O modelo probabilístico de tópicos aplicado à Segurança Pública: Um estudo das Áreas Integradas de Segurança Pública da Cidade do Rio de Janeiro
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. A metodologia constituiu-se da utilização de técnicas de mineração de texto, conjugada à técnica LDA (Latent Dirichlet Allocation) para obtenção de tópicos sobre a criminalidade. A avaliação e validação dos tópicos foi feita por especialistas da área. 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, nas áreas estudadas. 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 específico 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 pode-se 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.
O modelo probabilístico de tópicos aplicado à Segurança Pública: Um estudo das Áreas Integradas de Segurança Pública da Cidade do Rio de Janeiro
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DOI: 10.22533/at.ed.13721090211
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Palavras-chave: Modelo de Tópicos, mineração de texto, Latent Dirichlet Allocation, Crime, Polícia, Segurança Pública
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Keywords: Topic Model., text mining, Latent Dirichlet Allocation, Crime, Police, Public Security
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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: 14
- Marcio Pereira Basilio
