Impact of social distancing due to the COVID-19 pandemic on property crimes in São Paulo: a Bayesian spatiotemporal modelling case study

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Fukushima, Ian Shinji Ferreira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise bayesiana
Aproximações de laplace aninhadas e integradas
Bayesian analysis
Causal impact
COVID-19
Crime
Impacto causal
Integrated ested laplace approximations
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-152217/
Resumo: With the goal of stopping COVID-19 infections, several countries adopted social distancing regulations, including closure of non essential establishments and mobility restrictions. This paper estimates the impact of these regulations on property crime in the state of São Paulo. The impact is estimated using a Bayesian spatiotemporal model, and is disaggregated by microregions. The space variability of the impact is used to infer which observed variables characterize places with higher probability of impact. We found that most microregions experienced a decrease in property crime, and that these places are characterized by higher isolation indices and less receipt of emergency cash transfers.
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spelling Impact of social distancing due to the COVID-19 pandemic on property crimes in São Paulo: a Bayesian spatiotemporal modelling case studyImpacto do distanciamento social devido à pandemia de COVID-19 nos crimes contra propriedade em São Paulo: um estudo de caso espaço-temporal BayesianoAnálise bayesianaAproximações de laplace aninhadas e integradasBayesian analysisCausal impactCOVID-19COVID-19CrimeCrimeImpacto causalIntegrated ested laplace approximationsWith the goal of stopping COVID-19 infections, several countries adopted social distancing regulations, including closure of non essential establishments and mobility restrictions. This paper estimates the impact of these regulations on property crime in the state of São Paulo. The impact is estimated using a Bayesian spatiotemporal model, and is disaggregated by microregions. The space variability of the impact is used to infer which observed variables characterize places with higher probability of impact. We found that most microregions experienced a decrease in property crime, and that these places are characterized by higher isolation indices and less receipt of emergency cash transfers.Com o objetivo de frear o número de infecções por COVID-19, vários países adotaram regulamentações de distanciamento social, incluindo o fechamento de estabelecimentos não essenciais e restrições de mobilidade. Este artigo estima o impacto dessas regulamentações sobre os crimes contra a propriedade no estado de São Paulo. O impacto é estimado usando um modelo espaço-temporal Bayesiano e é desagregado por microrregiões. A variabilidade espacial do impacto é usada para inferir quais variáveis observadas caracterizam os locais com maior probabilidade de terem sido impactados. Os resultados indicam que a maioria das microrregiões sofreu uma redução nos crimes contra a propriedade e que esses locais são caracterizados por índices de isolamento mais altos e menos recebimento de transferências emergenciais de dinheiro.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPScorzafave, Luiz Guilherme Dacar da SilvaFukushima, Ian Shinji Ferreira2021-05-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24092021-152217/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2021-10-06T17:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-24092021-152217Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212021-10-06T17:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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