O Twitter como um recurso de segurança pública
O Twitter como um recurso de segurança pública
A utilização de redes sociais para inferir características psicológicas dos usuários já é uma forma de análise praticada atualmente. É possível detectar aspectos temperamentais por meio de padrões linguísticos utilizados pelas pessoas ao se comunicarem por meio das redes, o que torna frutífera a utilização de algoritmos que capturam tais detalhes para compor perfis comportamentais das mesmas.
Por exemplo, sabemos que é possível identificar traços como a influência que um usuário tem sobre outros indivíduos, o quanto eles confiam uns nos outros, sua satisfação com a própria vida, características da sua personalidade, estados de humor, preferências políticas ou até transtornos como depressão e ansiedade (entre outras coisas). [1]
Dentre as redes, o Twitter emergiu como uma fonte de entretenimento e informações diversas sobre fenômenos globais. Esse site permite que os mais de 300 milhões de usuários (mensais) se expressem por meio de pequenos posts de até 140 caracteres e demonstrou ser bastante útil para entender como as pessoas reagem a eventos variados como eleições, partidas de futebol ou até catástrofes internacionais [2].
A análise das postagens do twitter (os tweets) demonstrou ser uma fonte rica de informações sobre o comportamento de uma sociedade. Já é possível desenvolver modelos preditores de volatilidade no mercado de ações por meio da investigação dos tweets, por exemplo. Foi explicado como os posts podem ser utilizados para prever alterações no valor de retorno em investimentos e até o volume de transações feitas [3]. Isso ilustra a enorme variedade de aplicações que este tipo de tratamento de informações pode ter, sendo útil até para prever a ocorrência de crimes.
Esta utilidade já foi demonstrada em grandes cidades como Chicago e Nova Iorque, ambas nos EUA. Análises estatísticas de dados não estruturados (como os tweets) apresentaram uma contribuição relevante para a elaboração de modelos preditivos de criminalidade nestas cidades.
No estudo realizado em Chicago, as informações captadas do Twitter (em conjunto com outras bases de dados) permitiram a elaboração de predições que tiveram um maior índice de acertos que os modelos utilizados anteriormente, e foram encontrados efeitos semelhantes com pesquisas aplicadas em Nova Iorque, onde a rede social (também em conjunto com outras fontes) gerou um aumento de aproximadamente 20% na precisão das projeções [4] e [5].
Em um outro estudo, foram utilizados marcadores geográficos para rastrear tweets relacionados a comportamentos desviantes, resultando em uma contribuição para a predição de 15 tipos de crimes dentre as 20 categorias pesquisadas [6]. Outras pesquisas reportaram uma precisão 22% maior com a utilização do Twitter como fonte [7].
Essas não são as únicas aplicações da análise de redes sociais. A inteligência de fontes abertas (como é denominado este tipo de coleta de dados) também é utilizada para que agentes de segurança pública planejem intervenções em tumultos e protestos que se tornem violentos. Isso é um recurso utilizado no Reino Unido, por exemplo [8].
Aglomerações de pessoas podem ser geradoras de comportamento violento, o que está diretamente relacionado com a segurança pública e como o estado age para intervir de forma eficaz neste tipo de situação. No caso do Reino Unido, uma aplicação conhecida para a inteligência de fontes abertas é a predição de tumultos em estádios de futebol.
Ao estudar como o comportamento nas redes sociais pode estar ligado ao comportamento das pessoas nas ruas, pesquisadores demonstram o grande papel do Twitter na previsão de ações humanas com base em seu comportamento nas redes sociais. Os 500 milhões de tweets diários (em média) também apresentaram uma série de informações relevantes sobre eventos como a primavera árabe, protestos em Londres e na Tailândia, ocupações de Wall Street e Oakland, protestos contra a eleição do Presidente Donald Trump e brigas entre torcidas organizadas na Inglaterra.
Quanto aos protestos, temos uma questão complicada. Esse tipo de mobilização é um direito dos cidadãos que vivem em democracias, além de ser uma ferramenta legítima para que a população possa expressar insatisfações e demandar mudanças. Entretanto, movimentos dessa natureza podem acabar se tornando violentos, fenômeno recorrente em certos tipos de aglomerações.
Apesar da maioria dos protestos ser pacífica e uma pequena parte ser classificada como uma ação ilegal (cerca de 25%), há a possibilidade de se tornarem eventos geradores de violência. Como os danos financeiros e psicológicos resultantes de mobilizações agressivas têm um forte impacto em uma comunidade, é importante que tais ocorrências sejam observadas no âmbito da segurança pública e da atividade de inteligência.
Por isso, o pesquisador do MIT Mohsen Bahrami desenvolveu, junto com colegas, um software capaz de prever com uma média de 75% de precisão a ocorrência de protestos com base em tweets. Em alguns casos, essa ferramenta pode atingir um índice de acertos de até 100% [9].
E não é só para prevenir violência humana que o Twitter pode ser útil. Existe literatura científica mostrando como a rede social pode contribuir para respostas a catástrofes e desastres naturais também. Como foi demonstrado pelo cientista Takeshi Sakaki junto com outros pesquisadores da Universidade de Tóquio, foi possível desenvolver um sistema de alertas para terremotos utilizando tweets como fonte de dados.
O software, que analisa indicadores linguísticos como contagem de palavras e contextos de palavras-chave, gerou resultados que permitiram a detecção de 93% dos terremotos com intensidade sísmica igual ou superior a 3 no Japão. Esses resultados impressionantes podem ser atingidos com procedimentos relativamente simples.
Em outro estudo, os pesquisadores elaboraram um modelo de detecção de atividades sísmicas apenas analisando a frequência de tweets contendo a palavra “terremoto”. Esta pesquisa apresentou uma sólida contribuição para o campo, pois seu trabalho permitiu a identificação de 48 terremotos ao redor do planeta com apenas 2 falsos positivos durante um período de 5 meses. Esta ferramenta apresentou uma eficácia maior do que os métodos de detecção de atividade sísmica utilizados normalmente, identificando as ocorrências apenas 2 minutos após seu início [10].
Estas são apenas algumas das pesquisas que mostram como a análise de dados provenientes das redes sociais pode contribuir para estratégias de resposta à crises de segurança. O twitter acabou se tornando uma fonte bastante promissora para a coleta de informações que baseiam decisões no campo do gerenciamento de conflitos e desastres, tanto por permitir que os agentes do estado publiquem detalhes sobre sua intervenção quando por oferecer um meio pelo qual as vítimas podem pedir ajuda. Desta forma, há uma facilitação entre a comunicação dos dois lados, o que é crucial para que se possa prestar socorro com velocidade e reduzir o número de mortes em tais eventos.
Devido ao enorme volume de informações, é preciso que se desenvolvam programas capazes de coletar e processar os dados. Apesar da grande capacidade de processamento do nosso cérebro, não somos capazes de analisar 500 milhões de postagens em uma rede social sem demorar dezenas de anos para fazer isso.
É aí que entram as máquinas, que podem fazer isso por nós para que possamos melhorar nossos processos de tomada de decisão com base nas medidas que os computadores podem calcular. Apesar deste enorme avanço tecnológico, existem múltiplas controvérsias sobre a utilização deste tipo de recurso para analisar a vida das pessoas, pois muitas delas podem enxergar isso como uma violação da sua privacidade.
No que diz respeito ao Twitter, existe a possibilidade do usuário bloquear a exposição das suas postagens, de modo que apenas aqueles indivíduos selecionados pelo mesmo poderão ter acesso ao conteúdo dos seus posts. Esta é uma ferramenta importante para assegurar a intimidade, apesar disso não garantir a proteção contra certos ataques cibernéticos. Entretanto, isso é o foco de outra discussão. O que se pode concluir é que, apesar das controvérsias, a análise de dados provenientes de redes sociais pode ser um artefato extremamente importante para a segurança pública.
FONTES
[1] – TECLA: A temperament and psychological type prediction framework from Twitter data
[2] – Prediction of drive-by download attacks on Twitter
[3] – The impact of microblogging data for stock market prediction: Using Twitter to predict returns, volatility, trading volume and survey sentiment indices
[4] – Improving crime count forecasts using Twitter and taxi data
[5] – Crime prediction using Twitter sentiment and weather
[6] – Predicting crime with routine activity patterns inferred from social media
[7] – GIS Investigation of Crime Prediction with an Operationalized Tweet Corpus
[8] – prediction, pre-emption and limits to dissent: Social media and big data uses for policing protests in the United Kingdom
[9] – Twitter Reveals: Using Twitter Analytics to Predict Public Protests
[10] – Event classification and location prediction from tweets during disasters
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