POLÍCIA PREDITIVA E “NEGRITUDE”: MODELOS PARA A REPRODUÇÃO DE UM ESTADO SEM DIREITOS

Autores

Palavras-chave:

Inteligencia Artificial, Polícia Preditiva, Direito Penal, Proteção De Dados, Sesgo Discriminatorio, Negritude.

Resumo

O presente trabalho aborda como a expansão tecnológica manifestada pelo advento
dos fenômenos da smartificação da Administração ou Algoritmização da vida se refletem
em vías de inovação nas atividades de segurança pública, notadamente no que respeita
às atividades de policiamento, com o surgimento e implantação dos chamados sistema
de polícia preditiva. Neste sentido, examinaremos em que consiste e como funcionam
os sistemas de polícia preditiva, assim como seu eventual potencial para aprofundar as
desigualdades sociais e o sistema penal excludente existente no Brasil, que identifica
a pobreza e a negritude com a criminalidade, destacando a eventual necessidade ou
desnecessidade de uma regulação específica do sistema de proteção de dados em
matéria penal, com vistas à proteção dos cidadãos em geral, mas especialmente das
minorias sociais e raciais, usuárias maioritárias que são dos serviços públicos no Brasil.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Paulo Ramón Suárez Xavier, Universidad de Málaga, UMA, Espanha

Investigador convidado pósdoutoral na Universidade de Salamanca (Espanha). Doutor em Direito Processual pela Universidade de Málaga (Espanha). Realiza estudos de Pós-doutorado em Direito Público pela Universidade de Las Palmas de Gran Canaria. Professor Colaborador na Universidade de Málaga.

Leticia Fontestad Portalés, Universidad de Málaga, UMA, Espanha

Professora Titular de Direito Processual da Universidade de Málaga (Espanha). Pos-Doutora em Direito. Investigadora convidada em distintos centro de Educação Superior. Doutora em Direito Processual pela Universidade de Málaga

Thiago Reis Oliveira Guimarães, Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil

Doutorando em Ciências Sociais pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Mestre em Ciências Sociais (UFBA) e bacharel em Direito (UFBA)

Karina da Hora Farias, Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil

Mestranda em Direito pelo Universidade Federal da Bahia (UFBA) Salvador - Bahia; bacharela em Direito pela Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC) Ilhéus/Ba; especialista em Gestão da Segurança Pública pela UFBA. Desenvolve pesquisas sobre o eixo de conhecimento nos Direitos Humanos, Direito Penal, Segurança Pública, Crimes Cibernéticos

Referências

BENÃTEZ, Lucía. Ética y transparencia para la detección de sesgos algorítmicos de género. Estudios sobre el Mensaje Periodístico. N. 25, Año 3 (2019), pp. 1307-1020.

BOGARD, William. Simulation and pos-panopticism. In BALL, Kirstie; LYON, David; HAGGERTY, Kevin D. (Ed.). Routledge handbook of surveillance studies. Routledge, 2012, p. 30.

CASTELLS, Manuel. La sociedad red. Alianza Ediorial. Madrid: 1997, p. 88-90.

CAVALIERI, Sérgio Filho. Programa de responsabilização civil. 10.ed.- São Paulo: 2012, p. 146.

CEYHAN, Ayse. “Surveillance as biopower”. In: BALL, Kirstie; LYON, David; HAGGERTY, Kevin D. (Ed.). Routledge handbook of surveillance studies. Routledge, 2012, p. 41-42.

CINELLI, Virginia. “El uso de programas de análisis predictivo en la inteligencia policial: una comparativa europea”. Revista de Estudios en Seguridad Internacional, V. 05, nº. 02, (2019), p. 1-19.

DE SOUZA, Paulo Vinicius Sporleder. “Biobancos, dados genéticos e proteção jurídico-penal da intimidade”. Revista AMRIGS, n. 56 (3), jul-set 2012, pág. 268-273.

ENSIGN, Danielle et al. Runaway feedback loops in predictive policing. In: Conference on Fairness, Accountability and Transparency. PMLR, 2018. p. 160-171.

ERGUSON, Andrew G. “Policing Predictive Policing”. Wasington University Law Review, n.º 94. Whashington, 2017. p.1109. Recuperado de: https://openscholarship.wustl.edu/law_lawreview/vol94/iss5/5. Acesso em 10/01/2021.

FERNÁNDEZ DE LA MORENA, Berta. Discriminación Algorítmica Estudio del sesgo en arquitecturas de aprendizaje profundo. Universidad Autónoma de Madrid. Monografia de fim de curso. Madrid, 2019.

FOLLONE, Renata Aparecida; SIMÃO FILHO, Adalberto. A conexão da LGPD e CDC: a proteção de dados pessoais nas relações consumeristas e a sua concretização como direito fundamental. Em Anais do Congresso Brasileiro de Processo Coletivo e Cidadania. 2020. p. 937-959.

FRIEDE, Reis. “As prisões brasileiras e a condição humana do encarcerado”. Revista Interdisciplinar de Direito, 2019, vol. 17, no 1, p. 215-230.

HABERMAS, Jürgen; MCCARTHY, Thomas; MCCARTHY, Thomas. The theory of communicative action. Boston: Beacon press, 1984.

LLINARES, Fernando Miró. “Policia predictiva: utopia o distopia? Sobre les actituds cap a l’ús d’algorismes de big data per a l’aplicació de la llei”. IDP: revista d'Internet, dret i política, 2020, no 30, p. 6-7.

MAISUECHE CUADRADO, Alberto. Utilización del Machine Learning en la Industriav4.0. Publicação em acesso aberto. Universidad de Valladolid. Valladolid. Recuperado de: https://cutt.ly/qgjnJ0x. Acesso em 10/01/2021.

MULHOLLAND, C. S. Dados pessoais sensíveis e a tutela de direitos fundamentais: uma análise à luz da lei geral de proteção de dados (Lei 13.709/18). Revista de Direitos e Garantias Fundamentais, v.19, nº 3(2018), p.162. Disponível em: https://doi.org/10.18759/rdgf.v19i3.1603 acesso em 12/01/2021.

NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Ed. Prentice Hall. Nova Jersey, 2003, p. 712.

PINHEIRO, Patrícia Peck. Proteção de dados pessoais: comentários à lei n. 13.709/2018 - LGPD. São Paulo: Saraiva Educação, 2018

PINO DIEZ, Raúl. Introducción a la Inteligencia Artificial. Universidad de Oviedo. Oviedo: 2001, p. 03.

POLIDO, Fabrício Bertini Pasquot et. al. Sigilo online, investigações criminais e cooperação internacional: contribuições para a ADC 51/2017. Instituto de Referência em Internet e Sociedade (IRISBH): Belo Horizonte, 2018. Disponível em: https://irisbh.com.br/wp-content/uploads/2018/08/Sigilo-online-investiga%C3%A7%C3%B5es-criminais-e-coopera%C3%A7%C3%A3o-internacional.pdf acesso em: 05/01/2021.

PROVOST, F. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data - analytic thinking. O’Reilly Media, 2013, p. 22 y ss.

RAMIÓ, Carles. Inteligencia artificial y administración pública: robots y humanos compartiendo el servicio público. Los Libros de la Catarata, 2019.

RIBEIRO, Márcio Vinicius M. Nossos dados na era digital: Lei Geral de Proteção de Dados. Conhecimento Interativo, São José dos Pinhais/PR, V. 14, N. 2, p. 362-382, jul/dez. 2020.

RODRIGUES, G. LGPD penal: um remédio contra o solucionismo tecnológico na segurança pública? 11 nov 2020. Disponível em: https://irisbh.com.br/lgpd-penal-um-remedio-contra-o-solucionismo-tecnologico-na-seguranca-publica/ acesso em 10/01/2021.

SANTOS-HERMOSO, Jorge. “Policía Predictiva en España. Aplicación y retos futuros”. Behavior & Law Journal, 6(1), 26-41.

SCHWAB, Klaus. A quarta revolução industrial. Edipro, 2019.

SELVA, Leonardo Vinicius Galvão. A transcendental ameaça do direito penal do inimigo ao estado de direito: a lei antiterrorismo brasileira. Profanações, 2020, vol. 7, p. 431-451.

SHAPIRO, Aaron. Predictive policing for reform? Indeterminacy and intervention in big data policing. Surveillance & Society, v. 17, n. 3/4, 2019. págs. 456-548.

STEYVERS, Mark. “Active Bayesian Assessment for Black-Box Classifiers”. Cornel University. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2002.06532.pdf. Acesso em 15/01/2021.

SUÁREZ XAVIER, Paulo Ramón. Gobernanza, Inteligencia Artificial y Justicia Predictiva: los retos de la Administración de Justicia ante la Sociedad en Red. Tese de doutoral. Universidade de Málaga, 2020.

SUSSKIND, Richard; SUSSKIND, Daniel. El futuro de las profesiones: cómo la tecnología transformará el trabajo de los expertos humanos. Oxford University Press, Estados Unidos, 2015.

VILAR, Silvia Barona. “La sociedad postcoronavirus con big data, algoritmos y vigilancia digital,¿ excusa por motivos sanitarios?,¿ y los derechos dónde quedan?”. Revista Boliviana de Derecho, 2020, no 30, p. 14-39.

WACQUANT, Loïc. Las cárceles de la miseria. Buenos Aires, 2000, págs. 124-125.

WADSWORTH, Christina; VERA, Francesca; PIECH, Chris. Achieving fairness through adversarial learning: an application to recidivism prediction. arXiv preprint arXiv:1807.00199, 2018.

v. 6 n. 3 (2022): Revista Direito.UnB |Setembro - Dezembro, 2022, V. 06, N. 3

Downloads

Publicado

2022-12-22

Como Citar

SUÁREZ XAVIER, Paulo Ramón; FONTESTAD PORTALÉS, Leticia; REIS OLIVEIRA GUIMARÃES, Thiago; DA HORA FARIAS, Karina. POLÍCIA PREDITIVA E “NEGRITUDE”: MODELOS PARA A REPRODUÇÃO DE UM ESTADO SEM DIREITOS. Direito.UnB - Revista de Direito da Universidade de Brasília, [S. l.], v. 6, n. 3, p. 99–128, 2022. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/revistadedireitounb/article/view/36383. Acesso em: 31 out. 2024.