Contribuição na avaliação dos pontos negros para homicídios dolosos no estado do Rio de Janeiro

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Cavalcante, Igor Pinto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
• Palavras-chave em Português: Public Security; Fuzzy logic; Outlier identification; FoI index; Premeditated murder; Lógica Fuzzy; Segurança pública; Identificação de outliers; Índice FoI; Homicídios dolosos; Homicídio - Estatísticas - Rio de Janeiro (Estado); Segurança pública - Rio de Janeiro (Estado); Violência - Rio de Janeiro (Estado); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7666

A segurança pública no Estado do Rio de Janeiro está em estado de calamidade pública, o que levou o governo brasileiro a iniciar uma intervenção Federal. O Instituto de Segurança Pública do Estado do Rio de Janeiro (ISP-RJ) disponibiliza estatísticas oficiais de registros de crimes nas AISP - Áreas Integradas de Segurança Pública. Objetiva-se a aplicação de uma metodologia através de um algoritmo que identifique outliers da série temporal mensal de forma a interagir as informações de homicídios dolosos nas AISP/RJ no período de 2003 a 2018. O método está fundamentado no índice FoI (Fuzzy Outlier Index) sugerido no artigo A Fuzzy Index For Detecting Spatiotemporal Outliers que aplica o princípio de extensão Fuzzy. A ferramenta está desenvolvido em planilha eletrônica com o uso das funções matemáticas, estatísticas e lógicas na viabilização do processo iterativo para otimizar uma função objetivo e a sua utilização é viabilizada pela entrada da série temporal para identificar outliers pela função objetivo ponderada. Aponta valores discrepantes em função da variabilidade das pertinências em tempos subsequentes, ao levar em consideração a ocorrência do evento em vizinhanças temporais. A aplicação foi tratada mediante as informações padronizadas em unidades do desvio padrão de homicídios dolosos para a AISP 9 (Zona Oeste e parte da Norte); AISP 18 (Cidade de Deus e Jacarepaguá); AISP 16 (Zona norte Ramal Saracuruna da Supervia) e na AISP 3 (Catete, Cosme Velho, Flamengo, Glória e Laranjeiras). Este método foi capaz de reconhecer o padrão da criminalidade mensal segundo as nuvens AISPs , o que vem a contribuir para facilitar o planejamento de políticas de segurança pública. Replicar esta proposta para as demais AISPs contribuirá para identificar outros meses negros nas áreas de conflito, missão do Instituto de Segurança Pública no sentido de produzir e disseminar informações.