Violência armada no entorno escolar e desempenho educacional em Salvador

 

Análise de 236 escolas públicas identifica associação negativa mais evidente nas imediações das unidades, mas não permite atribuir causalmente diferenças de aprendizagem à atuação policial.

A relação entre segurança pública e educação também pode ser examinada na escala do entorno escolar. Episódios de violência armada próximos às escolas podem interromper atividades, dificultar deslocamentos e afetar as condições de ensino. Verificar se essa exposição está associada ao desempenho educacional, entretanto, exige considerar que escolas de territórios diferentes também apresentam diferenças socioeconômicas, estruturais e de aprendizagem anterior.

Este estudo do Urbik combina registros georreferenciados do Instituto Fogo Cruzado com informações educacionais do Inep para investigar essa relação em Salvador. A pergunta central é: escolas próximas a episódios de violência armada com ação policial apresentam notas posteriores mais baixas, mesmo quando consideradas suas características e seu desempenho anterior?

Os resultados mostram associações predominantemente negativas, mais evidentes no raio de 250 metros. No raio principal de 500 metros, porém, as estimativas contínuas apresentam incerteza suficiente para incluir tanto diferenças negativas quanto ausência de associação. O conjunto dos achados recomenda atenção à proximidade imediata das escolas, sem permitir uma conclusão causal sobre os efeitos da atuação policial.

As bases utilizadas

A análise reúne quatro componentes: registros de violência armada, resultados de proficiência, informações socioeconômicas e características dos estabelecimentos de ensino.

Os episódios de violência armada provêm do Instituto Fogo Cruzado, cuja metodologia combina recebimento de informações, verificação e sistematização de registros georreferenciados. A base permite identificar episódios classificados como ocorridos com ação policial. Instituto Fogo Cruzado

No extrato utilizado, foram identificados 537 episódios com ação policial em Salvador em 2024 e 514 em 2025. Somente os registros explicitamente classificados dessa maneira foram selecionados; a presença de agentes, isoladamente, não determinou a inclusão.

Essa definição delimita o alcance do estudo. A unidade observada é um episódio de violência armada com ação policial registrada, e não uma operação policial administrativa. Uma operação pode gerar mais de um episódio, enquanto operações sem violência armada registrada não aparecem nessa medida.

O desempenho educacional foi medido pelas médias escolares de Língua Portuguesa e Matemática do Saeb de 2023 e 2025, referentes ao 5º ano do ensino fundamental. Foram utilizadas as proficiências divulgadas nas planilhas de resultados escolares do Inep, e não o Ideb, que combina desempenho e fluxo escolar. Inep

As condições socioeconômicas foram representadas pelo Indicador de Nível Socioeconômico das Escolas — INSE de 2023. As características escolares vieram do Censo Escolar de 2023, incluindo matrículas, docentes, dependência administrativa e recursos de infraestrutura.

O cruzamento territorial utilizou coordenadas de um cadastro geográfico auxiliar de escolas, vinculado às informações educacionais pelo código Inep. O painel final compreende 236 escolas públicas com localização, notas nas duas edições e demais variáveis necessárias aos modelos. Trata-se, portanto, de um recorte das escolas de Salvador com informações completas, e não da totalidade da rede.

Como a exposição foi calculada

Para cada escola, calculou-se a distância geográfica até os episódios registrados, utilizando a fórmula de Haversine. Foram examinados três raios: 250, 500 e 1.000 metros.

A exposição principal corresponde ao número de episódios com ação policial registrados em 2024, a até 500 metros da escola. A escolha de um ano anterior ao resultado de 2025 estabelece uma sequência temporal, embora não represente o início da exposição à violência nesses territórios.

Também foram calculados o número de datas distintas com episódios e a presença de qualquer ocorrência. Contar dias permite verificar se o resultado depende da concentração de vários registros em uma mesma data. Essas datas, contudo, não equivalem necessariamente a dias letivos ou a interrupções das aulas.

No raio de 500 metros, a distribuição entre as 236 escolas foi:

Episódios em 2024	Número de escolas
Nenhum	51
Um ou dois	80
Três a nove	91
Dez ou mais	14
Total	236

A média foi de 3,11 episódios por escola, com mediana de dois e máximo de 14. Um mesmo episódio pode estar próximo de várias escolas; por isso, somar as exposições escolares não produz o total de episódios do município.

Como foram feitas as comparações

O estudo empregou regressões lineares nas quais a nota de 2025 constitui o resultado a explicar. Os modelos ajustam simultaneamente pelas notas de Português e Matemática de 2023, pelo INSE, pela rede de ensino, pelas matrículas nos anos iniciais, pela razão entre alunos e docentes da educação básica e pela disponibilidade de internet, biblioteca, laboratório de informática e quadra esportiva.

Esses ajustes procuram reduzir diferenças observáveis entre escolas com exposições distintas. Não houve sorteio nem novo pareamento entre escolas expostas e controles nesta análise: a comparação foi realizada por ajuste estatístico, usando as mesmas 236 unidades em todas as especificações.

A exposição foi representada de quatro maneiras: contagem original, transformação logarítmica, presença de qualquer episódio e faixas de frequência. A diversidade de medidas permite verificar quanto a conclusão depende da forma atribuída à relação entre exposição e desempenho.

Como as notas são variáveis contínuas, manteve-se a regressão linear. A pequena quantidade de episódios na variável explicativa não exige um modelo de Poisson, que seria pertinente se o desfecho investigado fosse uma contagem.

Os intervalos de confiança consideram agrupamentos espaciais aproximados de dois quilômetros. Também foi deslocada a origem dessa grade para avaliar a sensibilidade da inferência. Cada escola recebeu o mesmo peso, independentemente do número de alunos.

Os resultados no raio de 500 metros

No recorte principal, as estimativas foram negativas em ambas as disciplinas, mas todos os intervalos apresentados abaixo incluem zero.

Comparação de exposição em 2024	Português: diferença ajustada em pontos, IC95%	Matemática: diferença ajustada em pontos, IC95%
Cinco episódios adicionais, modelo linear	−1,54 [−4,07; +0,99]	−2,16 [−5,06; +0,74]
Cinco versus nenhum, modelo logarítmico	−1,88 [−5,72; +1,97]	−2,64 [−7,42; +2,14]
Algum episódio versus nenhum	−0,99 [−5,19; +3,21]	−1,87 [−7,22; +3,47]

Fonte: cálculos do Urbik com registros do Fogo Cruzado, dados educacionais do Inep e cadastro geográfico auxiliar.

Contar dias distintos produz resultados semelhantes. Cinco dias adicionais com episódios associam-se a −1,45 ponto em Português e −2,21 em Matemática, também com intervalos que incluem zero.

Isso significa que a direção estimada é negativa, mas a precisão não permite estabelecer uma diferença clara no raio principal. A ausência de significância estatística tampouco demonstra ausência de prejuízo: os intervalos permanecem compatíveis com diferenças negativas relevantes.

A análise por faixas identifica um sinal entre as escolas de maior exposição. As 14 unidades com dez ou mais episódios apresentam diferença ajustada de −8,00 pontos em Matemática em relação às escolas sem registros. Entretanto, a significância desse contraste muda conforme o posicionamento da grade espacial. O resultado é sugestivo, mas sensível às escolhas de inferência.

A associação é mais forte nas imediações das escolas

No raio de 250 metros, 125 escolas não tiveram episódios registrados em 2024 e 111 tiveram pelo menos um. A média foi de 0,87 episódio, com máximo de nove.

Nesse recorte, o modelo linear estima que cinco episódios adicionais estão associados a:

• −8,06 pontos em Português, com intervalo de 95% entre −14,63 e −1,49;
• −8,24 pontos em Matemática, com intervalo entre −16,43 e −0,04.

São associações maiores que as estimadas a 500 metros. Contudo, cinco episódios representam uma diferença elevada diante da baixa frequência observada nesse raio, e o limite superior do intervalo de Matemática está muito próximo de zero.

A comparação mais simples, entre alguma ocorrência e nenhuma, aponta diferenças de −3,92 pontos em Português e −4,08 em Matemática. Nesse caso, apenas o intervalo de Português exclui zero.

A maior intensidade das estimativas a curta distância é compatível com a hipótese de que episódios nas imediações tenham relação mais direta com o funcionamento escolar. O estudo, porém, não observa interrupções, frequência ou mecanismos que permitam confirmar essa explicação.

A 1.000 metros, os modelos contínuos não apresentam diferenças claramente distintas de zero. A comparação entre alguma exposição e nenhuma depende de apenas seis escolas sem registros, o que restringe a qualidade desse grupo de referência.

Limitações para interpretar os achados

A principal limitação é o confundimento territorial. A atuação policial responde à violência e a outras condições locais que também podem afetar o desempenho escolar. Mesmo com ajustes socioeconômicos e educacionais, podem permanecer diferenças não observadas entre os territórios.

Os modelos não incluem uma medida separada de episódios sem ação policial. Assim, o estudo não identifica o efeito específico da atuação policial em relação ao contexto mais amplo de violência armada.

Além disso, as médias de 2023 e 2025 correspondem a coortes diferentes de estudantes. O ajuste pelas notas anteriores considera o histórico da escola, mas não mede o ganho individual dos mesmos alunos.

A seleção de escolas com informações completas pode excluir unidades com dificuldades de participação ou divulgação dos resultados. As taxas de participação nas avaliações não foram incorporadas ao painel.

As coordenadas auxiliares também não tiveram sua validade histórica confirmada individualmente. Essa limitação é especialmente relevante para o raio de 250 metros, no qual pequenos deslocamentos podem alterar a classificação da exposição.

Por fim, a análise é exploratória e reúne 42 contrastes, sem correção dos valores-p por comparações múltiplas. Os resultados não constituem testes independentes, mas sua multiplicidade recomenda cautela ao destacar apenas aqueles que ultrapassam o limiar convencional de significância.

Implicações para as políticas públicas

Os achados sustentam uma agenda de monitoramento integrado entre educação e segurança pública, com atenção à proximidade dos episódios em relação às escolas. A análise não estabelece um raio universal de proteção, mas indica que recortes territoriais amplos podem diluir associações presentes nas imediações das unidades.

Uma aplicação concreta seria vincular os registros de violência armada a informações escolares sobre interrupção de aulas, frequência, calendário e reposição de atividades. Isso permitiria distinguir escolas apenas próximas aos episódios daquelas cujo funcionamento foi efetivamente afetado.

No planejamento da segurança, a localização das escolas, os horários de entrada e saída e as rotas dos estudantes podem compor a avaliação de riscos e os protocolos de comunicação. Trata-se de uma proposta de proteção cuja implementação e resultados precisam ser avaliados, não de uma intervenção cuja eficácia tenha sido demonstrada por este estudo.

Na educação, a exposição territorial pode orientar acompanhamento adicional, associado a indicadores de frequência e aprendizagem. Apoio pedagógico ou psicossocial deve responder às necessidades observadas e ter seus resultados monitorados.

Para avançar na identificação causal, seriam necessários históricos mais longos, datas precisas de interrupções e avaliações e estratégias capazes de enfrentar a seleção dos locais de atuação policial. Comparar escolas antes e depois de mudanças bem delimitadas seria uma possibilidade, desde que examinadas as tendências anteriores e a comparabilidade dos grupos.

O estudo identifica um sinal de associação entre violência armada com ação policial e menor desempenho posterior, sobretudo nas imediações das escolas. Esse sinal justifica aprofundamento e atenção territorial, mas não permite atribuir às ações policiais, isoladamente, as diferenças encontradas. Para a gestão pública, a contribuição imediata está em aproximar as informações de segurança e educação e tornar verificáveis os impactos sobre a continuidade do ensino.

O custo de viver entre operações policiais

Por Túlio Kahn

Quando começa um tiroteio, o prejuízo não se resume ao que aparece no balanço policial. O comerciante pode baixar as portas, a criança perder a aula, o paciente faltar à consulta e o trabalhador deixar de receber pelo dia. Quando os episódios se repetem, a interrupção deixa de ser excepcional e passa a organizar a vida. Sair de casa, manter um negócio ou levar o filho à escola tornam-se decisões condicionadas pela possibilidade do próximo confronto.

Uma análise dos registros do Instituto Fogo Cruzado em Rio de Janeiro, Salvador, Recife, Belém e São Gonçalo ajuda a dimensionar essa recorrência. Foram examinados 7.883 registros de violência armada de 2024 e 2025, dos quais 2.671 tinham ação policial assinalada. As cidades foram selecionadas por população, entre os municípios monitorados. Os dados não abrangem todas as operações policiais, pois ações sem disparos ficam fora desse universo. Tampouco permitem afirmar que cada registro corresponda a uma operação independente ou a uma troca de tiros entre policiais e criminosos.

O cruzamento das coordenadas com os limites de favelas e comunidades urbanas do IBGE encontrou 60,2% dos episódios com ação policial dentro dessas áreas em Salvador e 61% em Belém. No Rio, a proporção foi de 34,1%, mas outros 26,3% estavam fora dos polígonos e a até cem metros de suas bordas. Esses pontos próximos não podem ser automaticamente classificados como internos, mas mostram como a delimitação cartográfica interfere no diagnóstico.

Recife apresentou somente 58 episódios com ação policial no período, número que recomenda cautela nas comparações. Em São Gonçalo, apenas 5,9% coincidiram com os polígonos oficiais. Esse resultado exige revisão das coordenadas e dos limites territoriais antes de concluir que episódios em comunidades sejam raros. O estudo não calculou taxas por moradores nem comparou a exposição de pobres e ricos. Portanto, não estima, por si só, o grau de desproporcionalidade social das operações.

A repetição no tempo, entretanto, aparece com clareza em alguns territórios. Em Beiru/Tancredo Neves, em Salvador, foram encontrados 42 episódios distribuídos por 20 dos 24 meses analisados. Valéria e Nordeste de Amaralina tiveram registros em 16 meses. No Rio, a unidade identificada pelo IBGE como Chico Mendes, no Morro do Chapadão, apresentou episódios em 13 meses. Em Belém, Baixadas da Estrada Nova Jurunas teve nove registros em nove meses distintos.

Não se trata apenas de contar mais ou menos tiros. Morro dos Macacos e Jacarezinho, no Rio, tiveram 15 episódios cada, mas distribuídos por nove e quatro meses, respectivamente. No Jacarezinho, 12 registros concentraram-se em um único mês. Uma crise aguda e uma exposição prolongada podem produzir o mesmo total, mas impõem experiências diferentes aos moradores e exigem respostas distintas do poder público.

Essa análise territorial não mediu diretamente perdas de renda, interrupções de serviços ou adoecimento. Outras pesquisas, porém, mostram que esses custos precisam entrar na avaliação da segurança pública.

Em artigo publicado na revista Civitas, Ignacio Cano e colaboradores examinaram os impactos econômicos das ações policiais em áreas dos complexos da Penha e de Manguinhos, no Rio. A pesquisa ouviu uma amostra representativa de 800 moradores e comerciantes e prestadores de serviços de duas favelas. Mais da metade dos moradores relatou ter ficado impedida de trabalhar ou utilizar transporte em algum momento do ano por causa das ações policiais. Aproximadamente um terço não conseguiu comparecer a uma consulta médica. Entre os estabelecimentos pesquisados, o prejuízo estimado correspondeu a 34% do faturamento. São resultados daqueles territórios, não percentuais que possam ser generalizados para todas as comunidades brasileiras. Ainda assim, revelam uma dimensão frequentemente ausente dos balanços operacionais.

Para quem depende da renda diária, a possibilidade de interromper o trabalho tem consequências imediatas. O aluguel continua vencendo, a mercadoria pode estragar e o fornecedor precisa ser pago. A capacidade de absorver essas perdas também é desigual. Uma interrupção semelhante pode representar um transtorno para uma família com reservas e uma ameaça à subsistência para outra. Quando a violência se instala em territórios socialmente vulneráveis, seus custos encontram moradores com menor proteção econômica.

Na educação, o dano pode ultrapassar o calendário de aulas suspensas. Um estudo de Cano, Tiago Bartholo, Mariane Koslinski e colaboradoras, publicado na revista Dados, encontrou perdas de aprendizagem em português e matemática entre alunos do quinto ano expostos a tiroteios decorrentes de operações policiais. A pesquisa utilizou diferentes modelos e comparações entre escolas; os efeitos não foram estatisticamente significativos para o nono ano. Essa diferença importa, mas não reduz a gravidade do resultado: a exposição à violência pode comprometer o aprendizado, além de interromper a presença física na escola.

Na saúde, os efeitos também vão além dos ferimentos. A pesquisa Saúde na linha de tiro, do Centro de Estudos de Segurança e Cidadania, documentou sintomas como falta de sono, tremores, falta de ar e aceleração dos batimentos entre moradores expostos a tiroteios. O medo recorrente merece ser tratado como parte do problema de saúde pública, e não como um efeito secundário inevitável.

Reconhecer esses danos não significa minimizar o domínio territorial de facções e milícias. A coerção exercida por grupos armados também restringe direitos, ameaça moradores e prejudica a prestação de serviços. O relatório Educação sob cerco, produzido pelo UNICEF e instituições parceiras, examina justamente a exposição das escolas ao controle territorial armado e à violência, incluindo tiroteios com e sem ação policial. A população precisa ser protegida das organizações criminosas e dos riscos produzidos durante seu enfrentamento.

O problema está em transformar a incursão armada recorrente no eixo quase exclusivo da resposta. A volta frequente ao mesmo território deve provocar uma pergunta: o que mudou de maneira duradoura depois da operação anterior? A repetição, isoladamente, não prova fracasso — pode refletir a persistência da ameaça ou diferentes objetivos policiais. Mas tampouco comprova controle territorial ou melhoria da segurança. O número de operações realizadas é uma medida de atividade; não é, por si só, uma medida de resultado.

Uma estratégia mais consistente precisa ampliar o peso da inteligência e da investigação. Isso inclui identificar redes financeiras, fornecedores de armas, responsáveis por extorsões e conexões entre organizações criminosas e agentes públicos. O objetivo deve ser reduzir a capacidade de comando, financiamento e reposição dos grupos, com ações orientadas por alvos e objetivos verificáveis. Quando o emprego da força for necessário, o planejamento deve incorporar a proteção de moradores e policiais, a redução de riscos para escolas e unidades de saúde e a apuração das mortes e dos danos produzidos.

A prevenção também precisa integrar essa estratégia. Permanência escolar, proteção de jovens ameaçados, atendimento a vítimas e funcionamento regular dos serviços públicos são componentes de uma presença estatal capaz de disputar o território sem depender apenas de incursões. Ações sociais não substituem a investigação criminal; investigação e força policial, por sua vez, não substituem educação, saúde e oportunidades.

Avaliar a segurança pública exige acompanhar o que acontece depois que as equipes deixam o local. Houve redução dos tiroteios e das extorsões? Os moradores passaram a circular com mais liberdade? As escolas e os serviços de saúde funcionaram com maior regularidade? A capacidade de atuação do grupo armado diminuiu? Esses resultados precisam ocupar posição central, ao lado das prisões e apreensões.

Quem vive em uma comunidade dominada por criminosos tem direito à proteção do Estado. Tem também direito a que essa proteção preserve sua vida, sua renda e o futuro de seus filhos. Enfrentar o poder das facções exige firmeza, mas também continuidade, inteligência e prevenção. A recuperação de um território deve ser medida pela liberdade e pela segurança de quem mora nele.

Quando os crimes acontecem?

 

Como a análise aorística aproveita horários imprecisos e revela diferenças importantes para o planejamento municipal.

Outubro de 202672 municípios paulistas na base auditadaComparação de 2024 e 2025Autor: Túlio Kahn

1,62 milhãoregistros auditados

97,7%cobertura temporal ampliada dos furtos — outros

32,6%combinações município–ano de furto que mudaram de faixa predominante

Um horário impreciso pode conter informação útil. O desafio é aproveitá-la sem esconder sua incerteza.

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Uma pessoa estaciona o veículo às oito da noite e, ao retornar às seis da manhã, descobre que ele foi furtado. O local é conhecido, mas o horário exato não. Colocar esse furto às 20h, às 6h ou no meio do intervalo pode criar uma concentração artificial. Excluir o registro também tem um custo: perdemos uma ocorrência que contém informação sobre quando o fato pode ter acontecido.

Esse problema aparece com frequência nos registros policiais. Sabemos muito sobre onde o crime ocorreu, mas nem sempre sobre seu momento preciso. Este estudo investiga como aproveitar essa informação parcial nas bases do URBIK e quanto ela modifica o diagnóstico temporal.

Resultado principal

Incorporar os períodos conhecidos amplia substancialmente a cobertura dos furtos — outros. As grandes faixas do dia mudam pouco no conjunto dos municípios, mas a faixa predominante muda em 30 de 92 combinações município–ano elegíveis. A escala local revela diferenças que o agregado esconde.

O que é análise aorística?

A análise aorística trata eventos cujo momento exato é indeterminado, mas que podem ser situados dentro de um intervalo. Em sua forma básica, ela distribui o peso de cada ocorrência pelos horários em que o fato poderia ter acontecido. O registro continua valendo uma ocorrência; apenas sua contribuição temporal é repartida.

No exemplo do veículo, o intervalo entre 20h e 6h tem dez horas. Sob a hipótese de distribuição uniforme, cada hora recebe um peso de 0,1. Somando essas contribuições entre muitos registros, construímos um perfil temporal que inclui também os fatos com horário impreciso. Não descobrimos a hora verdadeira de cada crime: representamos a informação disponível sob uma regra explícita.

Ratcliffe e McCullagh desenvolveram essa abordagem em 1998, e Ratcliffe aprofundou sua articulação com a dimensão espacial em 2000. Em uma avaliação com 303 furtos de bicicletas cujos horários reais foram identificados por câmeras, Ashby e Bowers (2013) encontraram resultados mais próximos do perfil verdadeiro com a análise aorística e a atribuição aleatória dentro do intervalo do que com métodos que colocavam o evento no início ou no fim. Essa evidência sustenta o método, mas sua aplicação depende das características de cada base.

Como adaptamos o método aos dados do URBIK

A base paulista examinada contém hora do fato ou uma categoria como manhã, tarde, noite e madrugada. Não foram encontrados, na tabela consolidada, dois campos estruturados com o início e o fim possíveis de cada evento. Por isso, o estudo utiliza uma adaptação aorística baseada em períodos do dia, e não intervalos individuais reconstruídos.

Período	Intervalo adotado	Peso de um registro sem hora
Madrugada	0h até antes das 6h	1/6 em cada hora
Manhã	6h até antes das 12h	1/6 em cada hora
Tarde	12h até antes das 18h	1/6 em cada hora
Noite	18h até antes das 24h	1/6 em cada hora

Os quatro blocos de seis horas são a convenção adotada para esta análise. Um registro com hora válida contribui integralmente para a hora informada. Quando há somente período conhecido, seu peso é repartido igualmente entre as seis horas correspondentes. Casos classificados como “hora incerta”, sem período ou sem informação utilizável permanecem separados. A data de registro do boletim não foi usada como limite do intervalo do crime.

Essa regra permite comparar dois perfis: um que utiliza somente os registros com hora e outro que acrescenta os períodos conhecidos. Em cada perfil, as proporções são calculadas sobre os registros efetivamente incluídos.1

Quais registros foram examinados?

A auditoria, realizada em 3 de outubro de 2026, abrangeu 1.617.481 registros em 72 municípios paulistas: 642.183 no ano estatístico de 2024, 627.217 em 2025 e 348.081 em 2026. Como o último ano contém somente janeiro a julho na extração, a comparação principal utiliza 2024 e 2025.

O horário analisado é o do fato, enquanto a seleção dos anos segue o campo estatístico da base. As duas referências não são necessariamente coincidentes. Os números representam registros da base consolidada, sem conversão automática em quantidade de vítimas ou eventos independentes.

Natureza · auditoria 2024–2026	Registros	Com hora válida	Somente período	Sem informação utilizável
Furto — outros	819.096	48,3%	49,5%	2,2%
Furto de veículo	133.290	87,1%	10,3%	2,6%
Roubo — outros	302.284	88,1%	11,7%	0,2%
Roubo de veículo	33.884	95,3%	4,4%	0,3%

A oportunidade é especialmente grande nos furtos — outros: quase metade dos registros tem apenas período conhecido. Nos crimes de veículos e nos roubos, a hora aparece com maior frequência. Isso mostra que a necessidade de tratamento temporal varia por natureza. Uma hora preenchida, entretanto, pode ser aproximada; validade do campo não comprova precisão do relato.

Nos furtos, a cobertura praticamente dobra

Natureza · 2024–2025	Total	Com hora	Incluídos pelo período	Sem informação
Furto — outros	639.287	301.896	322.823	14.568
Furto de veículo	105.881	95.858	7.294	2.729
Roubo — outros	243.997	218.772	24.848	377
Roubo de veículo	28.899	27.704	1.110	85

Para furtos — outros, o perfil convencional utiliza 301.896 dos 639.287 registros. Com os períodos conhecidos, passamos a utilizar 624.719. A cobertura sobe de 47,2% para 97,7%. Esse ganho é substantivo: o diagnóstico passa a considerar uma parcela muito maior da informação já registrada.

Maior cobertura não é sinônimo automático de maior acurácia. O perfil ampliado depende da qualidade do período informado e da hipótese utilizada para distribuir seu peso.

As grandes faixas permanecem semelhantes no agregado

Natureza	Madrugada	Manhã	Tarde	Noite
Furto — outros	18,7% → 17,9%	25,5% → 25,8%	29,9% → 29,8%	25,9% → 26,5%
Furto de veículo	14,5% → 16,1%	22,9% → 22,8%	28,2% → 27,7%	34,4% → 33,5%
Roubo — outros	18,7% → 19,2%	19,7% → 19,8%	21,4% → 21,3%	40,2% → 39,8%
Roubo de veículo	15,5% → 15,8%	15,5% → 15,7%	20,6% → 20,5%	48,5% → 48,0%

Em cada célula: proporção usando somente horas registradas → proporção incorporando os períodos conhecidos. Percentuais arredondados.

A tarde permanece como faixa predominante nos furtos — outros. A noite continua predominante nos outros três grupos, chegando a aproximadamente 48% dos roubos de veículo no perfil ampliado. A incorporação de novos registros não altera radicalmente a distribuição conjunta.

Na resolução de uma hora, o pico dos furtos — outros muda de 18h para 12h sob a distribuição uniforme; nos outros grupos, permanece às 20h. Esse resultado precisa ser interpretado como efeito do modelo. Ele não comprova que os furtos ocorram mais ao meio-dia: a alocação uniforme acrescenta o mesmo peso a todas as horas de cada período.

O agregado esconde diferenças municipais

Para comparar os perfis locais, exigimos pelo menos 100 registros com hora e 200 com hora ou período em cada combinação município–ano. O critério reduz a dependência de volumes muito pequenos, embora não elimine a incerteza. Uma mesma cidade pode aparecer em dois anos; portanto, as combinações abaixo não equivalem a municípios distintos.

Natureza	Combinações elegíveis	Mudaram de faixa predominante	Percentual
Furto — outros	92	30	32,6%
Furto de veículo	24	0	0,0%
Roubo — outros	31	0	0,0%
Roubo de veículo	8	0	0,0%

Nos furtos — outros, aproximadamente uma em cada três combinações elegíveis muda de faixa predominante. Nos demais grupos, isso não ocorre nas combinações examinadas. Uma aparente estabilidade do conjunto, portanto, pode coexistir com alterações locais importantes.

Mudar de faixa predominante não significa necessariamente uma transformação grande: quando duas faixas têm participações próximas, uma pequena diferença pode inverter sua ordem. A decisão municipal deve observar também as proporções e os volumes que sustentam essa classificação.

O que o estudo permite concluir

Os resultados mostram que períodos conhecidos são informação relevante. Para trabalhar com quatro grandes faixas, basta incorporar diretamente as categorias registradas; a repartição aorística é necessária quando desejamos representar a contribuição por hora dentro delas. Essa distinção evita atribuir ao método um ganho que decorre, em parte, de aproveitar dados antes excluídos.

A forma do perfil dentro de cada período continua dependente de uma hipótese. Não dispomos de horários verdadeiros independentes para demonstrar que a distribuição uniforme recupera melhor a realidade paulista. Também não foram realizadas, neste estudo, análises por bairros ou mapas temporais. Esses são caminhos de aprofundamento, e não resultados já obtidos.

Implicações para a gestão pública

Primeiro, ampliar a base do diagnóstico. Em furtos — outros, decisões apoiadas apenas nos registros com hora deixam de considerar mais da metade da base de 2024–2025. Incorporar períodos conhecidos permite examinar quase todos os registros, mantendo explícita a parcela ainda desconhecida.

Segundo, planejar na resolução que os dados sustentam. Manhã, tarde, noite e madrugada podem orientar a discussão sobre distribuição de equipes, proteção de equipamentos, fiscalização e ações preventivas. Uma curva estimada por hora exige mais cautela. Não seria adequado deslocar uma equipe para o meio-dia apenas porque essa hora passou a liderar no cenário uniforme.

Terceiro, diferenciar municípios e naturezas. A mudança em 32,6% das combinações locais de furto recomenda revisar os diagnósticos municipais, mesmo quando a curva agregada parece estável. Já nos grupos com maior preenchimento horário e pouca mudança observada, o ganho pode ser sobretudo de cobertura e transparência.

Quarto, combinar tempo, território e contexto. Uma faixa predominante deve ser discutida junto com os locais de ocorrência, circulação de pessoas, funcionamento do comércio, transportes e conhecimento das equipes. Esses resultados podem ajudar a formular hipóteses sobre oportunidades criminais; não identificam suas causas nem demonstram a eficácia de uma intervenção específica.

Quinto, melhorar o registro e avaliar as ações. Sempre que possível, vale preservar início e fim possíveis do fato, a origem da informação e sua precisão. Depois de uma mudança operacional, o acompanhamento deve considerar volume, composição e qualidade dos registros, além de um desenho de avaliação que permita separar o efeito da ação de outras mudanças.

A contribuição da análise aorística é tornar utilizável uma informação incompleta. Para a gestão pública, isso significa decidir com uma base mais abrangente e com consciência da precisão que ela realmente oferece.

Fontes e referências

RATCLIFFE, J. H.; McCULLAGH, M. J. Aoristic crime analysis. International Journal of Geographical Information Science, 12(7), 751–764, 1998.
RATCLIFFE, J. H. Aoristic analysis: the spatial interpretation of unspecific temporal events. International Journal of Geographical Information Science, 14(7), 669–679, 2000.
ASHBY, M. P. J.; BOWERS, K. J. A comparison of methods for temporal analysis of aoristic crime. Crime Science, 2, 1, 2013.

1 Nota metodológica. Consultas somente de leitura à base consolidada em 03/10/2026, com cálculos externos. Auditoria de 2024–2026 e comparação principal de 2024–2025, por ano estatístico. Não houve alteração de bases permanentes ou funcionalidades analíticas. Hora válida: inteiro de 0 a 23, priorizado sobre o período; meia-noite foi preservada. Categorias normalizadas quanto a caixa e acentuação. Os quatro blocos de seis horas são uma convenção deste estudo, sem confirmação em dicionário oficial consultado. A hipótese uniforme preserva peso total igual a um por registro incluído. A base cobre municípios carregados, não todo o estado; registros dependem de notificação, classificação e práticas de registro. Não houve validação externa de horários, análise espacial, teste causal ou cálculo de intervalos de confiança. O critério mínimo municipal é exploratório; mudanças de faixa dominante podem refletir pequenas diferenças entre faixas próximas.

Fonte dos dados: registros da Secretaria da Segurança Pública do Estado de São Paulo, base consolidada do URBIK, extração de 3 de outubro de 2026.

A criminalidade se desloca ou permanece nos mesmos lugares?

 

Persistência territorial dos hotspots de furtos, roubos e crimes de veículos nos municípios paulistas.

Setembro de 202672 municípios paulistas com dados geocodificadosEstatísticas de 2024 e 2025Autor: Túlio Kahn

0,498persistência média dos furtos

0,355persistência média dos roubos

500 mlado aproximado da célula

Concentração territorial e persistência são dimensões diferentes do problema criminal.

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Um mapa de hotspots responde onde as ocorrências se concentram em determinado período. Ele não responde, sozinho, se as mesmas áreas continuam críticas no período seguinte. Essa diferença é decisiva para a gestão pública.

Este estudo pergunta se a criminalidade registrada nos municípios paulistas permanece nas mesmas células territoriais de um ano para o outro ou se apresenta maior deslocamento. A análise compara 2024 e 2025, separadamente, para furtos, roubos, furtos de veículo, roubos de veículo e homicídios dolosos.

Resultado principal

Furtos apresentam a maior persistência média. Roubos permanecem parcialmente nos mesmos lugares, mas com renovação importante. Crimes de veículos mostram estabilidade menor, especialmente os roubos de veículo. Homicídios não sustentam uma comparação estadual estável nesta especificação.

O que foi comparado

Foram utilizados registros geocodificados da base consolidada do URBIK para os 72 municípios carregados na extração: 495.484 registros em 2024 e 483.645 em 2025. A comparação foi feita apenas quando o município possuía pelo menos 30 registros geocodificados da natureza analisada em cada ano. Esse critério melhora a estabilidade sem eliminar os municípios da base.

Grupo criminal	Municípios elegíveis	Jaccard médio	Mediana	Top 10%: 2024 / 2025
Furto	56	0,498	0,500	48,9% / 46,9%
Roubo	28	0,355	0,348	36,6% / 35,8%
Furto de veículo	29	0,291	0,300	34,1% / 33,6%
Roubo de veículo	14	0,205	0,181	28,8% / 27,5%
Homicídio doloso	1	—	—	—

Como medir persistência

Os pontos foram organizados em uma grade regular com células de aproximadamente 500 metros, reduzindo o risco de que bairros administrativos de tamanhos diferentes contaminem a comparação. Em cada município, crime e ano, as células foram ordenadas pelo número de ocorrências. Hotspots foram definidos como os 10% mais carregados entre as células ocupadas, com pelo menos uma célula incluída em cada caso.

A persistência foi medida pelo índice de Jaccard: J = células hotspot presentes nos dois anos ÷ células hotspot presentes em pelo menos um dos anos. Zero significa nenhuma coincidência; um significa conjuntos exatamente iguais. O indicador mede estabilidade do conjunto de áreas mais carregadas, não causalidade.

Furtos são os mais persistentes

Entre as 56 combinações município–crime que atenderam ao critério mínimo para furtos, a similaridade média foi 0,498, com mediana de 0,500. Em média, as células mais carregadas concentraram 48,9% dos furtos de 2024 e 46,9% de 2025. São Paulo apresentou Jaccard de 0,742, acima da média observada.

Roubos permanecem, mas se renovam mais

Para roubos, foram identificadas 28 combinações elegíveis. A similaridade média foi 0,355, com mediana de 0,348. As células mais carregadas concentraram, em média, 36,6% dos roubos de 2024 e 35,8% de 2025. Em São Paulo, o Jaccard foi 0,602. A melhor descrição é uma estrutura parcialmente persistente, sujeita a renovação.

Crimes de veículos mostram maior mobilidade territorial

Os furtos de veículo apresentaram similaridade média de 0,291; nos roubos de veículo, o índice caiu para 0,205. São Paulo teve Jaccard de 0,555 para furtos de veículo e 0,281 para roubos de veículo. A diferença entre naturezas no mesmo município reforça que não existe uma única geografia dos crimes de veículos.

A persistência não é uma propriedade fixa do crime

Grupo	Hotspots nos 5%	Hotspots nos 10%	Hotspots nos 20%
Furto	0,560	0,498	0,491
Roubo	0,374	0,355	0,334
Furto de veículo	0,377	0,291	0,286
Roubo de veículo	0,213	0,205	0,210

A ordem é estável: furto é o grupo mais persistente; roubo ocupa posição intermediária; crimes de veículos apresentam menor estabilidade territorial. O nível do índice muda conforme a escala escolhida e deve ser lido junto com a regra de construção do hotspot.

O que isso muda para a gestão

Para furtos, a repetição parcial dos hotspots favorece intervenções territoriais de médio prazo, como diagnóstico de locais, melhoria do ambiente urbano, iluminação, ordenamento de áreas comerciais e proteção de equipamentos. Para roubos, a política precisa manter uma base de atuação nos pontos persistentes, mas reservar capacidade para identificar renovação territorial.

Para crimes de veículos, é importante observar estacionamentos, corredores viários, acessos e áreas de transferência. Em todos os casos, a continuidade de uma área no ranking não prova que uma intervenção falhou ou que o local produz o crime por si mesmo: o mapa indica onde aprofundar a investigação.

Persistência territorial é uma propriedade parcial e específica. O mesmo município pode apresentar hotspots estáveis para furto e instáveis para roubo de veículo.

Conclusão

Os resultados mostram que a criminalidade não é inteiramente transitória nem permanentemente fixa. Há uma base territorial mais estável nos furtos, renovação maior nos roubos e mobilidade ainda mais acentuada nos crimes de veículos. O município ganha precisão quando acompanha cada natureza criminal em sua própria escala e trajetória.

Fontes e referências

BRAGA, A. A.; PAPACHRISTOS, A. V.; HUREAU, D. M. The effects of hot spots policing on crime: an updated systematic review and meta-analysis. Justice Quarterly, 2014.
WEISBURD, D. et al. Trajectories of crime at places: a longitudinal study of street segments in the city of Seattle. Criminology, 2004.
LAW, J.; QUICK, M.; CHAN, P. Bayesian spatio-temporal modeling for analysing local patterns of crime over time at the small-area level. Journal of Quantitative Criminology, 2014.

1 Limitações. A análise cobre apenas os municípios e períodos disponíveis, depende da qualidade da geocodificação e usa registros policiais, sujeitos a notificação, classificação e práticas de registro. A grade de 500 metros é uma convenção analítica. O critério de 30 registros melhora a estabilidade, mas não elimina a incerteza. O índice de Jaccard mede coincidência de células, não deslocamento causal, e dois anos não distinguem mudanças permanentes de oscilações temporárias. Homicídios exigem séries mais longas e modelos específicos.

Fonte dos dados: base consolidada do URBIK; registros criminais da Secretaria da Segurança Pública do Estado de São Paulo, estatísticas de 2024 e 2025.