Análise criminal na global terrorism database

Crime analysis in global terrorism database

Com os ataques terroristas, ocorridos nos últimos quinze anos, efetuados por grupos como a Al-Qaeda - ataques às torres do World Trade Center (2001) - e o Estado Islâmico - ataques à Paris (2015), percebe-se que, países que exercem algum tipo de oposição aos ideais destes grupos - políticos, religiosos, culturais - são possíveis alvos para ataques. O Brasil, mesmo sem apresentar forte discordância destes ideais, já sofreu com ataques terroristas conforme a definição do § 2331 do U.S. Code: Title 18 - CRIMES AND CRIMINAL PROCEDURE (THE LEGAL INFORMATION INSTITUTE, 2016).

A Global Terrorism Database (GTD) (NATIONAL CONSORTIUM FOR THE STUDY OF TERRORISM AND RESPONSES TO TERRORISM (START), 2015), uma base de dados mantida pela University of Maryland (EUA) tem registros de mais de 150.000 registros de ataques terroristas ocorridos entre os anos de 1970 e 2015, incluindo registros relacionados ao Brasil. Com ciência destes registros ligados ao território nacional, o problema de pesquisa deste estudo é: de que forma a análise criminal na base de dados GTD pode auxiliar na detecção de padrões nos ataques terroristas em território brasileiro?

O objetivo geral deste estudo consiste em realizar uma análise criminal na base GTD.

Seção destinada ao esclarecimento dos conceitos necessários para a compreensão do presente trabalho.

Trata-se de um estudo descritivo por meio de análise quantitativa multi e bivariada. Os dados foram coletados em 21 de dezembro de 2015, diretamente da base GTD. Os procedimentos metodológicos, bem como o referencial teórico (Suporte teórico) consultado para a aplicação e fundamentação destes são descritos no Quadro 1.

Coletaram-se somente registros relacionados aos ataques ocorridos no Brasil, totalizando, assim, 262 registros. Neste estudo, todas as análises foram realizadas com as ferramentas PASW Statistics 18® e Microsoft Office Excel 2007®.

Com resultado da aplicação do teste KS, ao nível de 95% de confiança, constatou-se que os dados não seguiam uma distribuição normal, uma vez que, (KS (241) mortos = 0,334, p-valor = 0,000), e (KS (241) feridos = 0,397, p-valor = 0,000), portanto, em função destes resultados, foram aplicados testes não- paramétricos (TORMAN; COSTER; RIBOLD, 2012).

Distribuindo as quantidades de mortos e feridos ao longo dos anos, percebe-se que, entre os períodos de 1982 a 1983, e de 1991 a 1997, houve a maior concentração de mortos; com relação ao número de feridos, o ano de 1995 registrou o maior número, 40 ao total, conforme Figura 1.

Com relação à distribuição de mortos e feridos por mês, identificou-se o mês de junho como aquele com o maior número de registros (42 mortos); já o mês de dezembro, segundo mês com mais mortos, teve um total de 25 mortos.

Já em relação ao número de feridos, o mês de outubro registrou 52 feridos, registro superior ao dobro do segundo mês com mais feridos, o mês de fevereiro, com 23 feridos. Entretanto, mesmo com números superiores aos demais meses, o teste H de Kruskal-Wallis ao nível de 95 % de confiança não apontou diferenças significativas entre as médias: (H (11) mortos = 18,046, p-valor = 0,081) e (H (11) feridos = 11,529, p-valor = 0,400).

O dia da semana que mais concentrou mortos foi a sexta-feira, com 41 vítimas fatais, o segundo dia com mais feridos foi terça-feira, com 37 mortos; às sextas-feiras também concentram o maior número de feridos, 41 feridos no total; às quartas-feiras registram 38 feridos, sendo o segundo dia com mais vítimas não fatais. Como ocorreu com os meses, o teste H de Kruskal-Wallis ao nível de 95 % de confiança não apontou diferenças significativas entre as médias: (H (6) mortos = 9,493, p-valor = 0,148) e (H (6) feridos = 11,153, p-valor = 0,084).

Analisando os grupos responsáveis pelos ataques, nota-se que, o grupo identificado como “Esquadrão da Morte” caracteriza-se como o mais letal, pois, é responsável por 62 mortes e seus ataques não geram feridos, nesta análise, vale ressaltar que, o grupo classificado como “Desconhecido”, com 99 mortes e 123 feridos, a princípio, possui os números mais elevados tanto em mortos, quanto em feridos, porém, como não é possível identificar quem cometeu os ataques, optou-se por desconsiderar este grupo.

O teste H de Kruskal-Wallis ao nível de 95 % de confiança apontou existir diferenças entre as médias de mortos: (H (8) mortos = 30,482, p-valor = 0,000), diferenças ainda apontadas com a retirada do grupo desconhecidos: (H (7) mortos = 28,325, p-valor = 0,000). Sendo assim, empregou-se o teste U de Mann-Whitney, ao nível de confiança de 99,5% para identificar-se em quais grupos ocorreram diferenças, conforme apresentado no Quadro 2.

Quanto aos alvos, nota-se que, o alvo com maior número de mortos corresponde aos “Cidadãos”, com 64 mortos; com relação aos feridos, destaque para os alvos “Governos (Geral)” e “Transportes”, com 49 feridos e 25 feridos, respectivamente. O alvo “Cidadãos” também apresenta significante valor para vítimas não fatais, 24 feridos.

O teste H de Kruskal-Wallis ao nível de 95 % de confiança apontou existir diferenças entre as médias relacionadas às vítimas fatais ((H13) = 59,976, p-valor = 0,000) e às vítimas não fatais ((H13) = 25,418, p-valor = 0,020), sendo assim, aplicou-se o teste U de Mann-Whitney, ao nível de confiança de 99,5% para a correta identificação dos grupos que apontaram diferenças entre as suas médias; as diferenças entre mortes são representadas pelo Quadro 3.

As diferenças entre feridos são representadas no Quadro 4.

Considerando o tipo de ataque, constatou-se que, “Assaltos com Armas” apresenta o maior número de mortos, com um total de 116 vítimas fatais, seguido por “Assassinato”, com 65 mortos; em relação à quantidade de feridos, “Explosão” registra 66 feridos, o segundo tipo de ataque com mais feridos são os “Assaltos com armas”, 37 feridos, seguido por “Ataque à infraestrutura”, com 28 vítimas não fatais.

O teste H de Kruskal-Wallis ao nível de 95 % de confiança apontou existir diferenças entre as médias relacionadas às vítimas fatais ((H 7) = 80,063, p-valor = 0,000), por sua vez, não apontou para feridos ((H 7) = 12,600, p-valor = 0,082).

Os resultados do teste U de Mann-Whitney, ao nível de confiança de 99,5% demonstram em quais grupos residem as diferenças com relação aos mortos, no Quadro 5.

Levando em consideração o tipo da arma empregado na realização dos ataques, destaca-se, entre os tipos mais fatais, as “Armas de fogo”, com 159 mortos. Por sua vez, o tipo de arma que mais possui registros de feridos são os “Explosivos”, 68 ao total, seguido por “Armas de fogo”, 48 feridos e “Tumultos”, 32 feridos.

O teste H de H de Kruskal-Wallis ao nível de 95% de confiança apontou diferenças relacionadas às vítimas fatais ((H (6) = 57,816, p-valor = 0,000), entretanto, para feridos não é possível afirmar que há diferenças: ((H (6) = 7,389, p-valor = 0,286). Aplicando o teste U de Mann-Whitney, ao nível de confiança de 99,5% é possível identificar quais tipos de arma se diferem, conforme Quadro 6.

Antes da realização da análise de correspondência múltipla, foi necessário agrupar a quantidade de mortos e feridos em duas novas categorias: a categoria “Quantidade de vítimas”, considerando mortos e feridos - (Sem vítimas (127 casos); Poucas (95 casos, de 1 a 3 vítimas; Médias (15 casos, 4 a 9 vítimas); Muitas (10 casos, acima de 9 vítimas); e a categoria “Tipo de vítimas” (sem vítimas, somente feridos, somente mortos; mortos e feridos).

A categoria “Quantidade de vítimas” é representada pelo Quadro 7.

Após esta classificação, retiraram-se os valores que apresentavam valores classificados como “Outros” e “Desconhecidos”, reduzindo o conjunto de dados para 40 registros. Nestes dados, realizou-se a análise de correspondência múltipla, resultando na distribuição bidimensional das categorias acima, com mais duas categorias: “Tipo de ataque” e “Tipo de arma”, conforme Figura 2.

Analisando a (Figura 2), as seguintes afirmações podem ser feitas:

• Assaltos com armas utilizam armas de fogo e geram uma quantidade média para alta de vítimas, deixando mortos e feridos;

• Tentativas de assassinato deixam poucas vítimas, fatais ou feridas;

• Rapto está associado ao uso de armas falsas, porém, este tipo de ataque não apresenta vítimas;

• Assaltos sem armas estão associados a tumultos.

Ressalta-se que, por conta dos valores obtidos para o alfa de Cronbach - 0,889 para a primeira dimensão e 0,656 para a segunda dimensão - caracterizam a representação acima como confiável.

Percebeu-se a identificação de determinados padrões que merecem destaque: o grupo classificado como “Esquadrão da Morte” como o mais letal, com números superiores aos demais, tendo inclusive apresentado diferenças significativas no que diz respeito à média de mortes em relações aos outros responsáveis; no que diz respeito aos alvos, os cidadãos apresentam a maior concentração de vítimas fatais; levando em consideração o tipo de arma empregada, percebeu-se o número elevado de mortes provocadas por armas de fogo.

Identificou-se que os ataques classificados como rapto não apresentam quaisquer vítimas, por outro lado, assaltos com armas, somados ao uso de armas de fogo apresentam um número elevado de mortos e feridos.

Sugere-se a continuidade de estudos desta natureza em outras bases de dados - nacionais e internacionais - com a temática abordada neste estudo, bem como a aplicação de outras ferramentas, a fim de estabelecer possíveis comparações entre os resultados. Além disso, estimula-se a aplicação de tarefas de Mineração de Dados, tais como classificação e associação, visando encontrar novos padrões e estabelecer comparações entre os resultados.