Da análise reativa à análise preditiva

A última década presenciou a interseção de dois grandes desenvolvimentos estruturais: a proliferação da vigilância da vida quotidiana155 _{a par da ascensão da Big}

Data156_{. Emblemático para a expansão da vigilância foi também o crescimento do setor}

155 _{Vide LYON, D., In Surveillance as Social Sorting: Privacy, Risk and Automated Discrimination.. p. 13.} 156 _{Vide supra, Capítulo I}

da justiça criminal157_{, campo onde as preocupações crescentes relativas à segurança}

nacional, mormente desencadeadas pelos ataques terroristas na Europa e nos EUA, levaram a aplicações cada vez mais ambiciosas das novas tecnologias158_{, estimulando o}

desenvolvimento do «policiamento inteligente»159_{. A mudança da vigilância tradicional}

para a vigilância BD está associada à transferência das operações de investigação criminal para as atividades inteligentes. A distinção básica entre a investigação criminal tradicional e a investigação inteligente é a seguinte: a primeira normalmente envolve- se logo que o facto criminoso ocorre, pois, de um ponto de vista normativo, os órgãos de polícia criminal não podem empreender uma busca e a correspondente recolha de dados pessoais até que existam suspeitas fundadas. A investigação inteligente, por contraste, é fundamentalmente preditiva. As atividades de inteligência envolvem a recolha de dados; identificação de padrões suspeitos, locais, atividade, e indivíduos; e intervêm preventivamente com base na inteligência adquirida160_.

No campo da prevenção criminal, os principais debates políticos, académicos e sociais sobre o uso de algoritmos estão relacionados com policiamento preditivo161_,

abordagem acerca da capacidade dos seres humanos tirarem conclusões de ofensas passadas para prever possíveis padrões futuros de crime162_{. Conforme referido no}

Capítulo I, durante a década de 1980, foram desenhadas diferentes técnicas de data

mining, machine learning, neural networks e intelligent agents para elaborarem

classificações, previsões e criações de perfis de comportamento humano, no sentido de monitorizar e dissuadir a criminalidade. Da aplicação prática das mesmas quedou demonstrado que a análise automatizada das tendências do crime e dos padrões de comportamento de criminosos, sem que seja necessária a constante intervenção de

157 _{Vide WAKEFIELD, S., UGGEN, C., “Incarceration and Stratification”. In Annual Review of Sociology. Vol. 36, n.º 1 (2010). pp. 387–}

406. pp. 389 e ss.

158 _{Vide EUROPA, Conselho da, Algorithms and Human Rights. Study on the human rights dimensions of automated data processing}

techniques and possible regulatory implications [Em linha]. (2018) [Consult. a 22 out. 2019]. Disponível em: https://bit.ly/2mFIcja.

p. 10.

159 _{A título demonstrativo, após a série de ataques terroristas nos EUA e na Europa, os Estados solicitaram às plataformas de redes}

sociais o uso dos seus algoritmos para identificar possíveis terroristas e tomar medidas em conformidade, estando algumas dessas plataformas a usar algoritmos para identificar contas que geram conteúdo extremista. Vide EUROPA, Conselho da, op. cit.. pp. 10 e ss.

160 _{Vide BRAYNE, S., op. cit., p.986.} 161 _{Ibid.. p. 977.}

seres humanos, é viável. De facto, muito embora o recurso aos algoritmos resida na substituição da tomada de decisão humana por decisões automatizadas, nesta parte destacaremos uma modalidade na qual os seres humanos permanecem integrais ao processo analítico. Por conseguinte, no policiamento preditivo utilizam-se sistemas automáticos que prevêem quais os indivíduos que provavelmente se envolverão num crime, incluindo modelos destinados a prever onde o crime provavelmente ocorrerá num determinado momento, tempo que é usado para priorizar o tempo da polícia para investigações e detenções163_.

Historicamente, o policiamento era principalmente reativo. No início dos anos 80, diante da constatação de que as estratégias reativas eram ineficazes na redução do crime, houve uma mudança de paradigma na direção de estratégias de policiamento mais proativas e orientadas para o problema, incluindo o policiamento por pontos. Hoje, a análise preditiva é usada para uma vasta gama de atividades relacionadas com a justiça criminal, incluindo algoritmos que predizem quando e onde futuros crimes são mais prováveis de ocorrer, modelos de rede que predizem os indivíduos com maior probabilidade de estarem envolvidos em violência armada e modelos de risco que identificam os agentes da polícia mais suscetíveis de se envolverem em comportamentos de risco164_.

A recolha de dados pela alta frequência da BD proporcionou uma transformação fundamental nas atividades da vigilância «tradicional», que foi a alteração dos típicos sistemas de consulta para os sistemas de alerta. Por "sistemas de consulta" entendem- se os bancos de dados nos quais os utilizadores submetem solicitações de informações na forma de «pesquisa»165_{. Nos sistemas de alertas, por outro lado, os utilizadores}

recebem notificações em tempo real quando os dados apresentam certas variáveis ou configurações de variáveis166_{. Ainda assim, os sistemas de pesquisa tradicional não}

deixaram, contudo, de ser caraterísticas essenciais de informação, pois os sistemas de

163 _{Ibid., p. 11.}

164 _{Aliás, uma razão relacionada, mas distinta, pela qual os OPC contestam o policiamento preditivo é por acreditarem que os coloca}

sob maior vigilância. Vide BRAYNE, S., op. et loc. cit..

165 _{Um exemplo de uma consulta vulgar é quando um agente policial pesquisa uma matrícula automóvel durante uma paragem de}

trânsito.

166 _{Por exemplo, na eminência de uma busca domiciliária, é possível desenhar-se uma «cerca» ao redor da área em questão e receber}

alertas estão a complementar, ao invés de substituir, os sistemas baseados em consulta. Uma das características fundamentais desta relação sistémica é que as próprias consultas estão-se a tornar novos dados: quando o nome de um determinado indivíduo é pesquisado no sistema de dados nacional, é possível saber-se o número de vezes que o nome foi consultado por outras pessoas, o que indicia que o mesmo já terá levantado suspeitas noutras situações. Por outras palavras, em sistemas de BD, as consultas podem servir como “proxies quantificados para desconfiança”167_.