Um algoritmo novo pode prever a ocorrência de crimes em grandes cidades, utilizando-se de padrões temporais e geográficos, de acordo com pesquisadores da Universidade de Chicago, nos Estados Unidos. Eles afirmam que as previsões têm cerca de 90% de precisão e podem ser feitas até uma semana antes do fato.
A equipe responsável pela criação do algoritmo é formada por cientistas de dados e cientistas sociais. A iniciativa foi revelada em um estudo publicado na revista científica Nature.
Apesar de parecer coisa de ficção científica, os pesquisadores dizem que não é uma espécie de solução usada no filme “Minority Report” (2002), em que policiais conseguiam visualizar exatamente o tipo de crime e o autor. O principal ponto do sistema é fazer previsões baseada em dados criminais.
O código foi alimentado com dados públicos sobre crimes violentos (como homicídios, espancamentos e agressões) e crimes contra a propriedade (como roubos e furtos). A partir disso, eles conseguiram identificar padrões para realizar previsões.
O crime não respeita limites
Forças policiais já haviam tentado utilizar outros modelos de tentativa de previsão da ocorrência de crimes. Mas, segundo os pesquisadores, o algoritmo deles é mais eficiente porque os sistemas antigos identificavam áreas onde crimes eram registrados e previa que eles se espalhavam para as regiões vizinhas a partir dali.
O novo divide as cidades em áreas iguais de cerca de 93 metros quadrados. Isso é importante porque são ignoradas outras divisões, como limites de bairros, buscando eliminar o viés político e social que existe nesse tipo de demarcação.
“Os modelos espaciais ignoram a topologia natural da cidade”, afirmou o sociólogo James Evans, um dos coautores, em entrevista ao site oficial da universidade. “Redes de transporte respeitam as ruas, calçadas e linhas de trens e ônibus. Redes de comunicação respeitam áreas de histórico socioeconômico similares. O nosso modelo permite a descoberta dessas conexões.”
O estudo mostra que, além de Chicago (Illinois), foram feitas previsões precisas para outras grandes cidades dos EUA, como Atlanta (Geórgia), Los Angeles (Califórnia), Portland (Oregon) e San Francisco (Califórnia). Em todas elas, o desempenho do algoritmo foi satisfatória.