A plausibilidade da utilização do Big Data para a predição de crimes no Brasil frente aos seus riscos e consequências

Abstract

O avanço da tecnologia e a interatividade que dela advém tem proporcionado um grande aumento da disponibilização de dados ao redor do mundo, os quais são coletados e armazenados na internet, incorporando-se ao chamado Big Data. A partir desse enorme conjunto de dados é possível extrair informações e realizar os mais diversos tipos de análises, incluindo análises preventivas de ações criminosas, de forma a indicar quais os locais prováveis de ocorrência de crimes e até mesmo quais indivíduos são mais suscetíveis ao cometimento de delitos, permitindo, assim, que a polícia atue preventivamente. Ao passo que a análise preditiva de crimes em Big Data é uma técnica promissora no combate à criminalidade, capaz de auxiliar a atuação do Estado e a garantia da segurança pública, sua aplicação pode ocasionar riscos aos direitos e liberdades dos cidadãos. Além do possível conflito com princípios constitucionais como o da privacidade e da presunção de inocência, há a preocupação de que, a depender dos critérios utilizados nestas análises, padrões existentes de discriminação sejam reproduzidos e tendências errôneas sejam reforçadas, motivando tomadas de decisões injustas por parte da polícia. Estes riscos agravam-se na medida em que não há qualquer lei que regule o tratamento de dados no âmbito penal, existindo apenas, por ora, um anteprojeto de lei de proteção de dados no que tange a persecução penal e a segurança pública. Dessa forma, o presente trabalho busca verificar a plausibilidade da utilização do Big Data para a predição de crimes no Brasil a partir de uma análise acerca do funcionamento e eficácia desta técnica; dos critérios utilizados nas análises preditivas; dos riscos e limites que a mesma apresenta; e da legislação brasileira que dispõe do tratamento de dados pessoais