Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime

Anne Milgram: Por que estatísticas inteligentes são a chave para combater o crime

221,167 views

2014-01-28 ・ TED


New videos

Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime

Anne Milgram: Por que estatísticas inteligentes são a chave para combater o crime

221,167 views ・ 2014-01-28

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Jessica Ranft Revisor: Gustavo Rocha
00:12
In 2007, I became the attorney general
0
12843
2591
Em 2007, eu me tornei procuradora-geral
00:15
of the state of New Jersey.
1
15434
1725
do estado de Nova Jersey.
00:17
Before that, I'd been a criminal prosecutor,
2
17159
2280
Antes disso, fui promotora criminal,
00:19
first in the Manhattan district attorney's office,
3
19439
2681
primeiro, no escritório da procuradoria de Manhattan,
00:22
and then at the United States Department of Justice.
4
22120
2650
e depois no Departamento de Justiça dos EUA.
00:24
But when I became the attorney general,
5
24770
2201
Mas, quando me tornei procuradora-geral,
00:26
two things happened that changed the way I see criminal justice.
6
26971
3895
duas coisas aconteceram e mudaram a forma como vejo a justiça criminal.
00:30
The first is that I asked what I thought
7
30866
2030
Primeiro, perguntei o que, para mim,
00:32
were really basic questions.
8
32896
2186
eram questões bastante simples.
00:35
I wanted to understand who we were arresting,
9
35082
2856
Eu queria entender quem estávamos prendendo
00:37
who we were charging,
10
37938
1664
quem estávamos acusando
00:39
and who we were putting in our nation's jails
11
39602
2128
e quem estávamos colocando em nossas cadeias
00:41
and prisons.
12
41730
1416
e presídios.
00:43
I also wanted to understand
13
43146
1648
Eu também queria entender
00:44
if we were making decisions
14
44794
1329
se estávamos tomando decisões
00:46
in a way that made us safer.
15
46123
2518
de modo que ficássemos mais seguros.
00:48
And I couldn't get this information out.
16
48641
3252
E eu não conseguia obter essas respostas.
00:51
It turned out that most big criminal justice agencies
17
51893
3357
Acontece que a maior parte das agências de justiça criminal,
00:55
like my own
18
55250
1302
como a minha,
00:56
didn't track the things that matter.
19
56552
2382
não rastreavam as coisas importantes.
00:58
So after about a month of being incredibly frustrated,
20
58934
3318
Então, após quase um mês com uma frustração incrível,
01:02
I walked down into a conference room
21
62252
1971
eu fui até uma sala de conferências
01:04
that was filled with detectives
22
64223
1890
que estava cheia de detetives
01:06
and stacks and stacks of case files,
23
66113
2782
e muitas pilhas de arquivos de casos,
01:08
and the detectives were sitting there
24
68895
1176
e os detetives estavam lá
01:10
with yellow legal pads taking notes.
25
70071
2234
com blocos amarelos, fazendo anotações.
01:12
They were trying to get the information
26
72305
1586
Eles tentavam obter as respostas que eu estava buscando,
01:13
I was looking for
27
73891
1218
01:15
by going through case by case
28
75109
2045
investigando caso por caso
01:17
for the past five years.
29
77154
1898
dos últimos cinco anos.
01:19
And as you can imagine,
30
79052
1653
E como vocês podem imaginar,
01:20
when we finally got the results, they weren't good.
31
80705
2643
quando vimos os resultados, eles não eram bons.
01:23
It turned out that we were doing
32
83348
1655
Acontece que estávamos fazendo
01:25
a lot of low-level drug cases
33
85003
2020
muitos casos de drogas de baixo nível
01:27
on the streets just around the corner
34
87023
1475
nas ruas ali perto
01:28
from our office in Trenton.
35
88498
2268
do nosso prédio em Trenton.
01:30
The second thing that happened
36
90766
1467
A segunda coisa que aconteceu
01:32
is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department.
37
92233
3674
foi que passei o dia no Departamento de Polícia de Camden, Nova Jersey.
01:35
Now, at that time, Camden, New Jersey,
38
95907
1887
Naquela época, Camden, em Nova Jersey,
01:37
was the most dangerous city in America.
39
97794
2652
era a cidade mais perigosa dos Estados Unidos.
01:40
I ran the Camden Police Department because of that.
40
100446
3827
Eu chefiei o Departamento de Polícia de Camden por causa disso.
Eu passei o dia naquele departamento de polícia,
01:44
I spent the day in the police department,
41
104273
2112
01:46
and I was taken into a room with senior police officials,
42
106385
2726
e fui levada a uma sala com oficiais superiores da polícia,
01:49
all of whom were working hard
43
109111
1675
todos trabalhando duro,
01:50
and trying very hard to reduce crime in Camden.
44
110786
3257
e tentando reduzir a criminalidade em Camden.
01:54
And what I saw in that room,
45
114043
1826
O que eu vi naquela sala,
01:55
as we talked about how to reduce crime,
46
115869
2245
enquanto discutíamos a redução da criminalidade,
01:58
were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes.
47
118114
3859
foram oficiais com muitos blocos amarelos de notas adesivas.
02:01
And they would take a yellow sticky and they would write something on it
48
121973
2846
Eles pegavam uma nota adesiva e escreviam algo nela
02:04
and they would put it up on a board.
49
124823
1799
e a grudavam em um quadro.
02:06
And one of them said, "We had a robbery two weeks ago.
50
126622
2171
E um deles disse: “Tivemos um assalto duas semanas atrás.
02:08
We have no suspects."
51
128793
1711
Não temos suspeitos.”
02:10
And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."
52
130504
5027
E outro disse: “Houve um tiroteio neste bairro semana passada. Não há suspeitos.”
02:15
We weren't using data-driven policing.
53
135531
2583
Não estávamos fazendo policiamento com base em dados.
02:18
We were essentially trying to fight crime
54
138114
2042
Estávamos tentando combater o crime
02:20
with yellow Post-it notes.
55
140156
2527
com post-its amarelos.
02:22
Now, both of these things made me realize
56
142683
2135
Essas duas coisas me fizeram perceber
02:24
fundamentally that we were failing.
57
144818
3251
fundamentalmente que estávamos falhando.
02:28
We didn't even know who was in our criminal justice system,
58
148069
3123
Sequer sabíamos quem estava no nosso sistema de justiça criminal,
02:31
we didn't have any data about the things that mattered,
59
151192
3235
não possuíamos qualquer dado sobre as coisas importantes,
02:34
and we didn't share data or use analytics
60
154427
2568
não compartilhávamos dados nem usávamos análises
02:36
or tools to help us make better decisions
61
156995
2151
ou ferramentas para nos ajudar a tomar decisões melhores
02:39
and to reduce crime.
62
159146
2003
e reduzir a criminalidade.
02:41
And for the first time, I started to think
63
161149
2224
Pela primeira vez, eu comecei a refletir
02:43
about how we made decisions.
64
163373
1910
sobre como tomávamos decisões.
02:45
When I was an assistant D.A.,
65
165283
1397
Quando eu era assistente da promotoria,
02:46
and when I was a federal prosecutor,
66
166680
1870
e quando era promotora pública federal,
02:48
I looked at the cases in front of me,
67
168550
1746
eu olhava os casos na minha frente
02:50
and I generally made decisions based on my instinct
68
170296
2626
e normalmente tomava decisões baseadas no meu instinto
02:52
and my experience.
69
172922
1692
e minha experiência.
02:54
When I became attorney general,
70
174614
1659
Quando me tornei procuradora-geral,
02:56
I could look at the system as a whole,
71
176273
1639
pude ver o sistema como um todo,
02:57
and what surprised me is that I found
72
177912
1818
e o que me surpreendeu foi que descobri
02:59
that that was exactly how we were doing it
73
179730
1905
que era exatamente assim que fazíamos
03:01
across the entire system --
74
181635
2303
por todo o sistema --
03:03
in police departments, in prosecutors's offices,
75
183938
2401
nos departamentos de polícia, nos escritórios de procuradoria,
03:06
in courts and in jails.
76
186339
2800
nos tribunais e nos presídios.
03:09
And what I learned very quickly
77
189139
2197
E o que aprendi rapidamente
03:11
is that we weren't doing a good job.
78
191336
3633
foi que não estávamos fazendo um bom trabalho.
03:14
So I wanted to do things differently.
79
194969
2016
Então, eu queria fazer diferente.
03:16
I wanted to introduce data and analytics
80
196985
2197
Eu queria introduzir dados e análises
03:19
and rigorous statistical analysis
81
199182
2049
e análises de estatísticas rigorosas
03:21
into our work.
82
201231
1400
para o nosso trabalho.
03:22
In short, I wanted to moneyball criminal justice.
83
202631
2970
Em resumo, eu queria fazer moneyball na justiça criminal.
03:25
Now, moneyball, as many of you know,
84
205601
2027
Moneyball, como muitos de vocês sabem,
03:27
is what the Oakland A's did,
85
207628
1569
foi o que o Oakland A’s fez,
03:29
where they used smart data and statistics
86
209197
1973
utilizando dados inteligentes e estatísticas
03:31
to figure out how to pick players
87
211170
1622
para escolher os jogadores
03:32
that would help them win games,
88
212792
1521
que os ajudariam a vencer,
03:34
and they went from a system that was based on baseball scouts
89
214313
2980
e de um sistema baseado em olheiros de beisebol
03:37
who used to go out and watch players
90
217293
1860
que iam assistir aos jogadores
03:39
and use their instinct and experience,
91
219153
1637
e usar seu instinto e experiência,
03:40
the scouts' instincts and experience,
92
220790
1743
o instinto e experiência dos olheiros,
03:42
to pick players, from one to use
93
222533
1713
para escolher jogadores, para utilizar
03:44
smart data and rigorous statistical analysis
94
224246
2822
dados inteligentes e estatísticas de análises rigorosas
03:47
to figure out how to pick players that would help them win games.
95
227068
3371
para entender quais jogadores os ajudariam a vencer os jogos.
03:50
It worked for the Oakland A's,
96
230439
1798
Funcionou para os Oakland A’s,
03:52
and it worked in the state of New Jersey.
97
232237
2219
e funcionou no estado de Nova Jersey.
03:54
We took Camden off the top of the list
98
234456
2073
Nós retiramos Camden do topo da lista
03:56
as the most dangerous city in America.
99
236529
2171
das cidades mais perigosas dos EUA.
03:58
We reduced murders there by 41 percent,
100
238700
3155
Reduzimos os assassinatos em 41%,
04:01
which actually means 37 lives were saved.
101
241855
2982
o que significa que 37 vidas foram salvas.
04:04
And we reduced all crime in the city by 26 percent.
102
244837
3740
E reduzimos toda a criminalidade na cidade em 26%.
04:08
We also changed the way we did criminal prosecutions.
103
248577
3239
Também mudamos a maneira como conduzíamos as ações penais.
04:11
So we went from doing low-level drug crimes
104
251816
2005
Passamos de crimes baixo nível de drogas,
04:13
that were outside our building
105
253821
1642
que aconteciam do lado do nosso prédio,
04:15
to doing cases of statewide importance,
106
255463
2342
para casos de importância estadual,
04:17
on things like reducing violence with the most violent offenders,
107
257805
3158
por exemplo, reduzir a violência dos criminosos mais violentos,
04:20
prosecuting street gangs,
108
260963
1858
processar gangues de rua,
04:22
gun and drug trafficking, and political corruption.
109
262821
3408
tráfico de armas e drogas, e corrupção política.
04:26
And all of this matters greatly,
110
266229
2502
Tudo isso tem extrema importância,
04:28
because public safety to me
111
268731
1945
porque, para mim, a segurança pública
04:30
is the most important function of government.
112
270676
2536
é a função mais importante do governo.
Se não estivermos seguros, não podemos receber educação,
04:33
If we're not safe, we can't be educated,
113
273212
2298
04:35
we can't be healthy,
114
275510
1348
não podemos ter saúde,
04:36
we can't do any of the other things we want to do in our lives.
115
276858
2945
não podemos fazer nada mais que fazemos em nossas vidas.
04:39
And we live in a country today
116
279803
1701
E, hoje moramos em um país
04:41
where we face serious criminal justice problems.
117
281504
3134
onde enfrentamos problemas sérios na justiça criminal.
04:44
We have 12 million arrests every single year.
118
284638
3661
Temos 12 milhões de detenções a cada ano.
04:48
The vast majority of those arrests
119
288299
2043
A grande maioria dessas detenções
04:50
are for low-level crimes, like misdemeanors,
120
290342
3012
são por crimes leves, como contravenções,
04:53
70 to 80 percent.
121
293354
1734
de 70% a 80%.
04:55
Less than five percent of all arrests
122
295088
1991
Menos de 5% de todas as detenções
04:57
are for violent crime.
123
297079
1895
são por crimes violentos.
04:58
Yet we spend 75 billion,
124
298974
2055
Mesmo assim, gastamos 75 bilhões,
05:01
that's b for billion,
125
301029
1418
com um “b” de bilhões,
05:02
dollars a year on state and local corrections costs.
126
302447
4127
de dólares por ano em correções locais e estatais.
05:06
Right now, today, we have 2.3 million people
127
306574
2841
Neste momento, temos 2,3 milhões de pessoas
05:09
in our jails and prisons.
128
309415
1900
nas nossas cadeias e presídios.
05:11
And we face unbelievable public safety challenges
129
311315
2796
E enfrentamos desafios de segurança pública inacreditáveis,
05:14
because we have a situation
130
314111
1939
porque temos uma situação
05:16
in which two thirds of the people in our jails
131
316050
2898
na qual dois terços das pessoas nas prisões
05:18
are there waiting for trial.
132
318948
1754
estão aguardando julgamento.
05:20
They haven't yet been convicted of a crime.
133
320702
2135
Eles sequer ainda foram condenados.
05:22
They're just waiting for their day in court.
134
322837
2119
Estão apenas aguardando pelo julgamento.
05:24
And 67 percent of people come back.
135
324956
3548
E 67% das pessoas retornam.
05:28
Our recidivism rate is amongst the highest in the world.
136
328504
3028
Nossa taxa de reincidência é uma das maiores do mundo.
05:31
Almost seven in 10 people who are released
137
331532
2103
Quase 7 a cada 10 pessoas que são soltas
05:33
from prison will be rearrested
138
333635
1651
da prisão serão presas novamente,
05:35
in a constant cycle of crime and incarceration.
139
335286
3955
em um ciclo constante de crime e encarceramento.
05:39
So when I started my job at the Arnold Foundation,
140
339241
2582
Quando comecei meu trabalho na Arnold Foundation,
05:41
I came back to looking at a lot of these questions,
141
341823
2736
eu voltei a refletir sobre muitas dessas questões,
05:44
and I came back to thinking about how
142
344559
1654
e voltei a pensar
05:46
we had used data and analytics to transform
143
346213
2383
em como havíamos utilizado dados e análises para transformar
05:48
the way we did criminal justice in New Jersey.
144
348596
2584
a maneira como conduzíamos a justiça criminal em Nova Jersey.
05:51
And when I look at the criminal justice system
145
351180
2144
Quando olho o sistema de justiça criminal
05:53
in the United States today,
146
353324
1656
hoje em dia nos Estados Unidos,
05:54
I feel the exact same way that I did
147
354980
1639
eu me sinto exatamente como me senti
05:56
about the state of New Jersey when I started there,
148
356619
2466
a respeito do estado de Nova Jersey quando comecei lá:
05:59
which is that we absolutely have to do better,
149
359085
3228
precisamos absolutamente fazer algo melhor,
06:02
and I know that we can do better.
150
362313
1923
e eu sei que podemos fazer melhor.
06:04
So I decided to focus
151
364236
1705
Então, decidir focar
06:05
on using data and analytics
152
365941
2217
a utilização de dados e análises
06:08
to help make the most critical decision
153
368158
2361
para ajudar a tomar as decisões mais críticas
06:10
in public safety,
154
370519
1606
sobre segurança pública,
06:12
and that decision is the determination
155
372125
2021
e essa decisão é a determinação
06:14
of whether, when someone has been arrested,
156
374146
2535
de que quando alguém for preso,
06:16
whether they pose a risk to public safety
157
376681
1915
se ele representa um risco à segurança pública
06:18
and should be detained,
158
378596
1526
e precisa ser detido,
06:20
or whether they don't pose a risk to public safety
159
380122
2356
ou não representa um risco à segurança pública
06:22
and should be released.
160
382478
1637
e deve ser solto.
06:24
Everything that happens in criminal cases
161
384115
1919
Tudo o que acontece nos casos criminais
06:26
comes out of this one decision.
162
386034
1772
surge dessa única decisão.
06:27
It impacts everything.
163
387806
1496
Ela influencia tudo.
06:29
It impacts sentencing.
164
389302
1350
Influencia o julgamento,
06:30
It impacts whether someone gets drug treatment.
165
390652
1901
se vai receber tratamento contra as drogas.
06:32
It impacts crime and violence.
166
392553
2323
Influencia a criminalidade e violência.
06:34
And when I talk to judges around the United States,
167
394876
1937
E quando converso com juízes pelos EUA,
06:36
which I do all the time now,
168
396813
1928
algo que faço o tempo todo agora,
06:38
they all say the same thing,
169
398741
1837
todos dizem a mesma coisa,
06:40
which is that we put dangerous people in jail,
170
400578
3107
que colocamos pessoas perigosas na prisão,
06:43
and we let non-dangerous, nonviolent people out.
171
403685
3525
e deixamos pessoas não violentas livres.
06:47
They mean it and they believe it.
172
407210
2233
Eles falam sério e acreditam nisso.
06:49
But when you start to look at the data,
173
409443
1733
Mas quando olhamos os dados,
06:51
which, by the way, the judges don't have,
174
411176
2464
que, a propósito, os juízes não os têm,
06:53
when we start to look at the data,
175
413640
1612
quando começamos a olhar os dados,
06:55
what we find time and time again,
176
415252
2418
o que sempre descobrimos
06:57
is that this isn't the case.
177
417670
1982
é que não acontece assim.
06:59
We find low-risk offenders,
178
419652
1681
Encontramos criminosos de baixo risco,
07:01
which makes up 50 percent of our entire criminal justice population,
179
421333
3714
que compõem 50% da nossa população da justiça criminal,
07:05
we find that they're in jail.
180
425047
2399
e descobrimos que estão presos.
07:07
Take Leslie Chew, who was a Texas man
181
427446
2486
Por exemplo Leslie Chew, que era um homem do Texas
07:09
who stole four blankets on a cold winter night.
182
429932
2884
que roubou quatro cobertores numa noite fria de inverno.
07:12
He was arrested, and he was kept in jail
183
432816
2595
Ele foi preso, e foi mantido na prisão,
07:15
on 3,500 dollars bail,
184
435411
2053
sob a fiança de 3.500 dólares,
07:17
an amount that he could not afford to pay.
185
437464
2776
um valor que ele não tinha condições de pagar.
07:20
And he stayed in jail for eight months
186
440240
2588
E ele ficou na prisão por oito meses,
07:22
until his case came up for trial,
187
442828
2065
até seu caso ir a julgamento,
07:24
at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.
188
444893
3905
sob o custo de mais de 9 mil dólares aos contribuintes.
07:28
And at the other end of the spectrum,
189
448798
1997
E, por outro lado,
07:30
we're doing an equally terrible job.
190
450795
2282
estamos fazendo um trabalho igualmente terrível.
07:33
The people who we find
191
453077
1572
As pessoas que achamos
07:34
are the highest-risk offenders,
192
454649
2019
que são os criminosos de maior risco,
07:36
the people who we think have the highest likelihood
193
456668
2497
as pessoas que achamos que têm a maior probabilidade
07:39
of committing a new crime if they're released,
194
459165
1952
de cometer um novo crime se forem soltos,
07:41
we see nationally that 50 percent of those people
195
461117
2950
vemos, nacionalmente, que 50% dessas pessoas
07:44
are being released.
196
464067
1974
estão sendo soltas.
07:46
The reason for this is the way we make decisions.
197
466041
3174
A razão para isso é a maneira como tomamos as decisões.
Os juízes têm a melhor das intenções
07:49
Judges have the best intentions
198
469215
1709
07:50
when they make these decisions about risk,
199
470924
1952
quando tomam essas decisões sobre riscos,
07:52
but they're making them subjectively.
200
472876
2484
mas eles estão fazendo isso de maneira subjetiva.
07:55
They're like the baseball scouts 20 years ago
201
475360
2146
São como os olheiros de beisebol há 20 anos,
07:57
who were using their instinct and their experience
202
477506
2131
que utilizavam seu instinto e experiência
07:59
to try to decide what risk someone poses.
203
479637
2679
para tentar decidir quais riscos um jogador apresenta.
08:02
They're being subjective,
204
482316
1530
Eles estão sendo subjetivos,
08:03
and we know what happens with subjective decision making,
205
483846
3060
e sabemos o que acontece com decisões tomadas subjetivamente:
08:06
which is that we are often wrong.
206
486906
2743
geralmente estão erradas.
08:09
What we need in this space
207
489649
1383
O que precisamos nesta área
08:11
are strong data and analytics.
208
491032
2552
são dados e análises sólidos.
08:13
What I decided to look for
209
493584
1747
O que eu decidi buscar
08:15
was a strong data and analytic risk assessment tool,
210
495331
2836
foi uma ferramenta de dados e análises para avaliação de risco,
08:18
something that would let judges actually understand
211
498167
2764
algo que permitiria aos juízes entenderem,
08:20
with a scientific and objective way
212
500931
2259
com base científica e objetiva,
08:23
what the risk was that was posed
213
503190
1647
qual é o risco apresentado
08:24
by someone in front of them.
214
504837
1610
pelo réu a sua frente.
08:26
I looked all over the country,
215
506447
1649
Eu olhei por todo o país
08:28
and I found that between five and 10 percent
216
508096
1942
e descobri que entre 5% e 10% de todas as jurisdições dos EUA
08:30
of all U.S. jurisdictions
217
510038
1329
08:31
actually use any type of risk assessment tool,
218
511367
2978
utilizam algum tipo de ferramenta de avaliação de risco,
08:34
and when I looked at these tools,
219
514345
1625
e quando olhei para essas ferramentas,
08:35
I quickly realized why.
220
515970
1860
rapidamente entendi o motivo.
08:37
They were unbelievably expensive to administer,
221
517830
2690
Elas eram incrivelmente caras para administrar,
08:40
they were time-consuming,
222
520520
1528
consumiam muito tempo,
08:42
they were limited to the local jurisdiction
223
522048
2107
e estavam limitadas às jurisdições locais
08:44
in which they'd been created.
224
524155
1430
onde foram criadas.
08:45
So basically, they couldn't be scaled
225
525585
1793
Então, basicamente, não poderiam ser expandidas
08:47
or transferred to other places.
226
527378
2209
ou transferidas para outros lugares.
08:49
So I went out and built a phenomenal team
227
529587
2237
Então, eu saí e montei uma equipe excepcional
08:51
of data scientists and researchers
228
531824
2044
de cientistas de dados, pesquisadores e estatísticos
08:53
and statisticians
229
533868
1626
08:55
to build a universal risk assessment tool,
230
535494
2845
para montar uma ferramenta de avaliação de risco universal,
08:58
so that every single judge in the United States of America
231
538339
2393
para que cada juiz nos EUA
09:00
can have an objective, scientific measure of risk.
232
540732
4324
possa ter um parâmetro de risco objetivo e científico.
09:05
In the tool that we've built,
233
545056
1658
Na ferramenta que construímos,
09:06
what we did was we collected 1.5 million cases
234
546714
2868
o que fizemos foi coletar 1,5 milhões de casos
09:09
from all around the United States,
235
549582
1698
em todo os Estados Unidos,
09:11
from cities, from counties,
236
551280
1644
das cidades, dos municípios,
09:12
from every single state in the country,
237
552924
1511
de cada estado do país,
09:14
the federal districts.
238
554435
1746
e dos distritos federais.
09:16
And with those 1.5 million cases,
239
556181
2189
E com esses 1,5 milhões de casos,
09:18
which is the largest data set on pretrial
240
558370
1940
que é o maior conjunto de dados em pré-processo
09:20
in the United States today,
241
560310
1805
nos Estados Unidos hoje,
09:22
we were able to basically find that there were
242
562115
1865
pudemos, basicamente, descobrir que havia
09:23
900-plus risk factors that we could look at
243
563980
3322
mais de 900 fatores de risco que poderíamos avaliar
09:27
to try to figure out what mattered most.
244
567302
2866
para tentar entender o que era mais importante.
09:30
And we found that there were nine specific things
245
570168
2081
E descobrimos que havia nove elementos específicos
09:32
that mattered all across the country
246
572249
2235
que eram importantes em todo o país
09:34
and that were the most highly predictive of risk.
247
574484
2977
e que eram os fatores que melhor previam o risco.
09:37
And so we built a universal risk assessment tool.
248
577461
3705
Então, construímos uma ferramenta de avaliação de risco universal.
09:41
And it looks like this.
249
581166
1445
E se parece com isso.
09:42
As you'll see, we put some information in,
250
582611
2612
Como podem ver, colocamos algumas informações,
09:45
but most of it is incredibly simple,
251
585223
2013
mas a maioria é muito simples,
09:47
it's easy to use,
252
587236
1432
é fácil de usar,
09:48
it focuses on things like the defendant's prior convictions,
253
588668
2969
concentra-se em fatos como condenações anteriores do réu,
09:51
whether they've been sentenced to incarceration,
254
591637
1979
se foram sentenciados à prisão,
09:53
whether they've engaged in violence before,
255
593616
2264
se já se envolveram com violência antes,
09:55
whether they've even failed to come back to court.
256
595880
2393
até se já deixaram de comparecer ao tribunal.
09:58
And with this tool, we can predict three things.
257
598273
2500
E com esta ferramenta, podemos prever três coisas:
10:00
First, whether or not someone will commit
258
600773
1853
primeiro, se alguém vai ou não cometer
10:02
a new crime if they're released.
259
602626
1565
um novo crime se for solto.
10:04
Second, for the first time,
260
604191
1664
Segundo, pela primeira vez,
10:05
and I think this is incredibly important,
261
605855
1861
e eu acho isso extremamente importante,
10:07
we can predict whether someone will commit
262
607716
1923
podemos prever se alguém vai cometer
10:09
an act of violence if they're released.
263
609639
1834
um ato de violência, se for solto.
10:11
And that's the single most important thing
264
611473
1887
E esse é o fator mais importante
10:13
that judges say when you talk to them.
265
613360
1807
que os juízes dizem.
10:15
And third, we can predict whether someone
266
615167
1828
E terceiro, podemos prever se alguém
10:16
will come back to court.
267
616995
1990
vai voltar ao tribunal.
10:18
And every single judge in the United States of America can use it,
268
618985
3033
E cada juiz nos EUA pode utilizar essa ferramenta,
10:22
because it's been created on a universal data set.
269
622018
3812
porque foi criada baseada em dados universais.
10:25
What judges see if they run the risk assessment tool
270
625830
2609
O que os juízes veem quando abrem a ferramenta de avaliação de risco
10:28
is this -- it's a dashboard.
271
628439
2120
é isso, um painel.
10:30
At the top, you see the New Criminal Activity Score,
272
630559
2848
No topo, vemos o parâmetro de novas atividades criminais,
10:33
six of course being the highest,
273
633407
1929
obviamente o seis é o máximo,
10:35
and then in the middle you see, "Elevated risk of violence."
274
635336
2403
e, no meio, está “Risco elevado de violência”.
10:37
What that says is that this person
275
637739
1746
Isso quer dizer que esta pessoa
10:39
is someone who has an elevated risk of violence
276
639485
2060
é alguém que possui um risco elevado de violência
10:41
that the judge should look twice at.
277
641545
1885
e que o juiz deve pensar duas vezes.
10:43
And then, towards the bottom,
278
643430
1336
Então, na parte de baixo,
10:44
you see the Failure to Appear Score,
279
644766
1968
vemos o parâmetro de ausência,
10:46
which again is the likelihood
280
646734
1392
que é a probabilidade
10:48
that someone will come back to court.
281
648126
3013
de que alguém volte aos tribunais.
10:51
Now I want to say something really important.
282
651139
2213
Agora, quero dizer algo muito importante.
10:53
It's not that I think we should be eliminating
283
653352
2727
Eu não acho que devamos eliminar
10:56
the judge's instinct and experience
284
656079
2244
o instinto e a experiência dos juízes
10:58
from this process.
285
658323
1604
a partir deste processo.
10:59
I don't.
286
659927
1058
Não acho.
11:00
I actually believe the problem that we see
287
660985
2007
Eu acredito que o problema que vemos
11:02
and the reason that we have these incredible system errors,
288
662992
2854
e o motivo para termos tantos erros no sistema,
11:05
where we're incarcerating low-level, nonviolent people
289
665846
3087
no qual estamos detendo pessoas de baixo risco e não violentas
11:08
and we're releasing high-risk, dangerous people,
290
668933
3172
e estamos libertando pessoas perigosas e de alto risco,
11:12
is that we don't have an objective measure of risk.
291
672105
2723
é que não temos um parâmetro objetivo de medida de risco.
11:14
But what I believe should happen
292
674828
1300
Acredito que devia acontecer
11:16
is that we should take that data-driven risk assessment
293
676128
2800
é que devíamos pegar essas avaliações de risco por dados
11:18
and combine that with the judge's instinct and experience
294
678928
3041
e combinar com o instinto e experiência dos juízes,
11:21
to lead us to better decision making.
295
681969
2958
para nos guiar a tomar decisões melhores.
11:24
The tool went statewide in Kentucky on July 1,
296
684927
3303
A ferramenta saiu no estado de Kentucky, em 1º de Julho,
11:28
and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions.
297
688230
3351
e estamos prestes a expandir por outras jurisdições dos EUA.
11:31
Our goal, quite simply, is that every single judge
298
691581
2591
Nosso objetivo é simplesmente que cada juiz
nos Estados Unidos use uma ferramenta de risco por dados
11:34
in the United States will use a data-driven risk tool
299
694172
2192
11:36
within the next five years.
300
696364
2091
dentro dos próximos cinco anos.
11:38
We're now working on risk tools
301
698455
1352
Estamos trabalhando em ferramentas de risco
11:39
for prosecutors and for police officers as well,
302
699807
3284
para procuradores e também oficiais da polícia,
11:43
to try to take a system that runs today
303
703091
2700
para pegar o sistema que existe hoje
11:45
in America the same way it did 50 years ago,
304
705791
2796
nos Estados Unidos do mesmo jeito que há 50 anos,
11:48
based on instinct and experience,
305
708587
2097
baseado em instinto e experiência,
11:50
and make it into one that runs
306
710684
1855
e transformá-lo em um sistema que se baseia
11:52
on data and analytics.
307
712539
2469
em dados e análises.
11:55
Now, the great news about all this,
308
715008
1921
Agora, a boa notícia sobre isso tudo,
11:56
and we have a ton of work left to do,
309
716929
1617
e temos ainda muito trabalho,
11:58
and we have a lot of culture to change,
310
718546
1857
e temos muita cultura para mudar,
12:00
but the great news about all of it
311
720403
1746
mas a boa notícia sobre isso
12:02
is that we know it works.
312
722149
1868
é que sabemos que funciona.
12:04
It's why Google is Google,
313
724017
2153
É por isso que o Google é o Google,
12:06
and it's why all these baseball teams use moneyball
314
726170
2462
e por isso que os times de beisebol usam o moneyball
12:08
to win games.
315
728632
1781
para ganhar os jogos.
12:10
The great news for us as well
316
730413
1737
A boa notícia para nós também
12:12
is that it's the way that we can transform
317
732150
1896
é que assim podemos transformar
12:14
the American criminal justice system.
318
734046
2321
o sistema de justiça criminal americano.
12:16
It's how we can make our streets safer,
319
736367
2357
É como vamos deixar as ruas mais seguras,
12:18
we can reduce our prison costs,
320
738724
2299
reduzir os custos dos presídios,
12:21
and we can make our system much fairer
321
741023
2067
e deixar o nosso sistema mais razoável
12:23
and more just.
322
743090
1725
e mais justo.
12:24
Some people call it data science.
323
744815
2162
Alguns chamam isso de ciência de dados.
12:26
I call it moneyballing criminal justice.
324
746977
2301
Eu chamo de fazer um moneyball na justiça criminal.
12:29
Thank you.
325
749278
1804
Obrigada.
12:31
(Applause)
326
751082
4093
(Aplausos)
Sobre este site

Este site apresentará a você vídeos do YouTube que são úteis para o aprendizado do inglês. Você verá aulas de inglês ministradas por professores de primeira linha de todo o mundo. Clique duas vezes nas legendas em inglês exibidas em cada página de vídeo para reproduzir o vídeo a partir daí. As legendas rolarão em sincronia com a reprodução do vídeo. Se você tiver algum comentário ou solicitação, por favor, entre em contato conosco usando este formulário de contato.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7