A primeira vez que escrevi sobre o uso de algoritmos na previsão de crimes foi num artigo de 7 Novembre 2018, avec le titre "O Policiamento Preditivo” constatando-se que passados cinco anos não existe nenhum projeto ou programa, que seja do conhecimento publico, nas Forças de Segurança (FS).
Rogério COPETO
Colonel de la GNR
Master en droit et de la sécurité intérieure et de sécurité vérificateur
Como conclusão do referido artigo tive oportunidade de escrever: "Pour finir, il est conclu que le FS bénéficiera de la mise en œuvre des services de police prédictive, devrait, Cependant, utiliser des outils avec la capacité de fournir des informations exactes et à jour sur la probabilité de crimes, d'anticiper ou résoudre, vérifier que ces outils sont disponibles gratuitement ou à faible coût et incluent des fonctionnalités de Microsoft Office ou des outils de base de l'information géographique, parce que même les systèmes de technologies de l'information et de la communication sophistiquée, Ils ne peuvent fournir des données fiables, si les données provenant de sources fiables et elles aussi sans avoir été intoxiqués par les préjugés transformés en langage informatique".
Um algoritmo é definido como um procedimento usado para resolver um problema ou realizar um cálculo, atuando como uma lista exata de instruções que conduzem a ações específicas passo a passo em rotinas baseadas em hardware ou software.
E Policiamento Preditivo pode ser definido como sendo uma abordagem inovadora no campo da segurança, que se baseia em análises de dados e algoritmos para prever e prevenir crimes em determinadas áreas específicas, que na sua essência recorre à utilização de informações históricas, como padrões de criminalidade, ocorrências passadas e até mesmo fatores ambientais, com o objetivo de alocar os recursos policiais necessários e suficientes, de forma mais eficaz e eficiente e antecipar a ocorrência de crimes.
Conforme referido uma das principais vantagens deste modelo de policiamento é a eficiência na alocação de recursos, tendo em conta que permite que as FS concentrem os seus esforços nas áreas com maior probabilidade de ocorrência de crimes, otimizando a distribuição de recursos, sejam meios humanos ou materiais, sempre escassos.
Também a prevenção de crimes é uma das vantagens, porque permite antecipar tendências criminais, podendo as FS tomar medidas proativas para evitar a ocorrência de crimes, direcionando o patrulhamento de visibilidade para as áreas de elevado risco de ocorrência de crimes, com a inerente redução de custos, tendo em conta que o uso de dados e as análises permitem economizar recursos financeiros, reduzindo a necessidade de patrulhamento em locais de baixa atividade criminosa
A principal desvantagem deste modelo de policiamento é que os algoritmos usados podem ser influenciados pelo viés (preconceito), que se poderá encontrar presente nos dados históricos, o que pode levar a um ciclo de discriminação em comunidades de minorias étnicas, já marginalizadas por si.
O viés pode ser definido, no sentido mais comum, como uma distorção do julgamento do observador, manifestando-se como uma inclinação irracional a atribuir um julgamento mais favorável ou desfavorável a alguma coisa, pessoa ou grupo, sendo por isso considerado um dos maiores problemas no Policiamento Preditivo, pelo que a sua eliminação ou atenuação é um dos principais objetivos quando se implementa este modelo de policiamento.
Mas resolver o viés nos algoritmos usados no Policiamento Preditivo é um desafio complexo, mas existem várias abordagens que podem ser adotadas para minimizar ou mitigar esse problema, sendo o primeiro a “limpeza dos dados”, devendo para isso serem identificados e removidos todos os dados que possam conter preconceitos, acrescentando-se um nível de revisão dos dados históricos, de forma a eliminar padrões discriminatórios antes de serem inseridos nos algoritmos.
O desenvolvimento de algoritmos que sejam sensíveis ao viés e procurem ativamente reduzi-lo, resulta em algoritmos melhorados, podendo ser feito através de técnicas de “machine learning”, que aprendem com a informação introduzida, como o reequilíbrio de classes sociais, tornando os algoritmos mais transparentes, de forma a que os processos de tomada de decisão sejam compreensíveis, permitindo que se identifiquem fontes de viés e se corrija o algoritmo quando necessário.
Realizar auditorias externas e revisões independentes para avaliar a presença de viés nos algoritmos e das decisões resultantes é também uma forma de diminuir o viés nos algoritmos, onde os dados usados para treinar os algoritmos devem ser diversos e representativos, tal como os membros dos órgãos que desenvolvem os algoritmos devem ter diferentes origens, para que possam abordar várias perspetivas.
A implementação de regulamentação e a legislação específicas para o uso de algoritmos de Policiamento Preditivo, com ênfase na eliminação do viés e na proteção dos direitos civis é também uma forma de ter melhores algoritmos, devendo-se envolver a comunidade e grupos de interesse, na definição e avaliação das políticas de Policiamento Preditivo, pode também ajudar a identificar e corrigir os preconceitos.
Uma monitorização contínua deve ser estabelecida, com o objetivo de avaliar se o algoritmo está a gerar resultados justos e imparciais, permitindo fazer ajustes à medida que novos dados vão estando disponíveis, devendo por último apostar na formação dos elementos policiais sobre os riscos do viés nos algoritmos e sobre como evitá-los, devendo estas matérias estarem incluídas nos programas de formação.
Para além do viés dos algoritmos outro dos obstáculos à implementação do Policiamento é a invasão da privacidade, tendo em conta que o uso de dados pessoais para prever os crimes levanta preocupações sobre a privacidade dos cidadãos, criando um dilema entre o direito à segurança e o direito às liberdades individuais, com a desvantagem que a precisão é limitada, em virtude dos algoritmos nem sempre serem 100% precisos, o que pode levar a falsos positivos ou negativos e gerar desconfiança nas populações, levando em última análise a identificações erróneas de pessoas.
Terminamos esta primeira parte do tema, concluindo que aquilo que mais obstaculiza a implementação do Policiamento Preditivo nas FS, serão as restrições ao direito á privacidade e a resolução do viés nos algoritmos, cujo processo é complexo, contínuo e multifacetado, sendo por isso fundamental garantir que os algoritmos sejam desenvolvidos e usados de forma ética, bem como deve ser salvaguardada a privacidade, protegendo-se assim os direitos das comunidades servidas por este modelo de policiamento.
