Bandido bom é bandido morto? Ou mais ainda sobre modelos.


Evidentemente que o debate acerca de penas capitais envolve muitos fatores, entre eles morais, religiosos e ideológicos. Entretanto, impossível negar que, para este debate, um argumento bastante persuasivo é saber se, de fato, a adoção da pena de morte reduz a criminalidade. E, mais ainda, se reduz, de quanto seria esta redução.

No fundo, isto é uma questão empírica. Pois, teoricamente, o efeito pode ser tanto positivo quanto negativo, tanto alto quanto baixo. Se a adoção de penas capitais, por um lado, inibe o criminoso por aumentar a severidade da pena, por outro lado, aqueles criminosos que forem cometer um crime de qualquer jeito terão mais incentivos para a brutalidade – afinal, se ele já irá pegar a pena máxima, então por que não matar todas as testemunhas?

Então basta estimar o efeito de penas capitais e o problema está resolvido, certo? Durlauf, Fu e Navarro (2012) mostram que não. Apesar de isto ser um problema empírico, é preciso determinar qual o modelo utilizado para as estimativas. Tomando o caso dos EUA,  que tal um modelo linear com um único coeficiente de probabilidade de execução para cada estado? Se acharmos isto adequado, ele nos fornecerá uma estimativa positiva, indicando que cada execução poupa de 20 a 31,5 vidas, em média. Números bastante persuasivos.

Mas se, ainda no modelo linear, permitirmos que o coeficiente varie por estado? Bom, aí passamos para estimativas de que uma execução adicional eleva o número de vítimas de 35,2 a 98,5 , em média.  Também tem outro ponto: o modelo linear agrega comportamentos individuais de uma maneira bastante restritiva. E se utilizássemos um modelo Logit?  Novamente a estimativa passa a ser negativa, indicando que cada execução eleva o número de vítimas de 2 a 42. A figura que ilustra os dados a que faço referência encontra-se abaixo.

Diante de tais resultados, alguém poderia se tornar bastante cético quanto à nossa capacidade de medir o efeito. Eu sugiro uma interpretação mais otimista. Os autores identificaram pelo menos duas grandes fontes de incerteza e, agora, será preciso dispensar muito mais atenção na escolha e na justificativa da forma funcional do modelo. Porque muito melhor do que a proliferação assistemática de resultados frágeis e conflitantes – que muitas vezes tornam-se disputas pessoais  – é, pelo menos, saber por que eles divergem.

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