Aplicabilidade
Joshua Loftus, menciona a possiblidade de solucionar o ciclo de feedback. Sua ideia seria criar um sistema diferenciado no qual o algoritmo apenas enviaria mais oficiais a um local, caso a taxa de criminalidade dessa área fosse maior do que aquela prevista/esperada anteriormente, resultando um direcionamento policial muito mais proporcional à realidade.[30] Entretanto, também afirma que muitos problemas devem ser sanados antes da aplicação dos algoritmos de policiamento preditivo, pois as decisões humanas afetam todos os aspectos do design de sistemas deste tipo, como por exemplo, a ideia de que policiais tem maior propensão em prender pessoas negras de baixa renda, do que pessoas brancas com alta renda.
Mais um problema de sua aplicação, é o método da caixa preta mencionado anteriormente. Isto porque os dados coletados por estes sistemas, são sigilosos e protegem segredos comerciais do setor privado, mas na verdade, estes modelos que deveriam ser abertos ao público, são terceirizados por empresas privadas como o PredPol sem que haja a necessidade de divulgação dos dados.
Neste rumo, corrobora-se a noção de que aplicar o policiamento preditivo, significa aumentar o envolvimento policial de alguns indivíduos e, para isso, é necessário o mínimo de transparência. Antes disso, as entradas e algoritmos não devem ser presumidos como uma base sólida para previsão.
Ciente de todo o exposto, não é equivocado dizer que a aplicação de modelos de policiamento preditivo no Brasil seria, no mínimo, imprevisível. A relação polícia/sociedade é bastante conflituosa, seja pela alta periculosidade do serviço[31], seja pelo alto índice de mortes causadas pela instituição[32]. Não seria errado considerar que os dados e registros policiais são tendenciosos, habitualmente tem-se notícias sobre mortes sem denúncia, principalmente nas favelas. Sem contar que, parece quase óbvio pensar que, se o algoritmo analisar qual local teria mais chances de ocorrer crimes, comparando, por exemplo, os bairros vizinhos de Paraisópolis e Morumbi, da cidade de São Paulo, muito provavelmente Paraisópolis seria uma zona quente, simplesmente por ser o bairro que é.
Conclusão
O Brasil, assim como os Estados Unidos, ainda precisa encontrar formas para alcançar a eficiência, transparência e qualidade pretendida pelo policiamento preditivo. É difícil negar a possibilidade de falhar em sua funcionabilidade, seja devido ao ciclo de feedback, seja pela ausência da publicidade e transparência, ou até mesmo pela possibilidade de tendenciosidade dos bancos de dados. A ideia, com certeza seria benéfica se, na prática, fosse aplicada exatamente como se esperava, porém, isso não acontece, sendo necessárias novas formas e métodos de aplicação. O objetivo foi alcançado, o trabalho expõe questões teóricas e argumentativas acerca da efetividade do policiamento preditivo, com o fim de enriquecer a discussão sobre um método que possivelmente possa ser implementado no ordenamento jurídico brasileiro. Ao final, opina-se que, no momento, não seria apropriado implementar essa estratégia preditiva, tendo em mente tudo aquilo arrazoado acima.
Referências bibliográficas
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RIELAND, Randy. Artificial Intelligence Is Now Used to Predict Crime: But Is It Biased? Smithsonian, 5 mar. 2018.
PERRY, Walter L. et al. Predictive Policing: The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations. Rand 1 jan. 2013.
Endereço Eletrônico: <https://g1.globo.com/monitor-da-violencia/noticia/2020/04/16/numero-de-pessoas-mortas-pela-policia-cresce-no-brasil-em-2019-assassinatos-de-policiais-caem-pela-metade.ghtml>.
Endereço eletrônico: <https://www.bbc.com/portuguese/brasil-50666702>.
Notas
[1] HARARI, Yuval Noah. Homo Deus: uma breve história do amanhã. São Paulo: Cia. das Letras, 2016. p. 91/92
[2] BECK, Charlie. International Association of Chiefs of Police. Los Angeles. Disponível em: <https://privacysos.org/predictive/> Acesso em: 05 mai. 2020.
[3] Ibid.
[4] BECK, Charlie. International Association of Chiefs of Police. Los Angeles. Disponível em: <https://privacysos.org/predictive/> Acesso em: 05 mai. 2020.
[5] Site oficial do PredPol. Disponível em: <https://www.predpol.com/about/> e <https://www.predpol.com/technology/>.
[6] Ibid.
[7] Site oficial do PredPol. Disponível em: <https://www.predpol.com/about/> e <https://www.predpol.com/technology/>.
[8] Site oficial do PredPol. Disponível em: <https://www.predpol.com/about/> e <https://www.predpol.com/technology/>.
[9] Ibid.
[10] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: < https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[11] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[12] Ibid.
[13] Ibid.
[14] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[15] Ibid.
[16] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[17] Ibid.
[18] Ibid.
[19] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[20] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[21] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[22] Ibid.
[23] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[24] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[25] Ibid.
[26] Ibid.
[27] Ibid.
[28] LUM, Kristian; ISAAC, William. To predict and serve? Royal Statistical Society, 07 out. 2016. Disponível em: <https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x#sign960-fig-0001> Acesso em: 20 mai. 2020.
[29] Ibid.
[30] REYNOLDS, Matt. Biased policing is made worse by errors in pre-crime algorithms. NewScientist, 04 out. 2017. Disponível em: <https://www.newscientist.com/article/mg23631464-300-biased-policing-is-made-worse-by-errors-in-pre-crime-algorithms/> Acesso em: 28 mai. 2020.
[31] Em 2017, o número de policiais assassinados era de 385, desde então esse número só aumenta. Disponível em: <https://g1.globo.com/monitor-da-violencia/noticia/policia-que-mata-policia-que-morre.ghtml> Acesso em: 18 mai. 2020.
[32] Em 2018, o número de mortes cometidas por policiais na ativa era de 5.719. Em 2019, o número chegou a 5.804. Disponível em: <https://g1.globo.com/monitor-da-violencia/noticia/2020/04/16/numero-de-pessoas-mortas-pela-policia-cresce-no-brasil-em-2019-assassinatos-de-policiais-caem-pela-metade.ghtml> Acesso em: 18. Mai. 2020.
