Nas últimas décadas, Santa Catarina registrou tendências de incremento em suas taxas de homicídios. No período correspondente aos anos de 1992 a 2017, a taxa do estado passou de oito para 17 mortes por cem mil habitantes, o que representa um aumento de 112,5%. Uma série de estudos vem investigando as tendências de crescimento e de queda das taxas de homicídios em diferentes contextos. Porém, a maioria deles foca sua análise no movimento das tendências gerais, o que os leva a desconsiderar a existência de heterogeneidades latentes. Portanto, nesta tese, propomo-nos a investigar a trajetória das taxas de homicídios nos municípios de Santa Catarina (1992 a 2017) com vistas a responder três questões principais: 1) em um estado com diferenças regionais importantes e com incremento nos níveis de homicídios, poderia existir uma heterogeneidade oculta nas taxas de homicídios? Ou seja, a tendência de crescimento do estado esconderia diferentes trajetórias com especificidades e características distintas? 2) Seria possível identificar uma tipologia de tendências de homicídios ao longo do tempo, sejam essas de crescimento, estabilidade ou queda? 3) E mais: uma vez registrada essa tipologia, haveria a possibilidade de traçar as bases dessa distinção, isto é, o que faria com que um conjunto de municípios se estabelecesse em um determinado grupo de alta trajetória comparada com um de baixa? Para identificar a existência de trajetória latentes bem como de grupos de municípios com tendências similares ao longo do tempo, utilizamos a técnica denominada Group-Based Trajectory Modeling. Após esse trabalho, desenvolvemos uma série de índices que retratam os principais argumentos apontados pela literatura macrossociológica dos homicídios e, por meio de um estudo de regressão logística (binária e multinomial), traçamos as bases dessa distinção tipológica, ou seja, apontamos quais aspectos estruturais, políticos e situacionais são capazes de explicar a participação de um município em determinado grupo de trajetória. Para resolver o problema da superestimação das taxas de homicídios em municípios nos quais o tamanho da população é pequeno e o risco de acontecimento do evento é reduzido, transformamos o número de homicídios em taxas bayesianas empíricas locais de homicídios. Os dados foram selecionados a partir de duas fontes principais: informações disponibilizadas pelo Sistema de Informação sobre Mortalidade SIM/Datasus e pela Secretaria de Segurança Pública de Santa Catarina. Os resultados revelaram a existência de uma estrutura subjacente a tendência principal das taxas de homicídios em Santa Catarina. Foram identificadas quatro trajetórias latentes com tendências heterogêneas no período de 1992 a 2017: uma de intenso crescimento, outra de moderado crescimento, uma terceira de queda e uma última de estabilidade. No que diz respeito ao mapeamento das bases dessa distinção tipológica, ou seja, do que explica a participação de um município em determinado grupo de trajetória, verificamos uma relação complexa que combina os efeitos dos aspectos estruturais, das ações de controle do crime e das questões situacionais de acordo com as características de cada trajetória.

In recent decades, homicide rates tended to increase in Santa Catarina. Between 1992 and 2017 the rates increased from 8.0 to 17.0 deaths per thousand inhabitants, which means an increase of 112.5%. A series of studies have been investigating both upward and downward trends of homicide in different contexts. However, the majority of them focus their analysis on general trends, which in turn disregards the existence of latent heterogeneity. Therefore, this thesis aims at investigating the homicide rate trajectory in cities of Santa Catarina (1992 to 2017) in order to answer three central questions: 1) in a state characterized by both important regional differences and homicide rate increase, could there be a hidden heterogeneity in homicide rates? In other words, the increasing trend in Santa Catarina state could hide different trajectories with distinct characteristics and specificities? 2) Would it be possible to identify a typology of homicide trends over time related to increase, stability or decrease? 3) What is more, once such typology is registered, would it be possible to establish the grounds for such distinction, i.e., what would determine that a set of cities is settled in a certain group of high trajectory compared to the low trajectory? To identify the existence of latent trajectory as well as groups of cities with similar trajectories over time, a Group-Based Trajectory Modeling has been used. After this work, we developed an index series, which shows the main arguments found in macrosociological studies about homicides. By means of a binary and multinomial logistic regression study, we established the grounds of the typological distinction, i.e., we point out which situational, structural and political aspects can explain the inclusion of a city in a certain trajectory group. To solve the problem of overestimated homicide rates in small-sized towns where the risk of homicide is smaller, their homicide numbers were transformed into local empirical Bayesian rates. Data were collected at two main sources: information available at the Mortality Information System (SIM/Datasus) and at the Public Security Bureau in Santa Catarina. Our results show that there is an underlying structure in the main homicide rate trend in Santa Catarina. Four latent trajectories with heterogeneous trends between 1992 and 2017 were identified: intense increase, moderate increase, decrease and stability. Regarding the mapping of distinct typologies, i.e., the reasons why a city belongs to a certain trajectory group, we observed a complex relationship, which combines the effects of structural aspects, actions of crime control and situational issues according to each trajectory characteristic.