Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i11.10078

Palavras-chave:

Análise criminal; Criminalidade; Data science; Mineração de dados; Python e R juntos.

Resumo

Contexto: A criminalidade tem sido um problema ao redor do mundo, causando danos às sociedades. Educação, pobreza, emprego e clima são alguns fatores que afetam a taxa de criminalidade, levando as autoridades a gastar, anualmente, milhões com ações de combate à violência e planos estratégicos de prevenção e redução da criminalidade. Objetivo: Aplicar conceitos de Data Science para análise de dados governamentais relacionados a crimes no Brasil. Método: Uso de mineração de dados, especificamente regras de associação (RA), em um experimento controlado, para detecção de padrões entre os tipos de crimes, como também entre os tipos de crime e meses do ano. Resultados: No contexto das associações entre crimes, os estados com regras mais interessantes foram: Bahia, com 15 associações, São Paulo, com 12, Goiás, 11, e Paraná, com 9. Destaque para a associação “Latrocínio  Roubo de Carga”, encontrada para o Estado da Bahia, a qual atingiu uma confiança de 99% (0.99). Já no âmbito das associações entre crimes e meses do ano, avultaram-se Paraíba, com 2 associações, Maranhão, Rondônia e São Paulo, com 1 associação cada. Destaque para regra “Dezembro  Roubo de Veículo”, encontrada para o Estado de São Paulo, que alcançou uma confiança de 84% (0,84). Conclusão: Os resultados expostos nesta pesquisa auxiliam analistas criminais no processo de tomada de decisão para prevenção e redução da criminalidade no país, uma vez que podem permitir a inibição de crimes que são antecedentes de outras ocorrências dentro do mesmo estado ou de crimes que ocorrem num mesmo período.

Biografia do Autor

Wesckley Faria Gomes, Universidade Federal de Sergipe

Aluno especial de Mestrado pela Universidade Federal de Sergipe (UFS). Pós-graduado em Especialização em Desenvolvimento de Soluções Web pela Faculdade de Administração e Negócios de Sergipe (FANESE/SE). Graduado em Ciência da Computação pela UFS/SE. Atualmente, Analista de Sistema de TI do Tribunal de Contas do Estado de Sergipe (SE). Lattes: http://lattes.cnpq.br/0390577313618340 .

Methanias Colaço Júnior, Universidade Federal de Sergipe

Professor da Universidade Federal de Sergipe. Doutor (UFBA) e Mestre (UFCG) em Informática, coordenou projetos de Educação e Inteligência aplicada à Segurança Pública em parceria com o Ministério Público e Grupos de Combate ao Crime Organizado. Como consultor, atuou pioneiramente na concepção dos primeiros projetos de Business Intelligence de órgãos públicos e privados, tais como no Ministério Público Federal e em Tribunais de Contas. Foi professor de pós-graduação em Gestão Estratégica para Delegados de Polícia, Comandantes da PM e Bombeiros Militares, bem como foi professor de Informática Aplicada ao Direito, na Universidade Tiradentes. Atualmente, é Professor Convidado da Pós-graduação em Políticas Públicas para Cidades Inteligentes da USP e Professor Permanente do Mestrado em Computação da UFS. Universidade Federal de Sergipe. Lattes: http://lattes.cnpq.br/5575237386798588.

Kleber Henrique de Jesus Prado, Universidade Federal de Sergipe

Mestrando em Engenharia de Software pela Universidade Federal de Sergipe (UFS). Pós-graduado em Sistema de Informação para Web pela Universidade Tiradentes (UNIT/SE). Pós-graduado em Engenharia de Software pela Universidade Estácio de Sá. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade Estácio de Sá. Graduado em Ciência da Computação pela UNIT/SE. Atualmente, Analista de Sistema de TI do Tribunal de Contas do Estado de Sergipe (SE). Lattes: http://lattes.cnpq.br/1809819558863469.

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Publicado

19/11/2020

Como Citar

GOMES, W. F.; COLAÇO JÚNIOR, M.; PRADO, K. H. de J. Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil . Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 11, p. e41791110078, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i11.10078. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/10078. Acesso em: 28 set. 2024.

Edição

v. 9 n. 11

Seção

Ciências Exatas e da Terra

Licença

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