Ferramenta de análise de cobertura de câmeras de reconhecimento automático de placas (Automated License Plate Reader, ALPR) nos EUA

• Com base na taxa de passagem por câmeras ALPR, calcula o grau em que residências entram em áreas de vigilância ao se deslocarem para instalações importantes como hospitais, escolas e mercados
• Usa dados do OpenStreetMap (OSM) para analisar residências, estabelecimentos e localizações de câmeras de vigilância, além de calcular a rota mais curta ao longo de vias reais
• Câmeras ALPR instaladas por entidades privadas e governos locais, como a Flock Safety, podem causar problemas como acúmulo de histórico de deslocamento pessoal, uso indevido e envio de dados para o exterior
• Foram analisados 53 estados dos EUA, 3.548 condados e cerca de 20,65 milhões de domicílios; como exemplo, no condado de Santa Clara, Califórnia, foram detectadas 845 câmeras para 110.399 domicílios
• Ferramenta baseada em dados que mostra visualmente a disseminação geográfica da rede de vigilância ALPR e o potencial de violação de privacidade

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Visão geral da análise de cobertura de câmeras ALPR

• Esta ferramenta analisa a cobertura de vigilância de câmeras ALPR por condado nos Estados Unidos
  • Calcula a taxa com que residências passam por câmeras ALPR ao se deslocarem para serviços essenciais do dia a dia como hospitais, escolas e mercados
  • Calcula a rota mais curta com base na malha viária real, refletindo trajetos realistas em vez de simples distâncias em linha reta
• Câmeras ALPR são instaladas por governos locais ou empresas privadas e coletam/compartilham dados de deslocamento de veículos, formando um histórico de mobilidade individual
  • Esses dados podem causar problemas como prisões equivocadas, abuso por órgãos de aplicação da lei e envio para treinamento de IA no exterior
  • Também é mencionado que é difícil comprovar a efetividade dessas câmeras

Coleta de dados e método de análise

• Os dados são baseados em tags do OpenStreetMap (OSM) para residências, estabelecimentos e câmeras de vigilância
  • Para cada residência, é calculada a rota mais curta até o estabelecimento mais próximo
  • Quando a estrada no trajeto cruza um nó de câmera de vigilância ou fica dentro de determinada distância, ela é classificada como trecho vigiado
• As tecnologias usadas incluem contraction hierarchies e indexação geoespacial
• Os dados são recalculados a cada 7 dias e, para melhorar a precisão, os usuários podem marcar diretamente no OSM informações sobre residências, estabelecimentos e câmeras

Exemplo do condado de Santa Clara

• Resultado da análise do condado de Santa Clara, Califórnia
  • 110.399 domicílios, 845 câmeras detectadas
  • Ao ir para hospitais, 71,5% dos domicílios passam por câmeras ALPR; para veterinários, 36,9%; bibliotecas, 27,9%; escolas, 9,6%
  • Cobertura média de vigilância de 23,9%
• Cada número significa “a proporção de residências que passam por câmeras ALPR ao se deslocarem para aquele tipo de instalação”

Resumo dos dados em nível nacional

• Escopo total da análise: 53 estados, 3.548 condados, 20.654.467 domicílios
• Exemplos de cobertura média por estado
  • Alabama: 17,9% (72 condados, 164.900 domicílios)
  • California: 13,1% (65 condados, 3.841.165 domicílios)
  • Ohio: 18,6% (106 condados, 703.200 domicílios)
  • Virginia: 15,8% (143 condados, 877.415 domicílios)
  • Alaska, Montana, New Hampshire e outros aparecem com 0%

Projetos relacionados e materiais de referência

• São fornecidos links para projetos relacionados à vigilância ALPR e privacidade
  • DeFlock: mapeamento comunitário de câmeras Flock
  • Eyes on Flock: reportagem investigativa sobre o sistema de vigilância da Flock Safety
  • Atlas of Surveillance (EFF): banco de dados de tecnologias de vigilância policial
  • Plate Privacy: materiais sobre proteção de privacidade de placas
  • Have I Been Flocked: verificação se o próprio veículo está incluído nos dados da Flock

Informações técnicas e de produção

• Os dados são baseados em dados públicos de colaboradores do OpenStreetMap
• A fonte usada é Tomorrow, do Google Fonts
• O projeto foi desenvolvido por Matthew Esposito (William & Mary)
• Indicação de publicação futura do código (Code soon :tm:), com atualização semanal dos dados

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Comentários do Hacker News

• Tenho pensado bastante nisso ao ver o aumento de direção imprudente na região onde moro
  Em geral, vigilância é algo negativo, mas quando vejo excesso de velocidade perto de escolas, gente ignorando placas de parada e avançando o sinal, isso também é um problema
  No momento, parece a pior situação possível: fiscalizar está cada vez mais difícil, dirigir está cada vez mais perigoso, e o medo da fiscalização automatizada pelo governo impede qualquer ação
  Parece que os EUA perderam o progresso dos últimos 10–15 anos no número de mortes no trânsito

  • O fato de o problema da direção imprudente não ter sido resolvido apesar da ampla presença de câmeras de vigilância sugere que câmeras não são a solução
    Há muito espaço para a polícia reforçar a fiscalização, elevar os critérios do exame de habilitação ou restaurar provas que desapareceram durante a pandemia também ajudaria
    Trazer de volta botões físicos no lugar de telas sensíveis ao toque nos carros também poderia reduzir acidentes
    Há muitas coisas a tentar antes de rastrear o deslocamento de todo mundo
  • Nos EUA, quase não há alternativas ao carro, então a formação de motoristas é frouxa
    As vias incentivam velocidade e a infraestrutura para pedestres é defasada
    Só mudar o ambiente físico já pode reduzir bastante as mortes no trânsito sem vigilância
  • Coisas como “excesso de velocidade perto de escolas” não são o alvo que a Flock tenta impedir
  • Os deslocamentos de veículos já estão sendo rastreados por câmeras da Flock, e ainda assim é frustrante que essa tecnologia não seja usada para melhorar a segurança viária
    Minha cidade gastou milhões instalando Flock em estacionamentos, mas vem adiando câmeras de controle de velocidade há anos
    A maioria das câmeras de fiscalização de trânsito é do tipo acionado por radar, então não grava continuamente todos os veículos como a Flock
  • Câmeras não impedem infrações; só desencorajam quem já sabe que está fazendo algo errado
    Em vez disso, precisamos melhorar o projeto viário e a regulação dos veículos
    A maior parte dos semáforos dos EUA poderia ser substituída por rotatórias, e são necessárias medidas de acalmamento de tráfego, como estreitar faixas
    As taxas de morte no trânsito e de pedestres nos EUA são vergonhosas em comparação com a Europa
    Link para estatísticas do CDC

• O que este projeto mostra é que o modelo de privacidade muda conforme a escala aumenta
  Individualmente, parece mera observação, mas quando passa a ser possível reconstruir padrões de deslocamento entre várias regiões, isso se aproxima de rastreamento de longo prazo

  • O período de retenção de dados pode ser o critério que separa fiscalização de vigilância
    Impor punições severas para retenção de dados sem mandado e exigir auditorias independentes anuais do sistema poderia trazer equilíbrio

• As estatísticas são interessantes, mas eu simplesmente queria ver um mapa com a localização das câmeras ALPR
  Seria bom se esses dados fossem facilmente vinculados no site

  • Compartilharam links para o mapa FLOCK e o DeFlock
  • O DeFlock é o primeiro link na seção “Related ALPR & Flock Projects” e inclui informações de mapa

• Não sei se isso realmente dá às pessoas informação acionável
  É mais provável que acabe servindo como dashboard para defensores da vigilância ou ferramenta comercial da Flock

  • Hoje em dia há muitos sites que só aumentam a “consciência do problema”, mas faltam ferramentas práticas que levem à ação real
    Estou sentindo fadiga com essa enxurrada de informação que mostra os problemas em detalhes demais

• A lista de condados de Nova Jersey está errada. Na prática são 21, mas aparecem 27
  Talvez seja por condados vizinhos ou duplicações de contrato

  • Os dados vêm dos limites administrativos do OSM (level 6) e estão sendo usados exatamente como no OSM, sem correções manuais
    Pretendem adicionar links para a fonte original do OSM em cada página de condado para permitir verificação
  • O fato de Rockland (estado de Nova York) estar incluído sugere que estão contando também condados adjacentes
  • Na Califórnia, estão incluídos condados da região da Baja California
  • Connecticut também aparece com 14 condados, embora na realidade tenha 8, e os nomes também estão errados

• Se a cobertura de ALPR ficar densa o suficiente, qualquer lugar a que você vá vira uma sociedade de registro permanente
  Tornar esses mapas públicos é quase a única maneira de a comunidade entender com o que concordou

• Nos EUA, como filmar em locais públicos é protegido constitucionalmente, a cobertura de vigilância 100% parece inevitável

  • Mas o direito de uma pessoa filmar não precisa se transformar em direito ilimitado de corporações (Flock, Amazon etc.) filmarem sem restrições
    É preciso impor restrições de tempo, lugar e modo para proteger a liberdade
  • Há muitos detalhes jurídicos nesse direito
    Consulte este documento wiki relacionado
  • No fim, isso será adotado a ponto de desaparecerem as rotas para atravessar grandes cidades sem ser registrado
  • Sou uma pessoa física, mas instalei câmeras ALPR perto de casa e forneço os dados à polícia
    Acho que isso ajudou a resolver vários crimes e considero justificável

• Se eu fosse americano, usaria essa ferramenta como referência para mudança ou compra de imóvel
  Fiquei muito preocupado ao ver as falhas de segurança das câmeras da Flock abordadas por Benn Jordan
  A velocidade de disseminação da tecnologia é muito maior que a das salvaguardas legais, e a combinação entre setor público, inteligência e setor privado está avançando de forma perigosa
  Esse tipo de visualização é um trabalho importante por mostrar a expansão da tecnologia “como um vírus”

• Houve uma discussão relacionada há poucos dias
  Link para a thread anterior
  Daqui a alguns meses, talvez sites como este sejam substituídos por uma página estática dizendo: “você já foi capturado por ALPR”

• Também há problemas na precisão dos dados
  Illinois tem 102 condados, mas o site mostra 115
  Por exemplo, Kenosha County fica em Wisconsin, mas foi classificado como Illinois