COVID-19 E CLUSTERS DE HOMICÍDIOS EM BELO HORIZONTE

Abstract

O objetivo deste trabalho é apresentar uma análise espaciotemporal dos impactos da pandemia de COVID-19 sobre a ocorrência de homicídios em Belo Horizonte, Minas Gerais. Os dados referentes às ocorrências foram obtidos de sua fonte oficial, tratados e analisados a partir da clusterização feita pelo algoritmo DBSCAN. A partir da média móvel do período de janeiro de 2012 a março de 2020 foi feita uma simulação para o mês de abril de 2020 – o primeiro mês completamente coberto pelas medidas de contenção da pandemia de COVID-19. Ao comparar os dados da simulação – que representam o que teria acontecido caso não houvesse impacto da pandemia – com os dados observados em abril de 2020, observa-se uma redução mais significativa em três dos 18 clusters. Por outro lado, há um recrudescimento da violência letal contra pessoas em 4 dos 18 clusters. A partir das definições dos clusters, dados de segurança pública, socioeconômicos e de saúde sobre cada um deles foram analisados a partir de um modelo de regressão linear. Dentro da dimensão de dados de segurança pública, observa-se que a presença de projetos de prevenção da prefeitura e a presença de bases policiais móveis influencia a redução da ocorrência de homicídios. Contudo, estar dentro de um raio da base policial e receber projetos do governo estadual (como o Fica Vivo!) não são o suficiente para predizer uma redução na quantidade de homicídios. A mudança na tendência de homicídios nos 18 clusters analisados está fortemente associada densidade populacional. Além disso, uma quantidade média de habitantes por domicílio maior leva a uma maior chance de observar aumento na quantidade de homicídios. Quanto à desigualdade de renda, observa-se uma influência muito pequena. A maior presença de idosos e de jovens prediz o aumento na quantidade de homicídios. A taxa de casos de COVID-19 consegue predizer a redução de homicídios. Contudo, a taxa de óbitos por COVID-19 possui influência contrária sobre os dados.