Altos índices de criminalidade estão dentre os principais problemas que afetam negativamente a qualidade de vida nos centros urbanos. No Brasil, em particular, estima-se uma taxa média de 20 mortes por mês para cada 100 mil habitantes em decorrência de situações de violência. As altas taxas de criminalidade nas cidades brasileiras poderiam ser melhor analisadas e compreendidas a partir de fontes de dados alternativas que exploram características do espaço urbano. Neste artigo, investigamos a relação entre índices de criminalidade e essas características refletidas em pontos de interesse (POIs) que as pessoas registraram em um serviço Web para a cidade de São Paulo. Mostramos o potencial desse tipo de dado para predizer índices de crimes por regiões da cidade. Nesse sentido, construímos modelos de regressão com desempenhos satisfatórios para essa predição e exploramos esses modelos para descobrir as categorias de POIs mais importantes para explicar os crimes mais frequentes por regiões das cidades. Adicionalmente, analisamos o ganho de desempenho com o aumento de POIs registrados na cidade ao longo dos anos.

Serviços de armazenamento pessoal em nuvem são utilizados frequentemente para compartilhamentos de dados, o que os tornam atrativos para usuários, mas aumentam seus custos com transmissões de dados entre vários dispositivos de usuários na Internet. Nesse artigo, investigamos o potencial de compartilhamento de dados entre contatos via o uso da comunicação direta de dispositivo para dispositivo (D2D) para transmissão de dados. Medimos a ocorrência e a duração de encontros entre contatos em compartilhamentos, baseado em dados do Dropbox. Propomos modelos estatísticos para essas medições e mostramos oportunidades amplas para comunicação D2D, dado a alta frequência de encontros com durações longas, superiores a 15 minutos.