Um Processo de Mineração de Dados para Predição de Níveis Criminais de Áreas Geográficas. / A Process for Data Mining Prediction of Crime Levels of Geographic Areas.

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

18/10/2010

RESUMO

O aumento da violência em todo o mundo está se tornando um grande problema, acarretando vários danos à sociedade: materiais (furtos, assaltos), sociais (medo, diminuição na qualidade de vida), psicológicos (estupros, ameaças, traumas) e físicos (homicídios, agressões). Atualmente, a violência está tão presente em nosso dia-a-dia, que está se tornando banal, tanto que várias famílias sofrem todos os dias algum tipo de crime, desde pequenos furtos a homicídios qualificados. O Poder Público necessita de ferramentas ecazes para combater a criminalidade e para isso, são necessárias ferramentas que o auxiliem na prevenção do acontecimento de novos crimes, na alocação de seus recursos, no estudo do comportamento dos criminosos e seus crimes e na visualização de áreas geograficas com alta concentração de ocorrências. Este trabalho tem como objetivo propor um processo de mineração de dados para a predição do nível criminal de áreas geográcas. O processo desenvolvido perpassa todas as fases da descoberta de conhecimento em banco de dados, fases essas como a de conhecimento do negócio e dos dados, coleta, limpeza e transformação dos dados, aplicação do algortimo de aprendizagem, avaliação, distribuição e treinamento do modelo desenvolvido. Todos especícos para o problema de predição de níveis criminais. O processo recomenda o uso de dados sociais, econômicos e criminais para a modelagem e implementação do sistema preditivo. Este processo pode ser seguido por qualquer profissional que queira predizer o nível criminal de qualquer área geográca, inclusive municípios brasileiros. O processo proposto foi utilizado no desenvolvimento de um preditor construído para predizer níveis criminais em áreas geográficas da Região Metropolitana de Fortaleza (RMF). Foram obtidos resultados interessantes, tanto na questão da engenharia do preditor desenvolvido, quanto nos resultados técnicos das predições realizadas. O estudo de caso provou que o processo é útil e eficaz na construção de um preditor de níveis criminais.

ASSUNTO(S)

processo de mineração de dados predição de nível criminal redes neurais artificiais ciencia da computacao process data mining prediction of criminal level artificial neural networks

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