Será que a polícia consegue prever onde os crimes vão acontecer?

Imagine se a polícia conseguisse saber, antes de um crime acontecer, em que local ele acontecerá. Pode até parecer roteiro de filme de ficção científica, mas essa possibilidade já é utilizada em projetos de policiamento em diferentes países.

A ideia é relativamente simples: crimes não acontecem de maneira totalmente aleatória. Muitos se concentram em determinados locais, dias e horários. Ao analisar registros anteriores, características urbanas e padrões de ocorrência, sistemas estatísticos podem identificar áreas com maior probabilidade de novos delitos.

Essa abordagem é conhecida como policiamento preditivo – mas é importante fazer uma distinção: identificar padrões de risco não significa acertar exatamente onde e quando ocorrerá o próximo crime.

Uma revisão sistemática publicada em 2020 – A Systematic Review on Spatial Crime Forecasting – analisou 32 estudos sobre previsão espacial da criminalidade. Os pesquisadores identificaram avanços importantes, mas também uma serie de limitações metodológicas, especialmente as dificuldades para comparar os resultados e a falta de padronização na avaliação dos algoritmos.

Na prática, uma das aplicações mais promissoras não é tentar descobrir quem cometerá um crime, mas identificar os locais onde há maior probabilidade do crime ocorrer. Imagine uma região em que roubos de veículos se concentram em algumas ruas e em determinados horários. Em vez de distribuir o policiamento uniformemente, a polícia poderia direcionar patrulhas preventivas para esses pontos, avaliar os resultados e ajustar estratégias conforme os dados fossem revelando novos padrões.

Há uma serie de evidências de que essa lógica pode funcionar. Outro estudo mais recente, publicado em 2024, com 38 avaliações de policiamento em pontos críticos de violência revelou uma redução média de 24% na violência nas áreas tratadas, em comparação com o policiamento normal. Ou seja, estratégias que procuravam resolver os problemas específicos de cada local apresentaram resultados melhores do que o simples aumento do policiamento.

É preciso, entretanto, tomar alguns cuidados, especialmente com a subnotificação de crimes. dados incompletos, registros enviesados e modelos mal avaliados podem produzir previsões aparentemente precisas, mas pouco confiáveis. Por exemplo, se por falta de iniciativa das vítimas em registrar determinados tipos de crime, como pequenos furtos ou roubos de objetos, os registros históricos não irão refletir uma concentração de crime em determinados locais. O algoritmo interpretará esses dados como sinal de ausência de criminalidade e recomendar ainda menos policiamento nesses mesmos locais, criando, assim, um ciclo que reforça as distorções originais.

E como isso se aplica aqui no Espírito Santo?

A Secretaria de Segurança Pública possui desde 2004 um departamento especializado no registro e análise de dados georreferenciados de ocorrências, com horários, tipos de delito e características dos locais de crime.

A tecnologia está disponível, mas na prática, esse conjunto de dados é pouco utilizado na construção de modelos de previsão e antecipação de locais e horários de crimes nos diversos municípios capixabas. Faltam para isso, avaliação independente , comparação com métodos mais simples e principalmente acompanhamento contínuo dos resultados. Não basta, portanto, importar um sistema que funcionou em outros ambientes e momentos e presumir que continuará funcionando.

É sempre bom lembrar que a tecnologia serve para orientar decisões, e não para substituir o julgamento profissional nem justificar abordagens baseadas em meras suspeitas estatísticas.

A pergunta, portanto, não é se a polícia pode prever onde e quando ocorrerá o próximo crime. Não pode. O que é possível fazer é estimar riscos, identificar padrões e empregar os limitados recursos existentes de maneira mais inteligente.

No fim, talvez o maior mérito de um bom policiamento não esteja em prever exatamente onde ocorrerá o próximo crime, mas em aprender a reconhecer os sinais de risco e agir antes que uma nova vítima entre para as estatísticas de criminalidade.