A polêmica empresa que 'escuta' tiros nas ruas dos EUA e alerta a polícia

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Um analista da ShotSpotter em sua estação de trabalho, com uma série de telas de computador à frente
Um analista da ShotSpotter em sua estação de trabalho

A sala de revisão de incidentes da ShotSpotter parece um centro de atendimento de ligações telefônicas como qualquer outro.

Analistas, com seus fones de ouvido, observam telas de computador e ouvem atentamente. Mas as pessoas que trabalham aqui têm uma responsabilidade extraordinária.

São eles que confirmam ou não se um algoritmo de computador identificou corretamente um disparo de arma de fogo — e se é necessário acionar a polícia. Qualquer decisão errada pode ter graves consequências.

A ShotSpotter recebeu muita cobertura negativa na imprensa no último ano. Entre as notícias, estavam alegações de que sua tecnologia não é suficientemente precisa e acusações de que a ShotStopper promove discriminação dentro da polícia.

Para responder às notícias negativas, a empresa abriu seu centro nacional de revisão de incidentes à BBC News.

A ShotStopper tenta resolver um problema latente. "O que torna esse sistema tão interessante, na nossa opinião, é o fato de que de 80% a 95% dos disparos de armas de fogo acabam não sendo registrados", afirma o executivo-chefe da empresa, Ralph Clark.

Ralph Clark, executivo-chefe da ShotSpotter, mexendo em seu computador
Ralph Clark, executivo-chefe da ShotSpotter

Isso acontece por vários motivos: insegurança sobre o que a testemunha ouviu, pensar que outra pessoa vai ligar para o 911 (número da polícia nos EUA) ou simplesmente por falta de confiança na polícia.

A ideia dos fundadores da ShotSpotters é simples: pular o processo de denúncia ao 911?

O sistema que a empresa criou conta com microfones espalhados pelas ruas. Quando um barulho alto é detectado, um computador analisa o som e o classifica como disparo de arma de fogo ou qualquer outra coisa.

Um analista humano então revisa a conclusão do computador. A BBC News acompanhou o trabalho da ex-professora Ginger Ammon,, que analisa algumas dessas decisões em tempo real.

Toda vez que o algoritmo identifica um possível tiro, ele emite um "ping". Ammon primeiro escuta a gravação e, em seguida, estuda as ondas sonoras produzidas pelo barulho na tela de seu computador.

"Estamos vendo quantos sensores identificaram o ruído e se os sensores detectam um padrão direcional, porque, em tese, um disparo de arma de fogo só pode viajar numa única direção", diz ela.

Ginger Ammon, analista ShotSpotter, em frente a três telas de computador que mostram mapas de Nova York
A analista da ShotSpotter, Ginger Ammon, durante seu trabalho

Assim que ela estiver convencida de que se trata mesmo de um tiro, Ammon aperta um botão que aciona o envio de policiais para o local. Tudo isso em menos de 60 segundos.

"Parece um jogo de computador", eu digo. "Esse é um comentário que a gente ouve frequentemente", responde ela.

Sucessos da ShotSpotter

A ShotSpotter conta com histórias de sucesso. Em abril de 2017, o supremacista negro Kori Ali Muhammad lançou uma série de ataques em Fresno, no Estado da Califórnia.

Com o objetivo de matar o maior número possível de homens brancos, ele caminhou por um bairro periférico escolhendo alvos a esmo.

A polícia recebeu denúncias pelo número 911, mas elas chegaram atrasadas e não traziam informações específicas. Já a ShotSpotter foi capaz de indicar a policiais o caminho seguido por Muhammad.

Depois de três minutos — e três assassinatos —, Muhammad foi detido. A polícia de Fresno acredita que, sem a ShotStopper, ele teria matados mais pessoas. "A ShotSpotter nos indicou o rumo que ele seguiu," diz o tenente Bill Dooley.

A empresa é muito bem-sucedida em convencer forças policiais a adotar sua tecnologia.

Poste em uma rua de Nova York com um aparelho na ponta que se parece com um microfone
A empresa se recusa a revelar publicamente a aparência de seus microfones, mas acredita-se que este da imagem seja de um deles

Seus microfones já foram instalados em mais de cem cidades nos EUA — e, durante anos, a tecnologia não foi considerada polêmica.

Isso mudou a partir do assassinato de George Floyd, quando ela despertou o interesse por já ser usada por muitos departamentos de polícia.

A ShotSpotter é muito cara para que a polícia a adote na cidade inteira. Por isso, microfones costumam ser instalados em áreas próximas aos centros — onde, nos EUA, a concentração de cidadãos negros costuma ser maior.

Como a tecnologia pode não ser tão precisa quanto a empresa diz ser, essas comunidades seriam afetadas de forma desproporcional por ela. Essa hipótese pôs a ShotSpotter na berlinda.

Índice de acertos

A ShotSpotter afirma que acerta em 97% dos casos. Isso significaria que a polícia pode confiar que, quando chega um alerta da ShorSpotter, é quase certo que se trata de um disparo de arma de fogo.

No entanto, é difícil entender como a ShotSpotter pode medir sua própria precisão — pelo menos a partir das informações que a empresa divulga.

E, caso ela não seja tão precisa como afirma ser, isso pode ter amplas consequências para a Justiça americana.

O primeiro problema dessa suposta taxa de precisão é que com frequência é difícil determinar, no local do incidente, se um tiro foi realmente disparado.

Quando a inspetoria-geral de Chicago investigou a questão, descobriu que em apenas 9% dos alertas da ShotSpotter foram encontradas provas materiais de disparos com arma de fogo.

"É um número baixo", diz a vice-inspetora-geral para Segurança Pública, Deborah Witzburgh.

Vice-inspetora geral de segurança pública de Chicago, Deborah Witzburgh
Vice-inspetora geral de segurança pública de Chicago, Deborah Witzburgh

O dado significa que, em 91% das ações policiais após alertas da ShotSpotter, é difícil dizer com certeza que houve tiros. Isso não quer dizer que não houve, mas é difícil provar que houve.

O barulho de um tiro é muito semelhante ao de um rojão ou outro tipo de fogo de artifício ou ainda do estouro de um escapamento de carro. Então, como a ShotSpotter pode ter tanta confiança de que é quase 100% correta? Levei essa pergunta para Ralph Clark, um executivo da empresa.

"Nós dependemos da confirmação do local passada por agências para que nos digam quando nós erramos, quando deixamos passar uma detecção ou quando classificamos um barulho de forma errada", diz ele.

Críticos, porém, afirmam que essa é uma falha fundamental da metodologia. Se a polícia não sabe dizer se uma arma de fogo foi disparada, tampouco pode dizer à empresa que houve um erro.

Em outras palavras, segundo esses críticos, a empresa tem contabilizado os "não sei", "talvez" e "provavelmente" como "acertamos".

O advogado de defesa Brendan Max diz que o índice de precisão divulgado pela empresa é "bobagem com objetivo de marketing".

"Feedback de consumidor é algo usado para decidir se as pessoas gostam mais de Pepsi ou de Coca-Cola", afirma ele. "Isso não é usado para verificar se um método científico funciona."

Conor Healy, analista de sistemas de segurança para o grupo de pesquisa sobre vigilância por vídeo IPVM, também é profundamente cético sobre o índice de acertos de 97% divulgado pela empresa.

"Jogar sobre a polícia o ônus de relatar todo falso positivo significa esperar que eles vão relatar quando nada aconteceu... O que eles provavelmente não vai acontecer", afirma Healy.

"É justo presumir que, se eles [ShotSpotter] têm dados sólidos de teste para sustentar suas alegações, têm também todo motivo para divulgar esses dados."

Crimes em alta

Em Fresno, eu me reúno à polícia durante o expediente noturno, acompanhando o policial Nate Palomino.

Fresno tem uma das taxas de criminalidade com uso de armas de fogo mais altas da Califórnia — e, como em muitas outras cidades americanas, o índice piorou nos últimos dois anos.

Como esperado, recebemos um alerta da ShotSpotter. Mas, quando chegamos ao local, não encontramos cápsulas de bala nem qualquer evidência material de um disparo com arma de fogo.

O policial Palomino me diz que a gravação de áudio so como um tiro — e parece bem possível que realmente tenha sido —, mas é difícil provar. Ele diz que essa situação é típica.

O oficial Nate Palomino procura cartuchos de armas em uma rua de Fresno
O oficial Nate Palomino procura cartuchos de armas em uma rua de Fresno

Idealmente, o índice de acertos da ShotSpotter seria inquestionável. Os resultados dos serviços da empresa têm sido usados em tribunais nos quatro cantos dos EUA como evidência em argumentos tanto de defesa como de acusação.

O problema é que, se ela não acerta com tanta frequência quanto alega, a ShotSpotter envia policiais para situações em que eles, equivocadamente, esperam se deparar com pessoas armadas.

Alyxander Godwin, que faz uma campanha para eliminar os serviços da ShotSpotter da cidade de Chicago, sintetiza essa preocupação.

"A polícia tem a expectativa de enfrentar uma realidade hostil nessas situações", afirma ela. "A expectativa é encontrar pessoas armadas, e por causa da área em que se encontram, esperam ver uma pessoa de pele escura empunhando uma arma."

Mas a ShotSpotter afirma que não existem dados para sustentar essa tese.

"O que você está descrevendo é uma situação em que policiais vão a um local e abrem fogo contra pessoas desarmadas", diz Clark. "Isso simplesmente não aparece nos dados. É especulação."

Ele, porém, parece também aceitar que a própria metodologia de definição de índice de acertos tem suas limitações.

"Pode ser uma crítica justa dizer 'Olha, você não está recebendo todo o feedback que você poderia receber", diz Clark. "Pode ser uma crítica justa."

Mas, o advogado de Chicago diz que os relatórios ShotSpotter não deveriam ser aceitos como prova em tribunal até que a empresa possa sustentar melhor suas alegações de índice de acertos.

"Nos últimos quatro ou cinco meses, eu sei de dezenas de moradores de Chicago que foram presos com base em informações da ShotSpotter", diz ele. "Tenho certeza de que isso acontece em cidades por todo o país."

Advogado de defesa de Chicago, Brendan Max
Advogado de defesa de Chicago, Brendan Max

Ele também afirma que a empresa deveria abrir seus sistemas para melhores análises e revisão.

Por exemplo, quem revisa a qualidade das análises de forma independente? E com que frequência a conclusão do algoritmo difere da de um analista humano?

Certamente, com base no que eu vi no tempo que eu passei no centro de revisão de incidentes da ShotSpotter, é comum que analistas discordem da classificação do computador.

"Ele [o computador] apenas faz uma filtragem daquilo que nós vemos", afirma Ammon. "Mas, sinceramente, eu nem mesmo olho [para a classificação], eu estou ocupada demais observando padrões sensoriais."

É uma admissão interessante. Às vezes, a tecnologia é percebida como algo que vê tudo, sabe de tudo — o computador detectando um disparo de arma de fogo de forma magistral.

Mas, na prática, os analistas desempenham um papel muito mais importando do que eu esperava.

Advogados como Brendan Max querem ouvir nos tribunais mais informação sobre como a tecnologia funciona.

Salvando vidas

A ShotSpotter foi muito criticada no último ano — nem todas as críticas foram justas. E muito da cobertura acaba ignorando o fato de que as forças policiais fazem frequentemente avaliações muito positivas sobre a eficácia da tecnologia.

A empresa tem interesse em destacar casos em que a ShotSpotter alertou a polícia para incidentes com vítimas de armas de fogo e salvou vidas.

Em várias cidades dos EUA, ativistas tentam persuadir seus municípios a encerrar seus contratos com a ShotSpotter. Mas, em outros lugares, a empresa cresce.

Em Fresno, o chefe de polícia Paco Balderrama quer aumentar sua cobertura, a um custo de US$ 1 milhão (R$ 5,6 milhões) por ano.

"E se a ShotSpotter salvar apenas uma vida num ano inteiro? Vale gastar US$ 1 milhão? Eu diria que sim", diz ele.

O debate em torno da ShotSpotter é extremamente complexo — e tem importantes ramificações para o policiamento de comunidades nos EUA.

É pouco provável que essa discussão desapareça até que o índice de acertos da tecnologia da empresa seja verificado independentemente, e os dados revisados por profissionais da área.

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