TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS NA ANÁLISE DE OCORRÊNCIAS POLICIAIS PARA MAPEAMENTO DE GRUPOS CRIMINOSOS NO ESTADO DA BAHIA
Creators: name: VITOR BARBOSA MARAMBAIA
name: NETO, FRANCISCO JOSE BADARÓ VALENTE
Publisher: name: Zenodo
Year: 2019
Subjects: Mineração de Dados, Segurança Pública, Quadrilha, Banco de Dados, Crime-Análise

description: Quadrilha é o termo que define um grupo de indivíduos que se associam para a realização de atividade criminosa. Estes indivíduos se conectam uns aos outros e com outras organizações para troca de apoio, em uma espécie de corporativismo. Através dos registros de ocorrências policiais desses indivíduos aplicando técnicas de mineração de dados é possível reunir e organizar os dados disponíveis de forma otimizada com objetivo de construir uma base de dados integrada, conectando seus indivíduos e detalhando suas atividades auxiliando a força policial na atividade de investigação e combate ao crime. Estas informações reunidas podem auxiliar o trabalho da polícia na desarticulação das quadrilhas, enfraquecendo o poder do crime sobre a sociedade e levando à punição aqueles que cometem atividade ilícita. A extração dessas informações permite à polícia traçar estratégias no combate ao crime organizado trazendo conhecimento sobre o organograma da quadrilha, crimes associados, perfil dos integrantes e área de atuação. O presente trabalho tem como objetivo encontrar uma técnica de mineração de dados que possa relacionar<br> indivíduos com os crimes cometidos e as zonas urbanas correlatas, facilitando e otimizando o processo de investigação dando agilidade a entidade policial nos processos de investigação.
description: A criminalidade infelizmente está presente na nossa sociedade, é um fato, uma realidade constante que conforme uma piora proporcionalmente a qualidade de vida da sociedade correlata. O crime fomenta (cria alguns e alimenta outros) vários problemas de ordem social, econômica e psicológica. O combate ao crime e contenção do seu avanço é um dever do poder público e deve ser feito tanto de forma reativa quanto de forma preventiva. Sendo assim a organização e o uso de recursos computacionais como a classificação e mineração de dados devem ser desenvolvidos para o auxílio do trabalho policial, maximizando sua eficiência e eficácia. Após a análise das simulações realizadas, conforme o contexto definido, é possível selecionar o algoritmo Naive Bayes como o de maior assertividade para a modelagem pretendida baseada na sua performance. Porém para que seja possível executar essa modelagem de forma que possa ser utilizada na prática necessita-se de uma maior qualidade de dados e uma modelagem mais aprofundada neste, além dos recursos computacionais adequados. No conjunto de dados analisados como estudo de caso, da forma com os dados estão registrados na base de dados do sistema de ocorrências policiais do estado da Bahia, torna-se muito complexa a atividade de mineração de dados. Para uma melhor qualidade desses dados recomenda-se que: • Não haja registro de pessoa com o nome de "Autor Desconhecido", já que o sistema possui opção para "Autores desconhecidos" • Necessário a obrigatoriedade um identificador único de pessoa, como nome da mão, um documento ou data de nascimento; • Obrigatoriedade de identificação da pessoa com um documento, para que não haja duplicidade desta pessoa no banco de dados Como trabalho futuro, no contexto da pesquisa ela pode ser estendida para o topo do estado da arte como o estudo do algoritmo de Kohonen para a proposição do avanço do modelo atual, como por exemplo organizar os dados dimensionalmente em grupos de acordo com suas relações, sendo ele ideal para problemas onde os padrões são indeterminados ou desconhecidos, o que seria uma evolução ao atual modelo, tornando-o mais inteligente. No contexto do problema social analisado, é sugerido a integração das bases de dados policiais com uma aplicação que aplique as técnicas propostas neste trabalho, com o objetivo de identificar entre os dados existentes a conexões entre quadrilhas e fraudes, determinação de áreas mais perigosas e previsão de crimes baseado no histórico criminal regional e na correlação entre localidade x quadrilhas mapeadas e suas atividades criminosas.