A cor do algoritmo: como o policiamento preditivo e o reconhecimento facial podem automatizar o racismo no sistema de justiça criminal brasileiro

Abstract

O presente trabalho analisa de que forma o policiamento preditivo e as tecnologias de reconhecimento facial, incorporados à segurança pública brasileira, podem atuar como mecanismos de reprodução e automatização do racismo estrutural. A pesquisa fundamenta-se na teoria do racismo estrutural de Silvio Almeida e no conceito de vigilância racializadora de Simone Browne, reconstruindo a trajetória histórica das práticas de controle sobre corpos negros no Brasil, desde o período escravocrata até a digitalização contemporânea da vigilância estatal. Sustenta-se que as tecnologias algorítmicas não representam ruptura com estruturas historicamente excludentes, mas sua reconfiguração sob a aparência de neutralidade técnica. O estudo examina os ciclos de retroalimentação do policiamento preditivo, a incidência de falsos positivos no reconhecimento facial e os riscos produzidos pela utilização de alertas automatizados em atividades policiais. A partir da análise das experiências da Bahia, de São Paulo, do Rio de Janeiro e do Distrito Federal, com especial atenção à Plataforma DF 360, bem como dos casos sobre ausência regulatória do México e do Chile, identificam-se tensões entre vigilância algorítmica e garantias fundamentais do processo penal, especialmente a fundada suspeita, a presunção de inocência, o contraditório e a ampla defesa. Conclui-se que tecnologias de vigilância não operam de forma neutra em sociedades estruturalmente desiguais e tendem a reproduzir padrões históricos de exclusão quando implementadas sem transparência, auditabilidade e controle democrático. O enfrentamento desse problema exige não apenas regulação adequada, mas o reconhecimento de que essas ferramentas incorporam dimensões históricas, políticas e raciais que não podem permanecer invisíveis ao debate jurídico.