Do panóptico ao algoritmo

Historicamente, o Direito Penal buscava responder a uma pergunta central: “por que o crime acontece?” O objetivo do bem-estar penal (penal welfarism) era entender as motivações do indivíduo para tentar recuperá-lo e ressocializá-lo. Contudo, segundo David Garland (2001), hoje a lógica transformou-se. Com a admitida incapacidade estatal de controlar o crime, a pergunta principal passa a ser: “onde está o risco e quem o representa?” Abandonou-se a ideia de tratar ou corrigir a pessoa pela punição e o foco tornou-se a justiça atuarial, com objetivo de calcular probabilidades, gerenciar riscos e isolar grupos considerados perigosos.

Essa nova forma de pensar encontrou terreno fértil nas chamadas “cidades inteligentes” (smart cities). Softwares de policiamento preditivo, como o sistema Córtex e os softwares de manchas criminais, são vendidos aos governos como se fossem soluções mágicas para a segurança. Nesse cenário, o cidadão deixa de ser visto como um indivíduo e vira o que a autora Btihaj Ajana (2013) chama de data double. Ou seja, o sistema não vigia você, mas o seu perfil digital, rastreando seus passos e classificando seu nível de risco através de câmeras.

No Brasil, a importação dessas tecnologias aterrissa sobre um território marcado pelo encarceramento em massa, pela alta letalidade policial e pela seletividade penal. Os governos estaduais gastam milhões em “muralhas digitais” e centros de controle, operacionalizando o que Paul Virilio (1999) chamaria de uma cidade em estado de sítio ou insegurança do território. Sob a retórica de neutralidade e eficácia técnica, essas tecnologias acabam instrumentalizando uma reengenharia de controle social que naturaliza e automatiza desigualdades estruturais.

Este artigo analisa como a “cultura do controle” se manifesta nos algoritmos brasileiros, investigando se a tecnologia rompe ou aprofunda a seletividade penal histórica. Dialogando com a crítica decolonial de Máximo Sozzo (2025), argumenta-se que a tecnopolítica de segurança no Sul Global não substitui a violência soberana, mas a sofistica. As evidências sugerem que as ferramentas preditivas atuam como mecanismos de “lavagem de viés” (bias laundering). Isto é, elas processam dados impregnados de racismo pretérito e devolvem decisões discriminatórias revestidas de uma fachada de neutralidade matemática.

Para sustentar essa análise, o estudo articula a teoria de David Garland (2001) com a visão crítica de Simone Browne (2015) sobre vigilância racial e biopolítica de Michel Foucault (1987, 2008) e Btihaj Ajana (2013), bem como dados empíricos sobre os sistemas de vigilância brasileiros. O objetivo é demonstrar que a predição criminal não é uma ferramenta neutra de prevenção. Ela funciona, na verdade, como uma tecnologia para governar territórios e controlar populações específicas, escondendo escolhas políticas e raciais por trás de telas e algoritmos.

Da punição à gestão algorítmica da insegurança

Com o avanço da tecnologia, a segurança pública tem atravessado uma profunda transição. O patrulhamento ostensivo tradicional e as metodologias de investigação criminal cedem espaço para novos modelos de policiamento preditivo (Oliva, 2020, p. 168). Seja por rádios em viaturas policiais, câmeras de segurança, softwares de reconhecimento facial ou uso de drones, os sistemas de vigilância têm ganhado espaço nas políticas e orçamentos públicos, valendo-se do discurso de ser uma resposta “neutra e eficiente” à crescente insegurança e à cultura do medo.

A sociologia de punição de David Garland (2001) oferece uma chave analítica para esse cenário. Em A Cultura de Controle, o autor descreve que, a partir das décadas de 1970 e 1980, a lógica de punição e reabilitação entra em crise. O aumento da criminalidade e a incapacidade do Estado em corrigir, reintegrar os indivíduos desviantes e prover total segurança gera uma reconfiguração estatal para uma postura defensiva e pragmática. Observa-se, então, o declínio do ideal corretivo e a ascensão de uma lógica atuarial, de identificar, classificar e neutralizar grupos de maior potencial e risco, consolidando o que Garland (2001, p. 184-185) denomina “criminologia do outro”.

Na chamada “Nova Cultura do Controle”, Garland (2001) distingue duas lógicas simultâneas e coexistentes dentro da sociedade: a Criminologia do Eu e a Criminologia do Outro. Na primeira, o infrator é um ator racional, que é movido por cálculos de custo-benefício e oportunidades. Como esse sujeito responde a estímulos, a resposta estatal não está na causa social do crime, mas na situação. Portanto, o foco é reduzir a oportunidade por meios de controles ambientais, arquitetônicos e tecnológicos, como câmeras e catracas. Já na segunda vertente, determinados grupos passam a ser concebidos como portadores intrínsecos de risco em uma lógica de exclusão radical (Garland, 2001, p. 137-138). Se a Criminologia do Eu administra o risco de forma técnica, a Criminologia do Outro é estritamente punitiva, fundamentada no populismo penal, reafirmando a autoridade soberana estatal pela eliminação física ou prisional do indesejável.

Assemelhando-se a lógicas de companhias de seguros, essa nova forma de controle social transfere a vigilância do panóptico clássico foucaultiano para uma biopolítica algorítmica que opera na dispersão em campo aberto. A governamentalidade, nos termos de Michel Foucault (2008, p. 531-532), deixa de focar exclusivamente na disciplina do corpo individual para gerir a segurança da população através de cálculos de probabilidades e gestão de fluxos. Dessa forma, a justiça criminal assume a função gerencial, não mais de reabilitar o criminoso, mas administrar os riscos, atuando para manter as taxas de criminalidade em limites politicamente aceitáveis e longe de determinadas zonas de interesse.

Dentro dessa racionalidade tecnológica, há a operacionalização da vida cotidiana, despersonalizando e transformando o sujeito de direitos em data double (duplo de dados). De acordo com Btihaj Ajana (2013, p. 92), o indivíduo é desmembrado em fragmentos de informações, criando uma identidade virtual baseada em histórico de navegação, geolocalização, biometria e transações financeiras. Assim, o sistema de predição não monitora o sujeito complexo e singular, mas como uma base de probabilidades agregadas. Contudo, as consequências são físicas: se o data double acusa um risco estatístico, é o corpo biológico que sofre a intervenção coercitiva do Estado nas ruas.

Consequentemente, o algoritmo preditivo refina a biopolítica ao governar populações baseando-se em cálculos de risco futuro. As “manchas criminais” (hotspots) são um exemplo. Os territórios são classificados em zonas de risco e o policiamento ostensivo passa a vigiar um determinado CEP pela alta probabilidade de um crime acontecer naquele local. A presunção de inocência é substituída pela presunção de risco territorial, rompendo com um dos pilares centrais do Estado Democrático de Direito.

Contudo, essa transição para a governamentalidade algorítmica não ocorre em um vácuo social, ela se sustenta em categorias historicamente produzidas e desigualdades distribuídas. A gestão algorítmica do risco não apenas administra probabilidades, mas reafirma hierarquias já sedimentadas pelo racismo estrutural e pela desigualdade urbana. Se Garland (2001) permite compreender a mudança da punição para a gestão de riscos, torna-se necessário questionar: “quais corpos e quais CEPs são sistematicamente convertidos em risco?”. Assim, para compreender a tecnopolítica da segurança no Brasil, é indispensável introduzir a dimensão racial e a perspectiva social como elementos estruturantes de análise da governança algorítmica contemporânea.

Tecnologia, raça e espacialização do controle no Brasil

Ao transferir a análise do controle social para o Sul Global, novas perspectivas tornam-se fundamentais para captar as nuances sociais, econômicas, políticas, raciais e de controle na importação dos modelos securitários (Sozzo, 2025, p. 61-62). Apresentada como solução para a crise de segurança, a promessa de neutralidade tecnológica oculta as assimetrias estruturais e desigualdades históricas. Tecnologias concebidas e testadas em democracias centrais são incorporadas em contextos marcados pela seletividade, pelo racismo estrutural e por instituições atravessadas pelo legado autoritário, aprofundando as problemáticas sociais.

Na dimensão espacial, o policiamento preditivo classifica o território por áreas quentes ou pontos de risco. Na tentativa de antecipar e prever a ocorrência do crime, o Estado busca retomar o controle territorial pela lógica da velocidade da informação, para agir em tempo real e reduzir o intervalo entre suspeita e intervenção. Na dromologia descrita por Paul Virilio (1999), a cidade torna-se um campo de batalha, onde a tecnologia busca eliminar a surpresa e o acidente. Contudo, em contextos como o brasileiro, essa aceleração tecnológica focaliza e incide em locais historicamente estigmatizados, como favelas, periferias e áreas de ocupação informal, transformando esses espaços em zonas de contenção preventiva.

Portanto, a espacialização do controle não é apenas geográfica, mas racial e social. Se a polícia patrulha majoritariamente territórios periféricos, os dados e algoritmos irão refletir essa concentração e projetar novas abordagens no mesmo espaço. A gestão algorítmica do risco reafirma a vulnerabilização social do critério de intervenção policial e racionaliza a desigualdade. Isso produz um efeito duplo: a concentração repressiva em determinadas áreas e a legitimação de abordagens, revistas e monitoramentos sobre corpos que circulam por aqueles locais.

Dialogando com essa dinâmica, Simone Browne (2015, p. 128-129) rompe com o discurso de neutralidade tecnológica e cita que a vigilância moderna foca sua tecnologia no controle de corpos negros. Em Dark Matters: On the Surveillance of Blackness, a autora defende que o policiamento preditivo é a versão digital das Lantern Laws (Leis da Lanterna) do século XVIII, que previam controlar o corpo negro nos espaços públicos. A hipervigilância e o viés algorítmico não são erros por “lavagem de viés” (bias laundering), mas uma continuidade histórica da escravidão e do colonialismo.

Portanto, tecnologia, raça e espaço não constituem dimensões separadas das políticas de segurança pública e criminal, mas são elementos interdependentes de uma mesma racionalidade. Analisar criticamente essa articulação é essencial para compreender como a segurança pública brasileira tem sido reconfigurada por tecnologias que prometem precisão técnica e neutralidade, mas operam sobre fundações sociais historicamente desiguais (Batista, 2003; Duarte, 2017; Flauzina et al., 2015). No País, onde a realidade é demonstrada pela letalidade policial e pela seletividade racial, a incorporação de sistemas de vigilância não inaugura um paradigma neutro, mas reorganiza e intensifica padrões históricos.

O paradoxo da eficiência: opacidade e investimento

A materialização da governança algorítmica seletiva encontra seu mais robusto laboratório empírico nas políticas de segurança adotadas pelos estados brasileiros. A incorporação dos sistemas de vigilância e de predição criminal no Brasil pelos órgãos públicos se intensificaram, principalmente nos grandes centros urbanos e nos eventos de alta circulação pública, consolidando-se com a Portaria 793, de 24 de outubro de 2019 (Lima et al., 2024, p. 4).

Conforme mapeamento realizado pelo CESeC em parceria com a Defensoria Pública da União, verificou-se a adoção da tecnologia de forma acelerada e descentralizada, alcançando estados como Bahia, Rio de Janeiro, São Paulo, Pará e Ceará, com emprego em estádios de futebol, sistemas de transporte, centros comerciais, equipamentos de saúde e grandes eventos (Nunes et al., 2025). No entanto, a expansão não foi acompanhada de marcos regulatórios ou de mecanismos de auditoria e controle social. Longe de corrigir as falhas cognitivas ou preconceitos da discricionariedade policial, o algoritmo opera protegido por uma blindagem antidemocrática.

O estudo Vigilância por lentes opacas (Lima et al., 2024) diagnosticou graves violações de preceitos da transparência pública nos contratos e na implementação do reconhecimento facial no país. A maioria dos governos estaduais implementa os sistemas de vigilância de forma unilateral, não fornecendo dados via Lei de Acesso à Informação e eximindo-se de elaborar relatórios de impactos para a proteção de dados. A governança algorítmica transforma-se em caixas pretas, que o Estado exige legibilidade total sobre os corpos nas ruas e digitalmente, entretanto impõe opacidade absoluta sobre os algoritmos que decidem a liberdade.

Já no debate racial, a mesma lógica apresentada por Browne (2015) de vigilância sobre corpos negros se reflete no Brasil. Segundo o relatório Racismo Algorítmico, 90,5% dos presos por monitoramento facial eram negros, evidenciando que a tecnologia opera sobre bancos de dados historicamente produzidos por práticas de policiamento racializado. Além disso, há registros de falsos positivos na tecnologia de identificação biométrica por dados faciais, resultando em prisões indevidas, e com indicativo de falhas no banco de dados (Lima et al., 2023, p. 43).

Esse cenário evidencia o hibridismo punitivo alertado por Máximo Sozzo (2025). No Brasil, o policiamento inteligente, focado na predição, não substitui o fuzil, mas convive com ele. O algoritmo gerencia o território à distância e a força armada executa a intervenção direta. Episódios como as operações mais recentes nos Complexos da Penha e do Alemão ilustram que a modernização técnica não implica humanização do controle, mas a reconfiguração para o emprego massivo da força letal.

A justificativa governamental para a aquisição de softwares preditivos e câmeras biométricas baseia-se no discurso de neutralidade, da precisão e eficiência. No entanto, ao submeter o funcionamento prático dessas ferramentas no campo empírico, a narrativa enfrenta evidências que indicam: (i) números relativamente reduzidos de prisões diante do volume de monitoramento; (ii) concentração das abordagens sobre populações negras e territórios periféricos; (iii) ausência de comprovação na redução da criminalidade violenta; e (iv) opacidade e falta de transparência sobre dados e taxas de erro. Assim, a governança algorítmica revela-se antagônica, reafirmando a lógica punitiva apoiada em bases de dados marcadas por desigualdades históricas e amplificando estatísticas seletivas já em andamento no País.

Considerações finais

A adoção massiva de tecnologias de predição, biometria e vigilância na segurança pública brasileira não representa uma ruptura com o passado autoritário do sistema de justiça criminal, mas sua reconfiguração em códigos algorítmicos. A análise deste artigo demonstra que, sob a narrativa do tecno-otimismo e da suposta neutralidade matemática, o Estado tem promovido uma sofisticada reengenharia do controle social. Dessa forma, em uma simbiose entre as criminologias do eu e do outro, a tela de monitoramento dos modernos centros de controle convivem e sustentam as incursões militarizadas nas favelas. A tecnologia não substitui a força letal, mas a legítima e direciona para lugares e pessoas específicas.

Diante desse cenário, a Criminologia Crítica exige o avanço para a construção de um “devido processo tecnológico”, pois não basta reivindicar algoritmos mais precisos, visto que a precisão está baseada sobre dados racistas, que apenas resultariam em uma seletividade mais eficiente. É necessário exigências sobre transparência dos códigos-fonte, auditorias independentes, regulação estrita do uso de dados probatórios e o banimento de tecnologias de alto risco que mostram incompatíveis com as garantias fundamentais.

A predição não pode aniquilar o direito à cidade e à circulação, assim como a segurança pública não pode ser reduzida a um problema de engenharia de software ou gestão atuarial. A luta contra a criminalização da pobreza e o racismo passa, obrigatoriamente, pela disputa política em torno da tecnologia. Enquanto os dados que alimentam as máquinas continuarem sendo desiguais e racistas, a predição criminal será sempre a garantia de um passado autoritário projetando no presente e no futuro.

Referências

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Nota

* Trabalho apresentado para o Grupo de Estudos Avançados (GEA) – Tecnopolítica do Instituto Brasileiro de Ciências Criminais (IBCCRIM). Orientadores: Me. Samuel Medeiros Andreatta.