.
Em sua tese de mestrado de 2019 para a Escola de Pós-Graduação Naval, Ana Lalley, chefe de polícia de Elgin, Illinois, escreveu criticamente sobre a experiência de seu departamento com o software, o que não deixou os policiais impressionados. “Os policiais questionam rotineiramente o método de previsão”, escreveu ela. “Muitos acreditam que a consciência das tendências e padrões de criminalidade que adquiriram através da formação e da experiência os ajuda a fazer previsões por si próprios que são semelhantes às previsões do software.”
Lalley acrescentou que quando o departamento trouxe essas preocupações à Geolitica, a empresa alertou que o software “pode não ser particularmente eficaz em comunidades com pouca criminalidade”. Elgin, um subúrbio de Chicago, tem cerca do dobro da população de Plainfield.
“Acho que isso mostra o quão pouco confiáveis são muitas das ferramentas vendidas aos departamentos de polícia”, diz Dillon Reisman, fundador do Projeto de Injustiça Automatizada da União Americana pelas Liberdades Civis de Nova Jersey. “Vemos isso em toda Nova Jersey. Existem muitas empresas que vendem ferramentas não comprovadas e não testadas que prometem resolver todas as necessidades da aplicação da lei e, no final, tudo o que fazem é agravar as desigualdades no policiamento e sem nenhum benefício para a segurança pública.”
David Weisburd, um criminologista que atuou como revisor em um artigo acadêmico de 2011 de coautoria de dois dos fundadores da Geolitica, lembra-se de ter aprovado suas ideias sobre modelagem criminal na época, mas alerta que previsões imprecisas podem ter suas próprias externalidades negativas, além da perda de tempo dos policiais. .
“Prever crimes em locais onde eles não ocorrem é uma questão destrutiva”, diz Weisburd. “A polícia é um serviço, mas é um serviço com potenciais consequências negativas. Se você mandar a polícia para algum lugar, coisas ruins podem acontecer lá.”
Um estudo descobriu que adolescentes negros e latinos parados pela polícia experimentaram posteriormente níveis elevados de sofrimento emocional, levando a um aumento do comportamento delinquente no futuro. Outro estudo descobriu que taxas mais elevadas de uso da força nos bairros da cidade de Nova Iorque levaram a um declínio no número de chamadas para a linha de denúncias 311 da cidade, que pode ser usada para tudo, desde reparar buracos até obter ajuda para compreender uma lei de imposto sobre a propriedade.
“Para mim, todo o benefício deste tipo de análise é usá-lo como ponto de partida para envolver os comandantes da polícia e, quando possível, os membros da comunidade num diálogo mais amplo para ajudar a compreender exactamente o que é que estes factores causais estão a levar a pontos críticos. formação”, diz Eric Piza, professor da Northeastern University, que tem sido um crítico da tecnologia de policiamento preditivo.
Por exemplo, a cidade de Newark, Nova Jersey, utilizou a modelação de terreno de risco (RTM) para identificar locais com maior probabilidade de agressões agravadas. Desenvolvido por pesquisadores da Rutgers University, o RTM combina dados criminais com informações sobre o uso da terra para identificar tendências que podem estar desencadeando crimes. Por exemplo, a análise em Newark mostrou que muitas agressões agravadas ocorriam em terrenos baldios.
O RTM aponta então para potenciais soluções ambientais que vêm dos governos locais e não apenas dos departamentos de polícia. Uma organização habitacional local utilizou os dados de Nova Jersey para priorizar lotes a serem desenvolvidos para novas moradias acessíveis que poderiam não apenas aumentar o parque habitacional, mas também reduzir a criminalidade. Outros grupos comunitários utilizaram as informações sobre o risco de criminalidade para converter lotes pertencentes à cidade em espaços verdes bem iluminados e de maior tráfego, com menor probabilidade de atrair o crime.
.
