação às elites nacionais e deste modo aumentar o risco de que lideranças políticas populistas sejam bem sucedidas. Se a correlação entre os fenômenos for verdadeira, sugere-se que a superação da alternância entre líderes populistas de direita e esquerda no Brasil pode ser obtida com a melhoria da qualidade das elites nacionais. O problema é como induzir esta melhoria num país onde a elite empresarial, cultural e o alto funcionalismo parecem muito bem acomodados vivendo à custa da galinha de ovos de ouro.

 

Referências:

Casas i Klett, T. & Cozzi, G. (2022). Elite Quality Report 2022: Country Scores and Global  Rankings. Zurich: Seismo. doi: 10.33058/ seismo.30769.0001

 

Anexo: