Applied Intelligent Data Analysis to Government Data Related to Criminal Incident: A Systematic Review

A criminalidade é um problema que os governos e sociedades enfrentam, sendo realizados diversos investimentos em segurança e inteligência pública, para tentar punir e prevenir ações criminais. Esse projeto tem como objetivo auxiliar na segurança pública, aplicando técnicas de Mineração de Dados sobre bases de dados contendo boletins de ocorrências criminais da cidade de Divinópolis-MG. As bases de dados contam com ocorrências de janeiro de 2016 a maio de 2019, providas pela Polícia Militar do Estado de Minas Gerais (PMMG). Como procedimentos metodológicos foi inicialmente realizada a seleção dos dados, em seguida, o pré-processamento e transformação dos dados. Na sequência, aplicou-se técnicas de mineração de dados, tais como: Clusterização e Extração de Regras de Associação. Além disso, dedicou-se uma etapa na qual foram realizadas análises estatísticas relacionadas aos crimes de “Furto” e “Roubo”, bem como crimes relacionados à violência contra a mulher. Dentre os resultados destacam-se duas Regras de Associação, encontradas com o uso do algoritmo Apriori, “Noite, Roubo” => “Vítima do sexo Masculino” e “Armas de Fogo” => “Sem lesão aparente”, além das regras foram realizadas análises estatísticas sobre os dados, como “análise das faixas etárias das vítimas” e “distribuição das ocorrências criminais na semana”. Dessa forma, conclui-se que, este trabalho chegou aos objetivos almejados, trazendo conhecimentos que podem ser utilizados pelos órgãos de segurança pública. Finalmente, sugere-se como trabalhos futuros, a ampliação da base de dados, bem como trabalhar com dados de latitude e longitude para cada ocorrência criminal.

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Data Science aplicada à análise criminal baseada nos dados abertos governamentais de Minas Gerais

Prado

Júnior

2020

RSD

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Contexto: Crime é um problema social comum e complexo, que afeta a qualidade de vida, o crescimento econômico e a reputação de uma nação. Governantes e a sociedade em geral têm tido enormes problemas causados por esse fenômeno. A cada ano, os governos gastam milhões de dólares combatendo a violência e, consequentemente, a prevenção e o controle do crime são questões de grande preocupação para as agências de segurança pública. Objetivo: Aplicar fundamentos de Data Science e fornecer um modelo automatizado, constantemente atualizado, para analisar dados abertos governamentais relacionados aos crimes ocorridos em Minas Gerais. Método: Um experimento foi executado para descoberta de associações entre os municípios, Regiões Integradas de Segurança Pública (RISPs), crimes e alvos de roubo e furto. Adicionalmente, foram desenvolvidos rankings com os municípios mais perigosos. Resultados: Do ponto de vista geral, com ponderações para os crimes, os munícipios de Belo Horizonte, Confins e Contagem estiveram, constantemente, entre os cinco mais perigosos. Além disso, ficou evidenciado que existem dependências entre: crimes e municípios, crimes e RISPs, alvos de roubo e municípios, e alvos de roubo e RISPs. Conclusão: A Ciência de Dados possibilita a execução de diagnósticos mais precisos e mais céleres, auxiliando o planejamento estratégico e a tomada de decisão em Segurança Pública. Com algumas particularidades e indo além dos homicídios, Minas Gerais segue parcialmente a tendência nacional de ter índices de criminalidade mais baixos em áreas ao redor de regiões com maior desenvolvimento econômico.

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Applied Intelligent Data Analysis to Government Data Related to Criminal Incident: A Systematic Review

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Exquisite Analysis of Popular Machine Learning–Based Phishing Detection Techniques for Cyber Systems

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Mineração de dados e análise de ocorrências criminais: um estudo sobre o Município de Divinópolis – Minas Gerais

Data Science aplicada à análise criminal baseada nos dados abertos governamentais de Minas Gerais

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