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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7666| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Contribuição na avaliação dos pontos negros para homicídios dolosos no estado do Rio de Janeiro |
| Título(s) alternativo(s): | Contribution in evaluation of black spots for malicious homicides in the state of Rio de Janeiro |
| Autor: | Cavalcante, Igor Pinto ![]() |
| Primeiro orientador: | Lanzillotti, Regina Serrão |
| Primeiro membro da banca: | Menezes, Moisés Lima de |
| Segundo membro da banca: | Oliveira, Fernando Moraes de |
| Terceiro membro da banca: | Faria, Cristiane Oliveira de |
| Resumo: | 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. |
| Abstract: | Public security in the state of Rio de Janeiro is in a state of public calamity, which led Fthe Brazilian government to initiate a Federal intervention. The Public Security Institute of the State of Rio de Janeiro (ISP-RJ) provides official statistics on crimes in AISP - Integrated Areas of Public Security. The objective is to apply a methodology through an algorithm that identifies outliers in the monthly time series in order to interact the information of intentional homicides in the AISP / RJ from 2003 to 2018. The method was based on the FoI index (Fuzzy Outlier Index) suggested in the article " The Fuzzy Index for Detecting Spatiotemporal Outliers "that applies the principle of extension. The tool was developed in spreadsheet with the use of mathematical, statistical and logical functions in the viability of the iterative process to optimize an objective function and their use is made possible by the entry of the time series to identifying outliers by the weighted objective function, points out discrepant values as a function of variability of pertinence in subsequent times, when taking into account the occurrence of the event in temporal neighborhoods. The application was treated using the standardized information in units of the standard deviation of the intentional homicide for AISP 9 (West and part of North); AISP 18 (Cidade de Deus and Jacarepaguá); AISP 16 (North zone - Saracuruna Branch of Supervia) and AISP 3 (Catete, Cosme Velho, Flamengo, Glória and Laranjeiras). This method was able to recognize the pattern of monthly crime according to the "AISPs" clouds, which contributes to facilitate the planning of public safety policies. Replicating this proposal to the other AISPs will help identify other black months in conflict areas, the mission of the Public Security Institute to produce and disseminate information. |
| Palavras-chave: | 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) Lógica Fuzzy |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | BR |
| Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
| Sigla da instituição: | UERJ |
| Departamento: | Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais |
| Citação: | CAVALCANTE, Igor Pinto. Contribuição na avaliação dos pontos negros para homicídios dolosos no estado do Rio de Janeiro. 2019. 43 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2019. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7666 |
| Data de defesa: | 29-Abr-2019 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado em Ciências Computacionais |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|
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