Como a Ciência de Dados pode ajudar a prevenir e investigar a violência entre torcidas?
No último sábado (1º de fevereiro de 2025), torcedores do Santa Cruz e Sport entraram em confronto nas ruas do Recife antes do jogo pelo Campeonato Pernambucano. O resultado? Vários feridos, cenas de extrema violência e uma discussão urgente sobre segurança em eventos esportivos. O que mais chama atenção é que a polícia já sabia que os conflitos estavam sendo organizados por meio de redes sociais.
A pergunta que fica é: por que não estamos usando tecnologia para prevenir esse tipo de situação?
A Ciência de Dados já é usada para prever crimes, detectar fraudes e otimizar o policiamento em grandes cidades. No futebol, ela poderia ajudar a prever, evitar e investigar confrontos entre torcidas organizadas.
Prevenção: Como prever conflitos antes que aconteçam?
A violência entre torcidas segue padrões que podem ser analisados. Algumas estratégias que já são utilizadas em outras áreas poderiam ser aplicadas no futebol para reduzir riscos antes dos jogos:
1. Monitoramento de Redes Sociais
Muitas torcidas combinam encontros e provocam seus rivais online. Com Processamento de Linguagem Natural (NLP), é possível identificar padrões de discurso agressivo e prever quando um conflito pode estar se formando.
2. Modelos Preditivos de Risco
Com base no histórico de confrontos, é possível criar modelos de Machine Learning que cruzam dados como local do jogo, horário, tipo de torcida e movimentação online para prever quais partidas têm maior risco de violência.
3. Análise Geoespacial e Mapas de Calor
Torcedores seguem trajetos específicos para os estádios. Com mapas de calor e dados de deslocamento, é possível prever pontos críticos e reforçar a segurança nas regiões mais vulneráveis.
4. Câmeras Inteligentes e Visão Computacional
Tecnologias de reconhecimento facial e análise de vídeos podem detectar comportamentos suspeitos nas arquibancadas antes que a violência escale. Isso já é usado em estádios da Europa e poderia ser adaptado para a realidade brasileira.
Investigação: Como dados podem ajudar a identificar os culpados?
Quando a prevenção falha, a tecnologia também pode ser usada para investigar e responsabilizar os envolvidos:
1. Reconhecimento Facial e Análise de Vídeos
Com a quantidade de câmeras e celulares filmando, é possível usar Inteligência Artificial para identificar torcedores que participaram da violência, mesmo no meio da multidão.
2. Mapeamento de Redes Criminais
Muitas dessas brigas são organizadas por grupos específicos. A análise de grafos pode identificar conexões entre os membros e mapear quem está por trás dos conflitos.
3. Integração de Dados Policiais e Judiciais
Se torcedores já foram banidos de estádios por violência, por que eles ainda conseguem frequentar os jogos? A ciência de dados poderia integrar esses registros para monitorar reincidentes e impedir sua entrada nos estádios.
Oportunidades para o Brasil avançar nessa área
Essas tecnologias já são usadas em outros países, mas ainda são pouco aplicadas no Brasil. O caso do Recife mostra o quanto precisamos de soluções mais inteligentes para lidar com a violência no futebol. Algumas ações que poderiam ser implementadas incluem:
✅ Monitoramento de redes sociais para prever conflitos antes que aconteçam. ✅ Uso de visão computacional em câmeras de segurança para detectar tumultos antes que escalem. ✅ Criação de bancos de dados integrados para mapear riscos e torcedores reincidentes. ✅ Modelos preditivos para otimizar o policiamento e reforço de segurança em jogos de risco.
Como estudante de Ciência de Dados e Comportamento, ainda tenho muito a aprender, mas vejo que esse é um campo com potencial real de impacto. Se você trabalha ou pesquisa nessa área, vamos trocar ideias. Quero entender mais sobre como dados, comportamento e segurança pública podem se conectar para criar soluções mais inteligentes para o futebol.
