Mapa interativo das câmeras da Flock

• Um serviço de mapa baseado em crowdsourcing que mostra a localização de leitores de placas de veículos (LPR), permitindo que os usuários verifiquem os pontos instalados ao seu redor
• Foi construído com dados da comunidade OpenStreetMap, e qualquer pessoa pode adicionar novas informações de localização
• O mapa ainda não está completo e continua sendo atualizado
• Os usuários contam com recursos para reportar ou contribuir com localizações de ALPR ausentes
• Um projeto participativo voltado a aumentar a transparência da infraestrutura de vigilância pública

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Visão geral do DeFlock

• O DeFlock é uma plataforma de mapa interativo que visualiza a localização de leitores de placas de veículos (LPR, ALPR)
  • Os usuários podem procurar LPRs instalados em sua região
  • O mapa funciona com base em dados de crowdsourcing da comunidade OpenStreetMap
• O site oferece recursos de participação para adicionar ou corrigir localizações ausentes
  • Incentiva as contribuições dos usuários com mensagens como “Add missing points!” e “Contribute to the map”

Funcionalidades e formas de participação

• Os usuários podem participar de várias formas por meio de menus como Submit Cameras, Hang Signs, Public Records e City Council
  • Inclui envio da localização de câmeras, afixação de placas relacionadas, solicitação de registros públicos e participação em atividades do conselho municipal
• Também há suporte à colaboração local por meio da comunidade no Discord e de Local Groups
• O repositório no GitHub permite contribuições técnicas ou sugestões de melhoria

Base de dados e tecnologia

• O mapa foi implementado com base em Leaflet e OpenStreetMap
• Os dados são coletados por crowdsourcing, com novas localizações sendo adicionadas continuamente
• O site deixa explícitas a incompletude dos dados e a necessidade de atualização com a frase “The map is incomplete!”

Condições de uso e orientações

• Ao usar o site, é necessário concordar com os Termos de Serviço (Terms of Service)
• O procedimento de concordância pode ser concluído rapidamente pelo botão “Got it”

Objetivo do projeto

• Apoiar os cidadãos a reconhecer e reagir à infraestrutura de vigilância ao divulgar de forma transparente a localização de equipamentos de vigilância pública
• Promover o compartilhamento de informações centrado na comunidade por meio de um modelo participativo de construção de dados

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• Este mapa parece bem assustador
  Há câmeras espalhadas por toda parte ao meu redor, então até pode ser tecnicamente possível dirigir evitando elas, mas na prática é quase impossível
  Para sair do bairro eu teria de dar a volta por ruas secundárias, e para ir ao shopping teria de entrar por vielas
  Esses dados nem deveriam ter sido coletados para começo de conversa, e acho ainda pior serem integrados a uma rede nacional à qual a polícia pode acessar como quiser

  • Se você baixar os dados do OSM, extrair as estradas e os pontos de vigilância, remover a diferença com gpd overlay how=difference e importar no OsmAnd, dá para criar uma navegação que evita ALPR (leitor automático de placas)
    Veja a ferramenta relacionada: Big-B-Router
    Como há muitos ALPR faltando nos dados do OSM, é bom mantê-los atualizados com frequência
  • Na prática, deve-se assumir que praticamente toda viatura policial tem um leitor de placas
  • É interessante a ideia de “tecnicamente dá para evitar”
  • Na minha região, só há câmeras perto de parques do condado e centros comunitários, e mesmo assim isso já dá arrepios
    Acho que nas bibliotecas elas podem acabar sendo usadas para fins ainda mais estranhos

• Uma maneira de fazer com que removam as câmeras é insistir em pedidos de acesso a dados públicos
  Há uma matéria do Seattle Times mostrando que, quando os dados foram divulgados por decisão judicial, cidades começaram a reavaliar o uso

  • Só que esse tipo de medida só funciona até a assembleia estadual mudar a lei sob o pretexto de “corrigir uma brecha”
  • É bem provável que os legisladores acabem criando uma cláusula de isenção
    Em nível federal, a FOIA já isenta da divulgação dados cuja publicação possa levantar preocupações com privacidade

• Um condado próximo anunciou a instalação de novas câmeras da Flock
  A justificativa oficial é reduzir o crime e aumentar a segurança pública, incluindo AMBER/Silver Alert, mas o potencial de abuso é evidente
  Historicamente, quase nunca sistemas assim deixaram de ser abusados
  O condado precisa entrar com 20% de contrapartida no subsídio, mas do ponto de vista administrativo isso parece um negócio bem atraente
  Matérias relacionadas: KETK News, exemplo da cidade de Belton

  • Condados pequenos obtêm receita enorme com câmeras de trânsito
    Redução do crime é só a justificativa; na prática escolhem o fornecedor com maior ROI
  • Acho que a chance de abuso desses sistemas é de 100%
  • O AMBER Alert parece um instrumento para alimentar o medo de sequestro e justificar mais vigilância
    Na prática, a maioria dos casos envolve disputa de guarda
    O risco real vem mais de pessoas próximas com autoridade do que de estranhos

• Se você encontrar uma câmera faltando no mapa (seja da Flock ou não), pode adicioná-la facilmente ao OSM pelo MapComplete Surveillance

  • A interface do app Every Door também é boa
    Dá até para informar a direção da câmera
    Veja o repositório no GitHub

• Há uma câmera no caminho por onde passo todos os dias
  Quero descobrir quem a instalou para enviar minha opinião (e meu voto)

  • Provavelmente foi a prefeitura ou a polícia
    Na minha cidadezinha também há duas, e eu faço questão de desviar delas

• É bom que os dados tenham sido divulgados, mas o mapa interativo não funciona nem um pouco
  Não dá para ampliar com trackpad, e em dispositivos fracos ele trava completamente
  Se você é desenvolvedor web, precisa testar não só em workstations potentes, mas também em ambientes modestos

• Eu realmente conheço três vítimas de crime violento
  Se a Flock existisse, pelo menos dois casos teriam sido detectados
  As vítimas eram todas mulheres, e os crimes ocorreram durante o dia perto de vias principais
  Gostaria que mesmo pessoas com posição anti-vigilância reconsiderassem isso pela ótica da proteção de vítimas reais

  • É errado tratar os danos dessa tecnologia como algo “hipotético”
    Já houve casos de policiais usando a Flock para perseguir encontros amorosos, ou do ICE usando os dados para rastreamento
    Links relacionados: Western Goals Foundation, caso de Menasha, uso de dados pelo ICE
  • O crime só pode ser respondido depois que acontece
    Punição prévia em nome da prevenção é um pensamento distópico
    A verdadeira prevenção deveria vir de estabilidade social, bem-estar, tratamento contra dependência e fortalecimento do tecido social
  • No fim, seu argumento soa como abrir mão da privacidade para aumentar a chance de detecção
    Mas também existem casos reais de danos causados pela Flock
    caso de abuso pela polícia de Menasha, caso do condado de Kenosha
  • Meu carro foi roubado em uma área com câmeras da Flock, e isso não ajudou em nada

• Acho interessante um projeto que combine dados de localização de câmeras com rotas em mapa para criar uma função de “rota que evita câmeras de vigilância”

  • Nos EUA, é melhor evitar áreas ao redor de Home Depot ou Lowe’s
    Esses lugares costumam ter muitas câmeras e podem até ser usados em operações do ICE
    Não acho que isso tenha quase nenhum efeito contra roubo

• Na minha cidade, a maioria das câmeras da Flock segue o padrão de implantação da Home Depot
  Antes havia muito furto nas lojas, mas agora os produtos parecem estar em melhor estado

  • Em troca, houve uma perda nacional de privacidade
  • Tenho curiosidade sobre a relação entre câmeras da Home Depot e o ICE
  • Fico pensando se antes da Flock não já existiam CCTV ou sistemas de prevenção de perdas

• Alguns meses atrás adicionaram uma câmera, e depois apareceram mais duas no mesmo local, só mudando a direção
  Não sei se realmente instalaram tudo isso mesmo

  • Dá para organizar isso diretamente no OSM
    Mas é melhor verificar no local antes de editar
  • Há cruzamentos com 4 ou mais câmeras instaladas