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Ciência01/07/2022

Algoritmo prevê crimes com uma semana de antecedência

Crédito: Pixabay/CC0 Public Domain

01/07/22 - 08h16min

Avanços em aprendizado de máquina e inteligência artificial despertaram o interesse de governos que gostariam de usar essas ferramentas para policiamento preditivo a fim de impedir os crimes. Os primeiros esforços na previsão do crime têm sido controversos, no entanto, porque não levam em conta os vieses sistêmicos na aplicação da polícia e sua complexa relação com o crime e a sociedade.

Cientistas sociais e de dados da Universidade de Chicago (EUA) desenvolveram um algoritmo que prevê crimes aprendendo padrões de tempo e localizações geográficas a partir de dados públicos sobre crimes violentos e contra a propriedade. O modelo pode prever crimes futuros com uma semana de antecedência com cerca de 90% de precisão.

Em um modelo separado, a equipe de pesquisa também estudou a resposta da polícia ao crime analisando o número de prisões após os incidentes e comparando essas taxas entre bairros com diferentes status socioeconômicos. Eles viram que o crime em áreas mais ricas resultou em mais prisões, enquanto as prisões em bairros desfavorecidos caíram. O crime em bairros pobres não levou a mais detenções, no entanto, sugerindo um viés na resposta e aplicação da polícia.

Teste e validação

“O que estamos vendo é que quando você estressa o sistema, ele requer mais recursos para prender mais pessoas em resposta ao crime em uma área rica e afasta os recursos policiais de áreas de status socioeconômico mais baixo”, disse o dr. Ishanu Chattopadhyay, professor assistente de Medicina na Universidade de Chicago e autor sênior do novo estudo, publicado na revista Nature Human Behavior.

A ferramenta foi testada e validada usando dados históricos da cidade de Chicago em torno de duas grandes categorias de eventos relatados: crimes violentos (homicídios, assaltos e baterias) e crimes contra a propriedade (roubos, furtos e roubos de veículos motorizados). Esses dados foram usados ​​porque a probabilidade de eles serem relatados à polícia era maior em áreas urbanas onde há desconfiança histórica e falta de cooperação com a aplicação da lei. Esses crimes também são menos propensos ao viés de execução, como é o caso de crimes de drogas, batidas de trânsito e outras infrações de contravenção.

Esforços anteriores na previsão do crime geralmente usam uma abordagem epidêmica ou sísmica, onde o crime é descrito como emergente em “pontos quentes” que se espalham para áreas vizinhas. No entanto, essas ferramentas ignoram o complexo ambiente social das cidades e não consideram a relação entre o crime e os efeitos da aplicação da polícia.

“Os modelos espaciais ignoram a topologia natural da cidade”, disse o sociólogo e coautor dr. James Evans, professor da Universidade de Chicago e do Santa Fe Institute. “As redes de transporte respeitam ruas, passarelas, linhas de trem e ônibus. As redes de comunicação respeitam áreas de contexto socioeconômico semelhante. Nosso modelo permite a descoberta dessas conexões.”

Nova visão dos bairros

O novo modelo isola o crime observando as coordenadas espaciais e temporais de eventos discretos e detectando padrões para prever eventos futuros. Ele divide a cidade em blocos espaciais de aproximadamente 300 metros de largura e prevê o crime dentro dessas áreas, em vez de depender de bairros tradicionais ou limites políticos, que também estão sujeitos a preconceitos. O modelo teve o mesmo desempenho com dados de outras sete cidades dos EUA: Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Filadélfia, Portland e San Francisco.

“Demonstramos a importância de descobrir padrões específicos da cidade para a previsão de crimes relatados, o que gera uma nova visão dos bairros da cidade, nos permite fazer novas perguntas e nos permite avaliar a ação policial de novas maneiras”, disse Evans.

Chattopadhyay tem o cuidado de observar que a precisão da ferramenta não significa que ela deva ser usada para direcionar a aplicação da lei, com os departamentos de polícia usando-a para invadir bairros de forma proativa para prevenir o crime. Em vez disso, deve ser adicionado a uma caixa de ferramentas de políticas urbanas e estratégias de policiamento para combater o crime.

“Criamos um gêmeo digital de ambientes urbanos. Se você alimentá-lo com dados do passado, ele lhe dirá o que acontecerá no futuro. Não é mágico, há limitações, mas validamos e funciona muito bem”, disse Chattopadhyay. “Agora você pode usar isso como uma ferramenta de simulação para ver o que acontece se o crime aumentar em uma área da cidade ou se houver um aumento da fiscalização em outra área. Se você aplicar todas essas variáveis ​​diferentes, poderá ver como os sistemas evoluem em resposta.”

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