Na falta de dados oficiais, pesquisadores resolveram monitorar por conta pr\u00f3pria o n\u00famero de pessoas presas com o uso de tecnologias de reconhecimento facial, que come\u00e7aram a ser implantadas neste ano no pa\u00eds. Foram 151 detidos de mar\u00e7o a outubro, em cinco estados.<\/p>\n\n\n\n
A Bahia registrou 52% dos casos, seguida de Rio de Janeiro (37%), Santa Catarina (7%), Para\u00edba (3%) e Cear\u00e1 (1%).<\/p>\n\n\n\n
O levantamento foi feito com base em reportagens de ve\u00edculos de imprensa e p\u00e1ginas das pol\u00edcias e de outros \u00f3rg\u00e3os nas redes sociais.<\/p>\n\n\n\n
Os resultados foram publicados nesta quinta (21), em um relat\u00f3rio da Rede de Observat\u00f3rios da Seguran\u00e7a, grupo criado em maio para coletar indicadores que n\u00e3o s\u00e3o divulgados oficialmente, como epis\u00f3dios de racismo, opera\u00e7\u00f5es policiais e chacinas.<\/p>\n\n\n\n
Fazem parte do coletivo os centros de estudos da viol\u00eancia da USP (S\u00e3o Paulo), da Universidade C\u00e2ndido Mendes (RJ), da UFC (Universidade Federal do Cear\u00e1), Iniciativa Negra (BA) e Gabinete de Assessoria Jur\u00eddica \u00e0s Organiza\u00e7\u00f5es Populares (Pernambuco).<\/p>\n\n\n\n
Segundo o estudo, o perfil dos presos por reconhecimento facial segue uma tend\u00eancia da popula\u00e7\u00e3o carcer\u00e1ria do pa\u00eds como um todo: 90% eram negros, 88% homens, com idade m\u00e9dia de 35 anos e abordados principalmente por tr\u00e1fico de drogas (24%) e roubo (24%). Esses dados dizem respeito aos casos em que essas informa\u00e7\u00f5es estavam dispon\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n
O documento faz uma dura cr\u00edtica ao uso do reconhecimento facial no Brasil, dizendo que os projetos implementados t\u00eam sido pouco eficazes e transparentes. Os pesquisadores fizeram pedidos via Lei de Acesso \u00e0 Informa\u00e7\u00e3o a todos os estados, mas receberam respostas insatisfat\u00f3rias.<\/p>\n\n\n\n
“[Os sistemas de reconhecimento facial] s\u00e3o apresentados como formas de moderniza\u00e7\u00e3o da pr\u00e1tica policial, mas na verdade t\u00eam representado um retrocesso em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 efici\u00eancia, transpar\u00eancia, accountability [presta\u00e7\u00e3o de contas] e prote\u00e7\u00e3o de dados pessoais da popula\u00e7\u00e3o”, escreve Pablo Nunes, coordenador de pesquisa da Rede.<\/p>\n\n\n\n
Ele cita o caso da Bahia, onde ocorreu o primeiro teste durante o Carnaval. Durante os quatro dias da Micareta de Feira de Santana, o sistema captou rostos de mais 1,3 milh\u00e3o de pessoas e gerou 903 alertas, mas s\u00f3 33 mandados de pris\u00e3o foram cumpridos (4%).<\/p>\n\n\n\n
Isso porque a tarefa de reconhecer um rosto n\u00e3o \u00e9 simples. Assim como na biometria do polegar, a face n\u00e3o \u00e9 analisada por completo. \u00c9 a partir da dist\u00e2ncia entre alguns pontos que se calcula a probabilidade de ela ser da pessoa cadastrada no banco de dados. <\/p>\n\n\n\n
No caso do rosto humano, as possibilidades de haver diferen\u00e7as ou modifica\u00e7\u00f5es nessas dist\u00e2ncias s\u00e3o bem maiores do que numa digital, explica Nunes, j\u00e1 que uma pessoa perde col\u00e1geno quando envelhece, pode estar bocejando, piscando etc.<\/p>\n\n\n\n
O alerta \u00e9 emitido quando a pessoa filmada pela c\u00e2mera tem certo grau de semelhan\u00e7a com algu\u00e9m que \u00e9 alvo de um mandado de pris\u00e3o em aberto. Esse grau de semelhan\u00e7a, por\u00e9m, tem que ser calibrado, porque se for alto pode inviabilizar os alertas e se for baixo pode provocar muitos falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n
Foi o que aconteceu com uma mulher e um homem no Rio de Janeiro, detidos por engano em Copacabana, em julho (inclusos no n\u00famero total de 151 presos do levantamento).<\/p>\n\n\n\n
No primeiro caso, descobriu-se que a procurada por homic\u00eddio j\u00e1 estava na pris\u00e3o havia quatro anos, o que levou a PM a dizer que pediria uma revis\u00e3o na base de dados da Pol\u00edcia Civil.<\/p>\n\n\n\n
“As tecnologias de reconhecimento facial, como todas as inova\u00e7\u00f5es em processo de aperfei\u00e7oamento, est\u00e3o fadadas a produzir erros. Mas, diferente de que ocorre em outras tecnologias, estes erros podem representar constrangimentos, pris\u00f5es arbitr\u00e1rias e viola\u00e7\u00f5es de direitos humanos”, afirma o relat\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n
Agora, estados como Minas Gerais, Esp\u00edrito Santo, Par\u00e1 e o Distrito Federal declararam estar em processo de contrata\u00e7\u00e3o ou de implementa\u00e7\u00e3o deste tipo de tecnologia. At\u00e9 a guarda municipal de Pilar, em Alagoas, tem um projeto de c\u00e2meras desse tipo instaladas no teto.<\/p>\n\n\n\n
Eles t\u00eam o incentivo do governo federal, que aprovou no m\u00eas passado uma portaria regulamentando o uso de dinheiro do Fundo Nacional de Seguran\u00e7a P\u00fablica para a implanta\u00e7\u00e3o de sistemas de reconhecimento facial, OCR (Reconhecimento \u00d3ptico de Caracteres), intelig\u00eancia artificial e outros.<\/p>\n\n\n\n
N\u00e3o h\u00e1, por\u00e9m, diz o relat\u00f3rio, preocupa\u00e7\u00e3o dos governos em elaborar protocolos para proteger esses dados, ignorando a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados Pessoais, sancionada no ano passado.
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