Banca de DEFESA: DEBORA BARBOSA LEITE SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DEBORA BARBOSA LEITE SILVA
DATA : 23/08/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Google Meet - https://meet.google.com/duo-feyk-adj
TÍTULO:

Uma Nova Metodologia Baseada em Grafos de Ruas Para Investigar a Relação entre Crimes e Pontos de Interesse Usando Dados Georreferenciados: Um Estudo de Caso em Maceió, AL

PALAVRAS-CHAVES:

Predição de Crimes, Dados Urbanos, Probabilidade Condicional, Grafo de Ruas. 

PÁGINAS: 45
RESUMO:

Assim como as cidades, os crimes também evoluíram com o tempo: estão exponencialmente mais intensos, mais violentos e mais modernos, levando à exaustão dos modelos de segurança. Consequentemente, a sociedade, e principalmente os gestores, necessitam de ferramentas sofisticadas para ajudá-los na tomada de decisão. A crescente digitalização de dados da última década tem possibilitado a coleta de dados urbanos em larga escala e com muita agilidade. Isso abre oportunidades de se desenvolverem novas técnicas e ferramentas para análise de dados urbanos massivos, inclusive no escopo da criminalidade urbana. Porém, a análise de dados urbanos georreferenciados em larga escala requer o uso de discretizações espaciais adequadas e o emprego de algoritmos de Aprendizado de Máquina robustos capazes de identificar padrões urbanos complexos. Neste trabalho, apresentamos uma metodologia computacional baseada em grafos de rua para realizar a análise de dados urbanos massivos georreferenciados  com o objetivo de investigar a relação entre a ocorrência de crimes e a proximidade de pontos de interesse da cidade (POIs). Em particular, também propomos realizar análises segmentadas de acordo com padrões socioeconômicos das diferentes regiões da cidade, através do uso de algoritmos de agrupamento. Por meio de um estudo de caso realizado na cidade de Maceió, concluímos que que existe, globalmente, correlação entre pontos de interesse e eventos criminais. Além disso, esta correlação é significativamente alterada quando analisados grupos de esquinas segmentadas de acordo com os diferentes padrões socioeconômicos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1766576 - THALES MIRANDA DE ALMEIDA VIEIRA
Interno(a) - 1121007 - EVANDRO DE BARROS COSTA
Externo(a) à Instituição - AFONSO PAIVA NETO - USP