Multicritério em segurança pública: uma aplicação no contexto de roubos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: ROSA, Amanda Gadelha Ferreira
Orientador(a): MOTA, Caroline Maria de Miranda
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34266
Resumo: Tendo em vista que as ações de mitigação aos crimes devem ser efetivas, uma vez que tratam da alocação dos recursos públicos, os padrões criminais devem ser considerados na tomada de decisão. Nesse sentido, conhecer as características do meio e de que forma as especificidades de cada local influenciam nos níveis de vulnerabilidade de cada área torna-se fundamental na disposição de pessoal e recursos para o combate incisivo ao crime que está sendo avaliado. Desta forma, o presente estudo se fundamentou nas análises e explorações estatística e espacial dos dados de roubos em uma localidade de Recife. Atrelado a isso, aplicou-se o modelo de apoio a decisão DRSA (Dominance-based Rough Set Approach), por meio do qual se tornou possível o apontamento da vulnerabilidade dos setores censitários conforme os critérios de número de domicílios em condições improvisadas, quantidade de alfabetizados, total de residentes e número de parada de ônibus. Diferente dos três primeiros critérios que foram extraídos da base de dados do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), a distribuição dos pontos de ônibus foi obtida do OSM (Open Street Map), todos os elementos definidos como critérios do modelo de decisão foram julgados pela análise de trabalhos já realizados. Nesse sentido, também se realizou um modelo baseado na distribuição de bancos, postos de gasolina, hotéis, lotéricas, farmácias, restaurantes, escolas, lojas e universidades presentes na localidade avaliada. Porém, considerando que a análise da vulnerabilidade dos locais busca avaliar o conjunto de critério de maneira agregada afim de fornecer uma avaliação holística da problemática, um terceiro modelo de decisão pode ser realizado. E, a partir dos modelos de decisão, mapas de apontamento de vulnerabilidade puderam ser desenvolvidos.
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Atrelado a isso, aplicou-se o modelo de apoio a decisão DRSA (Dominance-based Rough Set Approach), por meio do qual se tornou possível o apontamento da vulnerabilidade dos setores censitários conforme os critérios de número de domicílios em condições improvisadas, quantidade de alfabetizados, total de residentes e número de parada de ônibus. Diferente dos três primeiros critérios que foram extraídos da base de dados do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), a distribuição dos pontos de ônibus foi obtida do OSM (Open Street Map), todos os elementos definidos como critérios do modelo de decisão foram julgados pela análise de trabalhos já realizados. Nesse sentido, também se realizou um modelo baseado na distribuição de bancos, postos de gasolina, hotéis, lotéricas, farmácias, restaurantes, escolas, lojas e universidades presentes na localidade avaliada. Porém, considerando que a análise da vulnerabilidade dos locais busca avaliar o conjunto de critério de maneira agregada afim de fornecer uma avaliação holística da problemática, um terceiro modelo de decisão pode ser realizado. E, a partir dos modelos de decisão, mapas de apontamento de vulnerabilidade puderam ser desenvolvidos.CAPESThe mitigation of crimes needs to be effective because of the use of public resources. In this way, the actions to reduce crimes must consider the differents aspects of domegraphic and spatial characteristics of the environment, which can influence the behaviour of people and the local economy, in decision making process. In this sense, the present study is based on the spatial and statiscal analysis of data to explore the relations among a set of variables in robberies actions and propose a model construction reasoned by the use of DRSA (Dominance-based Rough Set Approach) to support the decision in allocation of public resources, seeking to minimize these kind of occorences by the evaluation of vulnerability in an area, according to the number of residents, number of improvised domiciles, number of literate people and number of bus stops. The first three criterias were extracted from Censo 2010 and the last was found out at Open Street Map web page, all of them were defined to be used based on works already done. In addition, for the sake of creating a holistic model, spatial elements were considered in order to classify the locaties in levels of vulnerability and a geographic information system was used to visual support.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de ProducaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnálise espacialMulticritérioVulnerabilidadeRoubosMulticritério em segurança pública: uma aplicação no contexto de roubosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Amanda Gadelha Ferreira Rosa.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Amanda Gadelha Ferreira Rosa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1227https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34266/6/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Amanda%20Gadelha%20Ferreira%20Rosa.pdf.jpg08072bb6b67785fefd7f00663d33cacbMD56ORIGINALDISSERTAÇÃO Amanda Gadelha Ferreira Rosa.pdfDISSERTAÇÃO Amanda Gadelha Ferreira Rosa.pdfapplication/pdf3110735https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34266/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Amanda%20Gadelha%20Ferreira%20Rosa.pdf039d635a29a7a098bc10a18d0f257d0dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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