Neolombrosianismo: pesquisador quer prever quais bebês vão virar criminosos

O título da coluna parece refletir uma caricatura. Mas o trabalho de Richard Berk não é nada ingênuo e tem consequências reais bastante dramáticas, como o leitor terá oportunidade de ver. Como venho fazendo nos últimos textos, minha intenção é dialogar com a tradição da Criminologia Cultural, que empregarei para questionar um dos expoentes do modelo de Criminologia que – tristemente – ainda é dominante na realidade acadêmica americana.

Matéria publicada na revista Superinteressante relata que "Um pesquisador quer prever o seu destino - mas, ao invés de ler sua mão, ele pretende usar estatística. Richard Berk, criminalista e professor da Universidade da Pensilvânia, trabalha criando modelos matemáticos que antecipam o comportamento das pessoas desde os anos 60. O seu próximo desafio é usar Inteligência Artificial para" adivinhar "que cidadãos se tornarão menores infratores... Assim que eles chegarem à maternidade".[i]

O texto parece destoar do tom habitual da revista, mas é relativamente acertado. Berk de fato considera que é possível prever que tipo de crime a pessoa será capaz de cometer quando atingir 18 anos de idade, basta que para isso ele tenha dados suficientes para alimentar seu sistema estatístico. Logicamente, o argumento é completamente insustentável: se não existe o crime senão como invenção cultural e interação social, como pode existir um algoritmo de previsão que desconsidere completamente a historicidade da aventura humana na Terra? Como qualquer pessoa sensata sabe, o sistema penal combate um inimigo que ele mesmo cria, através de diferentes agências de criminalização. Mesmo se simplificarmos completamente a questão, há como prever se um bebê matará alguém 18 anos depois, com base em dados estatísticos processados por computador?

Richard Berk é professor dos departamentos de Criminologia e Estatística da Universidade da Pensilvânia. Seu profile no site da referida instituição indica que ele acredita na capacidade de intimidação da pena de morte para conter a criminalidade e destaca o potencial que uma análise estatística detém para prever o comportamento criminoso e a vitimização.[ii]

É provável que você tenha pensado imediatamente no filme Minority Report, estrelado por Tom Cruise. A referência ao filme é mais do que óbvia, já que nele videntes detectam crimes antes que eles sejam cometidos e os "autores" são julgados como se tivessem cometido o crime em questão, ainda que sejam "pré-criminosos". Mas provavelmente você não imagina o quanto é acertada a intuição: o próprio professor Berk utiliza imagens do filme em suas apresentações, que sugerem que os recursos do sistema criminal devem ser utilizados de forma inteligente.[iii]

Berk considera que Minority Report tem aspectos positivos e negativos, sendo que um dos aspectos positivos consiste precisamente na possibilidade de previsão e, logo, de adequada alocação de recursos do sistema penal, além de redução no número de crimes. Para ele, o aspecto negativo consistiria no eventual descontrole que atinge o sistema de previsão.

Berk refere os videntes dentro do contexto do filme como precogs e descortina sua proposta do que chama de real cogs: algoritmos complexos que processam por computador uma quantidade gigantesca de dados para desenvolver profiles de indivíduos que representam diferentes níveis de risco para a sociedade. O professor não é nada modesto: afirma que a capacidade de previsão está ficando cada vez melhor e que embora ainda não tenha atingido o nível de Minority Report, inevitavelmente chegará lá. Para ele, não há limite que impeça qualquer tipo de previsão de comportamento criminal, desde que ele disponha dos dados necessários para colocar seu modelo estatístico em ação.

Berk destaca que vivemos no que ele chama de cultura atuarial, sendo que um dos aspectos mais visíveis é o direcionamento de anúncios na internet com base na coleta de hábitos de consumo e navegação, o que permite previsões com base no histórico do usuário. Para ele, o sistema penal também pode se beneficiar enormemente de análises de cunho atuarial.

Os fatores de predição que Berk elenca na palestra remetem a velhos lugares comuns da criminologia de verniz etiológico: a vida pregressa, a idade de cometimento do primeiro crime, a delinquência juvenil, o histórico familiar e o comportamento na prisão, por exemplo. Testes de leitura e QI também teriam a capacidade de contribuir para definir qual o nível de risco de cometimento de crimes que um dado indivíduo carregaria. Mas Berk dá um passo além: para ele, o fator de previsão definitivo é gerado por computadores que processam milhares de profiles e procuram o que há em comum entre as pessoas que cometem crimes e as que não cometem crimes.

Qualquer leitor minimamente familiarizado com lugares comuns da Criminologia está ciente de que conceitos como a cifra negra colocam completamente em questão o postulado do qual parte o professor: a fronteira entre "criminosos" e "não criminosos" é absolutamente borrada. Simplesmente não há como dividir a sociedade em "criminosos" e "não criminosos": o máximo que se poderia pensar é em "criminosos descobertos" e "criminosos não descobertos", o que inevitavelmente deve levar em conta não só a ideia de seletividade penal, mas principalmente o que já está consolidado desde Becker: não há crime sem um complexo processo de interação social. O "fator comum" entre as pessoas que "cometeram crimes" é simples: foram alcançadas pelo sistema penal, enquanto outras – por inúmeras razões – não foram.

Uma rápida lembrança – em apertada síntese – de alguns conceitos já é suficiente para reduzir a pó a premissa de Berk: seu objeto é – na melhor das hipóteses – arbitrariamente definido e reforça todos os estereótipos da criminalidade, que são muito bem conhecidos no sistema estadunidense: fundamentalmente negros e latinos. Mas Berk não está preocupado com imprecisão conceitual, delimitação do objeto ou qualquer outra consideração epistemológica. O professor é incisivo: nem sequer compreendemos os fatores de previsão indicados pelo sistema; mas isso não é um problema, já que não estamos tentando explicar o comportamento criminoso e sim prevê-lo. Se os computadores são capazes de prever a tendência de que alguém venha a cometer um homicídio, eu quero usar essa informação, mesmo que não tenha a menor ideia de porque funciona.

Será mesmo? Confesso que quase caí da cadeira ao ouvir essa passagem. Em uma passagem formidável, Feyerabend aponta que "Em outras palavras, surge a suspeita de que o pretenso êxito se deva à circunstância de que a teoria, ficando projetada para além de seu ponto de partida, transformou-se em rígida ideologia. Essa ideologia ‘tem êxito’ não porque bem se afeiçoe aos fatos, mas porque não se especificam fatos que pudessem constituir-se em teste e porque alguns desses fatos são afastados. O êxito é inteiramente artificial. Tomou-se a decisão de, haja o que houver, aderir a algumas ideias e o resultado foi, muito naturalmente, o de essas ideias sobreviverem".[iv]

É preciso recorrer a Ferrell para tentar resguardar um mínimo de sanidade. Como diz o autor:: "[...] a investigação se sustenta ou é abortada em razão de medição e cálculo. Como mostrado inúmeras vezes em extensas tabelas, em elaboradas equações matemáticas que ocupam páginas inteiras e em longas exposições metodológicas que contrastam com breves seções de 'discussão' ou 'conclusões', esse tipo de pesquisa criminológica é orientada primordialmente para a edificação de monumentos estatísticos – sobre dados superficiais e uma debilíssima fundação epistemológica".[v]

Monumento estatístico parece uma definição mais do que apropriada para a aberração atuarial que Berk chama de Criminologia e que parece representar o estado da arte de uma pesquisa absolutamente sem consciência: simplesmente não há uma base epistemológica. Estamos diante de uma ciência sem alma – que simplesmente refletiria a realidade – e que de algum modo foi antecipada por Becker. O autor aponta que alguns podem pensar que "somente através do uso de concepções experimentais estritas em condições controladas de laboratório podemos obter proposições científicas rigorosamente testadas [...] seria excessivamente extremo dizer que os metodólogos gostariam de transformar a pesquisa sociológica em algo que uma máquina pudesse fazer? Acho que não, pois os procedimentos que eles recomendam têm todos em comum a redução da área em que o julgamento humano pode operar, substituindo este julgamento pela aplicação inflexível de alguma regra de procedimento" .[vi] Para o autor, "ao invés de insistir em procedimentos mecânicos que minimizam o julgamento humano, podemos tentar tornar as bases destes julgamentos tão explícitas quanto possível, de modo que outros possam chegar às suas próprias conclusões".[vii]

Apesar de renunciar a qualquer compreensão sobre o fenômeno do crime, Berk não esconde suas preferências político-criminais. E aqui talvez seja possível que o leitor compreenda o que está em jogo e assim extraia suas próprias conclusões, como disse Becker. O professor prossegue com sua impactante palestra e pergunta: Quem são os prováveis Darth Vaders e quem são os prováveis Luke Skywalkers? Como não deixar escapar nenhum Darth Vader e não acusar falsamente nenhum Luke Skywalker? Ele admite que todo sistema comportará um nível de erro e reformula a própria pergunta: O que é pior, deixar escapar Darth Vaders ou condenar equivocadamente Luke Skywalkers? O próprio Berk define como critério político e não estatístico a necessidade de maior preocupação com Darth Vaders: para ele é muito mais perigoso libertar um Darth Vader do que encarcerar equivocadamente um Luke Skywalker. Nada surpreendente, não é mesmo?

Berk afirma que seu sistema de previsão não atingiu o nível de Minority Report, mas que é capaz de dizer com precisão de 80 a 90% se um indivíduo cometerá um crime violento nos próximos 18 meses. Sem esconder seu entusiasmo, Berk anuncia que em um futuro próximo sensores de GPS conectados a braceletes e tornozeleiras permitirão analisar que tipo de movimento é predominante em indivíduos que cometem crimes, o que acrescentará um importante fator de previsão, o que vale também para imagens de cidadãos capturadas por câmeras, que fazem parte de sistemas de vigilância e monitoramento digital, que controlam boa parte da cidade de Chicago. Os braceletes e tornozeleiras estão equipados com chips que se comunicam com o panóptico digital, permitindo a expediente identificação de indivíduos perigosos. "Talvez nunca sejamos tão eficazes como Tom Cruise, mas a cada ano que passa ficamos mais próximos", disse ele, encerrando a fala.

Logicamente, o leitor percebe o perigo que tudo isso representa. A ciência historicamente demonstrou capacidade enorme para o extermínio de vulneráveis. Lombroso e o próprio Holocausto tiveram fundamentação científica, que por sinal era condizente com os parâmetros dados por parcela significativa das tradições científicas de suas respectivas épocas. Nesse sentido, Feyerabend afirma que "É possível, naturalmente, simplificar o meio em que o cientista atua, através da simplificação de seus principais fatores. Afinal de contas, a história da ciência não consiste apenas de fatos e de conclusões retiradas dos fatos. Contém, a par disso, ideias, interpretações de fatos, problemas criados por interpretações conflitantes, erros, e assim por diante. Análise mais profunda mostra que a ciência não conhece ‘fatos nus’, pois os fatos de que tomamos conhecimento já são vistos sob certo ângulo, sendo, em consequência, essencialmente ideativos. Se assim é, a história da ciência será tão complexa, caótica, permeada de enganos e diversificada quanto o sejam as ideias que encerra; e essas ideias, por sua por sua vez, serão tão caóticas permeadas de enganos e diversificadas quanto as mentes dos que as inventaram".[viii]

Não satisfeito com a apresentação, decidi conhecer a produção acadêmica do professor Berk. Em um artigo intitulado "Procedimentos estatísticos para previsão de comportamento criminal: um estudo comparativo" [ix], Berk e seu colega Justin Bleich desenvolvem uma extensa discussão sobre métodos de análise estatística e concluem o texto indicando que para "prever de forma eficaz, um pesquisador deve compreender a complexidade, ser capaz de traduzir esse conhecimento em uma expressão algébrica e ter os dados necessários para construir um modelo adequado. Em comparação, processos adaptáveis de aprendizado computadorizado tem a capacidade de descobrir empiricamente padrões nos dados e construir fronteiras complexas de tomada de decisão".

Bem-vindo ao estado da arte da criminologia contemporânea? Permita-me discordar. Novamente recorro a Feyerabend, que aponta que "os resultados de observação falarão em favor da teoria, de vez que formulados com observância de seus termos. E surge a impressão de se haver, finalmente, alcançado a verdade. Torna-se evidente, ao mesmo tempo, que se perdeu todo contato com o mundo e que a estabilidade atingida, a aparência de verdade absoluta, não passa do resultado de um conformismo absoluto. Com efeito, como será possível submeter a teste ou aprimorar a verdade de uma teoria, se ela é elaborada de maneira tal que qualquer acontecimento concebível pode ser descrito e explicado nos termos de seus princípios?"

Pensa que isso é discussão teórica? Ledo engano. Uma matéria da Bloomberg relata que fatores de risco gerados por algoritmos são cada vez mais parte integrante do ato de sentenciar. Computadores processam dados de prisões, tipos de crime cometidos e informações demográficas, gerando um índice de risco do indivíduo. A ideia é criar um guia menos sujeito a preconceitos inconscientes, humor do juiz e outros limites humanos. Ferramentas semelhantes são utilizadas para decidir quais os quarteirões patrulhados por policiais, definir o local de apenados na prisão e, finalmente, quem é ou não merecedor do livramento condicional. Apoiadores dessas medidas sustentam que elas auxiliariam a resolver desigualdades históricas, enquanto os opositores dizem exatamente o contrário: aprofundam as desigualdades sociais e auxiliam a esconder velhos preconceitos, sob o manto da precisão computadorizada.[x] Como observou Morin, "É preciso lembrar os estragos que os pontos de vista simplificadores tem feito, não apenas no mundo intelectual, mas na vida".[i]

Eu não tenho a menor dúvida sobre quem está certo neste debate. E você?

Salah H. Khaled Jr. é Doutor e mestre em Ciências Criminais (PUCRS), mestre em História (UFRGS). Professor da Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Escritor de obras jurídicas. Autor de A Busca da Verdade no Processo Penal: Para Além da Ambição Inquisitorial, editora Atlas, 2013 e Ordem e Progresso: a Invenção do Brasil e a Gênese do Autoritarismo Nosso de Cada Dia, editora Lumen Juris, 2014 e coordenador de Sistema Penal e Poder Punitivo: Estudos em Homenagem ao Prof. Aury Lopes Jr., Empório do Direito, 2015.

[i] MORIN, Edgar. Introdução ao pensamento complexo. Porto Alegre: Sulina, 2004. [i] http://super.abril.com.br/tecnologia/pesquisador-quer-prever-quais-bebes-vao-virar-criminosos [ii] https://crim.sas.upenn.edu/people/faculty/richard-berk [iii] Ver Richard Berk: Forecasting Criminal Behavior and Crime Victimization. Em: https://www.youtube.com/watch?v=rolFHPegLVQ [iv] FEYERABEND, Paul. Contra o método. Rio de Janeiro: F. Alves, 1977. p.55. [v] FERRELL, Jeff. Morte ao método: uma provocação. In: Dilemas: revista de estudos de conflito e controle social - Vol.5. Nº 1 - Jan/Fev/Mar 2012. p.162. [vi] BECKER, Howard. Métodos de pesquisa em ciências sociais. São Paulo: Hucitec, 1993.p.19. [vii] BECKER, Howard. Métodos de pesquisa em ciências sociais. São Paulo: Hucitec, 1993.p.20. [viii] FEYERABEND, Paul. Contra o método. Rio de Janeiro: F. Alves, 1977. pp.20-21. [ix] Disponível em: http://www-stat.wharton.upenn.edu/~berkr/Bake-Off%20copy.pdf [x] http://www.bloomberg.com/features/2016-richard-berk-future-crime/