Um computador pode prever reincidência criminal?

Os que defendem o uso afirmam que lógica rigorosa do algoritmo resulta em julgamentos sem preconceito ou inclinações humanas

The Economist, O Estado de S.Paulo

03 Fevereiro 2018 | 18h50

Nos Estados Unidos, computadores têm sido utilizados para ajudar em decisões judiciais, libertando réus sob fiança ou condenando-os a longos prazos de prisão. Os que defendem o seu uso afirmam que a lógica rigorosa de um algoritmo treinado com um vasto volume de dados resulta em julgamentos sobre a possibilidade de um condenado reincidir que não são afetados por preconceitos ou inclinações humanas.

Dois pesquisadores agora decidiram testar o programa, chamado Compas. Segundo seu estudo, publicado na revista Science Advances, o desempenho do Compas não é nem melhor nem pior em relação àquele de uma pessoa sem uma experiência específica.

Julia Dressel e Hany Farid, do Dartmouth College, em New Hampshire, selecionaram aleatoriamente mil detentos com base em um banco de dados de 7.214 pessoas presas no Condado de Broward, na Flórida, entre 2013 e 2014, que foram submetidos a uma análise pelo Compas. A partir disso, dividiram sua amostra em 20 grupos de 50 presos. 

Para cada um elaboraram uma curta descrição incluindo sexo, idade, condenações anteriores e também o crime pelo qual foram condenados. Em seguida recorreram ao Amazon Mechanical Turk, website que recruta voluntários para realização de pequenos trabalhos em troca de uma remuneração. 

Pediram a 400 deles para prognosticarem, com base nas descrições feitas, se um condenado determinado seria novamente preso por outro crime dentro de dois anos após seu indiciamento (excluindo o tempo de prisão que pudesse ter cumprido) - um fato agora conhecido pela passagem do tempo.

Cada voluntário examinou somente um grupo de 50 pessoas e cada grupo foi visto por 20 voluntários. Quando os pesquisados analisaram os resultados, concluíram que os voluntários previram corretamente se uma pessoa havia sido presa novamente em uma proporção de 62,1%. Quando os julgamentos dos 20 voluntários que examinaram o caso de um condenado particular foram reunidos, a proporção subiu para 67%. No caso do programa Compas, o porcentual foi de 65,2% - resultado basicamente igual ao dos voluntários.

Para verificar se a menção específica da raça de uma pessoa (um tema espinhoso no sistema Judiciário penal americano) afetaria os julgamentos desses voluntários, os pesquisadores recrutaram outros 400 e repetiram o experimento, desta vez acrescentando a raça de cada condenado à descrição. Não houve diferença no resultado. Os participantes identificaram os reincidentes com uma precisão de 66,5%.

Animador. Tudo isso sugere que o programa Compas, embora não seja perfeito, é tão bom quanto o senso comum humano em dissecar fatos pertinentes para prever quem pode reincidir no crime, ou não. Um resultado que é encorajador. 

Os pesquisadores criaram um algoritmo próprio tão preciso quanto o Compas na previsão da reincidência de detentos quando o alimentaram com dados do Condado de Broward, mas esse algoritmo envolve dois inputs - a idade do condenado e o número de condenações anteriores.

Como sublinhou Tim Brennan, que chefia a equipe de cientistas da Equivant, que elabora o programa Compas, o algoritmo dos pesquisadores, tendo sido treinado e testado em dados de um mesmo lugar, poderá ser menos preciso ao analisar outros lugares. 

Mas enquanto o algoritmo que respalda o Compas continuar patenteado em nome da Equivant não é possível uma comparação detalhada das virtudes dos dois.

/ TRADUÇÃO DE TEREZINHA MARTINO 

© 2017 THE ECONOMIST NEWSPAPER LIMITED. DIREITOS RESERVADOS. PUBLICADO SOB LICENÇA. O TEXTO ORIGINAL EM INGLÊS ESTÁ EM WWW.ECONOMIST.COM

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