Data Mining for Prevention of Crimes

Singh, Neetu; Kaverappa, Chengappa Bellathanda; Joshi, Jehan D.

doi:10.1007/978-3-319-92043-6_55

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“…Em (Singh, Kaverappa, & Joshi, 2018), os autores utilizaram várias técnicas de mineração de dados, supervisionadas e não supervisionadas, como regressão linear múltipla, K-Means e análise de regras de associação, com o objetivo de mostrar a eficácia da mineração de dados no domínio da prevenção do crime. Utilizando os dados do departamento de polícia de Gujarat, os pesquisadores descobriram que os casos relacionados a roubo são os menos resolvidos e isto pode ser um dos motivos pelos quais roubo é considerado um dos crimes mais ocorridos nesta localidade.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

Gomes

Júnior

Prado

2020

RSD

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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.

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

Gomes

Júnior

Prado

2020

RSD

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“…According to [Singh et al 2018], data mining techniques have proven effective in analyzing datasets and gathering useful information in many domains. In the criminal field, data mining is receiving increased attention to discover underlying patterns in crime data, as can be seen in [Prado et al 2020, Araújo and Maciel 2018, Ratul 2020, Regateiro 2021].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Data Mining in Public Security Databases in Belém, Pará, Brazil

Souza¹,

Matos²,

Costa³

et al. 2022

Anais Da II Escola Regional De Alto Desempenho Norte 2 E II Escola Regional De Aprendizado De Máquina E Inteligência Artificial

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Crime is a common social problem faced worldwide that can affect a nation's quality of life and economic growth. With this, the purpose of this paper is to apply data analysis and data mining techniques in public security databases in the city of Belém of Pará, in order to discover hidden patterns and assist security managers in the development of new public policies to try to reduce crime rates. Through this study, it was possible to obtain results that can help public security authorities to understand crime, as well as in making decisions about new security policies.

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“…In the literature, there are studies on the analysis of crime data, as well as techniques that can help to find patterns to help guide actions to prevent and combat crime to support public security policymakers. According to Singh, Kaverappa, and Joshi (2018), data mining techniques are effective in analyzing data sets and gathering useful information in many domains. In the criminal field, data mining is receiving increased attention for uncovering underlying patterns in crime data.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Data Mining and Analysis Applied to Public Security Data in Belem of Para, Brazil

Souza¹,

Matos²,

Filho³

et al.

19th CONTECSI International Conference on Information Systems and Technology Management

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Crime is a common social problem faced around the world, and it can affect a nation's quality of life, economic growth, and reputation. Thus, law enforcement officials need to take preventive measures and one of the methods that have been gaining ground in crime analysis is data mining. With this, the purpose of this paper is to apply data analysis and data mining techniques in public security databases in the city of Belém of Pará, in order to discover hidden patterns and assist security managers in developing new public policies to try to reduce crime rates, through data from police reports in the city of Belém of Pará, Brazil in the years 2019, 2020 and 2021. To guide this study, the CRISP-DM methodology was used, where it was possible through these techniques to extract knowledge to understand and analyze the crime scene in the municipality of Belém, such as the fact that a certain crime occurs at night implies that its nature is robbery in order to assist the responsible bodies in investigations and strategies for a more effective fight against crime.

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Data Mining for Prevention of Crimes

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Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

Um Experimento Inicial sobre Associações entre os Crimes Ocorridos no Brasil

Data Mining in Public Security Databases in Belém, Pará, Brazil

Data Mining and Analysis Applied to Public Security Data in Belem of Para, Brazil

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