A ESCOLHA DA ESTRATÉGIA DE POLICIAMENTO EM FUNÇÃO DA DEMANDA CRIMINAL: UM MODELO PROBABILÍSTICO DE TÓPICOS
A pesquisa objetivou desenvolver
uma metodologia para descoberta de
conhecimento em banco de dados dos serviços
de atendimento de emergência, com base nos
relatos das ocorrências policiais atendidas,
com a finalidade de gerar informação para
subsidiar os órgãos encarregados de cumprir a
lei no planejamento das ações de investigação
e combate de ações criminais. O modelo
desenvolvido utiliza metodologia de descoberta
de conhecimento com o uso de técnicas de
mineração de texto, por meio da utilização da
técnica Latent Dirichlet Allocation (LDA) para
obtenção de tópicos sobre a criminalidade.
Como resultados pode-se relatar que o método
utilizado permitiu a identificação dos delitos
mais comuns ocorridos no período de 01 de
janeiro a 31 de dezembro de 2016. A análise
dos tópicos identificados permitiu reafirmar
que os crimes não ocorrem de forma linear
em uma determinada localidade, no presente
estudo 40% dos delitos identificados na Área
Integrada de Segurança Pública nº 5 (AISP 5 –
Região do Centro da Cidade do Rio de Janeiro),
não possuíam correspondência com a Área
Integrada de Segurança Pública nº 19 (AISP 19
– Bairro de Copacabana), bem como, 33% dos
delitos da AISP 19 não foram identificados na
AISP 5. Como limitação pode se registrar que
os dados coletados representam a dinâmica
social dos bairros do centro e da zona sul da
cidade do Rio de Janeiro no período especifico
de janeiro de 2013 a dezembro de 2016. O que
implica dizer que os resultados não podem ser
generalizados para áreas com características
diferentes. A metodologia desenvolvida contribui
de forma complementar na identificação de
práticas delituosas e suas características a
partir dos relatos das ocorrências policiais
arquivadas nos bancos de dados dos
serviços de emergências. O conhecimento
gerado permite aos especialistas dos órgãos
encarregados de fazer cumprir a lei: avaliar,
reformular e construir estratégias diferenciadas
para o combate de crimes em determinada
localidade. Como implicações sociais podese
inferir que com a escolha das estratégias
adequadas ao combate da criminalidade
local, o modelo proposto proporcionará um
aumento da sensação de segurança por meio
da redução efetiva dos delitos. A originalidade
da pesquisa consiste na integração de técnicas
de mineração de textos com a utilização de LDA, para descoberta de delitos em uma
determinada localidade, a partir dos relatos de ocorrências criminais armazenadas nos
bancos de dados dos serviços de atendimento de emergência.
A ESCOLHA DA ESTRATÉGIA DE POLICIAMENTO EM FUNÇÃO DA DEMANDA CRIMINAL: UM MODELO PROBABILÍSTICO DE TÓPICOS
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Palavras-chave: Modelo de Tópicos, mineração de texto, Latent Dirichlet Allocation, Crime, Polícia
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Keywords: Topic Model., text mining, Latent Dirichlet Allocation, Crime, Police
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Abstract:
The aim of this research was to develop a methodology for the discovery
of knowledge in emergency services databases, based on the reports of the police
occurrences attended, with the purpose of generating information to subsidize law
enforcement agencies in planning the actions of investigation and combat of criminal
actions. The developed model uses knowledge discovery methodology with the use
of text mining techniques, using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) technique to
obtain topics on crime. As a result, it can be reported that the method used allowed
the identification of the most common crimes occurred in the period from January 1
to December 31, 2016. The analysis of the identified topics allowed reaffirming that
crimes do not occur linearly in a given locality , in the present study, 40% of the crimes
identified in the Integrated Public Security Area 5 (AISP 5) did not correspond to the
Integrated Public Security Area No. 19 (AISP 19), as well as 33% of the AISP 19 crimes
were not identified in the AISP 5. As a limitation it can be recorded that the data collected
represent the social dynamics of the districts of the center and the south zone of the
city of Rio de Janeiro in the specific period from January 2013 to December 2016. This
implies that the results can not be generalized to areas with different characteristics.
The methodology developed contributes in a complementary way to the identification
of criminal practices and their characteristics from the reports of the police occurrences
filed in the databases of the emergency services. The knowledge generated enables
law enforcement specialists to evaluate, reformulate and build differentiated strategies
for combating crime in a given locality. As social implications, it can be inferred that
with the choice of appropriate strategies to fight local crime, the proposed model will
provide an increase in the sense of security through the effective reduction of crime.
The originality of the research is the integration of text mining techniques with the use
of LDA to detect crimes in a given locality, based on reports of criminal occurrences
stored in emergency service databases.
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Número de páginas: 15
- Valdecy Pereira
- Marcio Pereira Basilio
