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Análíca visual para análise de crimes

Processo: 20/07012-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Luis Gustavo Nonato
Beneficiário:Karelia Alexandra Vilca Salinas
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):22/13945-2 - Análise visual para identificação de padrão de origem-destino, BE.EP.DD
Assunto(s):Ciência de dados   Visualização   Grafos   Crime   Área urbana   São Paulo (SP)
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Padrões de Crime | Predição de Crime | Visualização | Ciência de Dados

Resumo

Este projeto procura combinar vários conjuntos de dados com uma discretização espacial baseada em grafos para extrair padrões complexos relacionados à infra-estrutura urbana e crimes. O objetivo principal é desenvolver ferramentas analíticas assistidas por visualização personalizadas para apoiar a análise de atividades criminosas em áreas urbanas com as características da cidade de São Paulo, ou seja, altas taxas de criminalidade com grande variabilidade no padrão de crimes, mesmo em regiões geograficamente próximas. A idéia é desenvolver técnicas matemáticas e computacionais para apoiar as ferramentas de visualização personalizadas para revelar padrões de crimes e sua evolução ao longo do tempo e prevê-los, auxiliando especialistas em domínio em seu processo de tomada de decisões e fornecendo diretrizes não apenas para repressivos, mas sobretudo, ações preventivas, fortalecendo o planejamento e a implementação de ações institucionais, principalmente da polícia. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SALINAS, KARELIA; GONCALVES, THALES; BARELLA, VICTOR; VIEIRA, THALES; NONATO, LUIS GUSTAVO; DECARVALHO, BM; GONCALVES, LMG. CityHub: A Library for Urban Data Integration. 2022 35TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2022), v. N/A, p. 6-pg., . (18/24516-0, 20/07012-8)
SALINAS, KARELIA; BARELLA, VICTOR; VIEIRA, THALES; NONATO, LUIS GUSTAVO. A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms. 2024 37TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, SIBGRAPI 2024, v. N/A, p. 6-pg., . (23/15805-6, 22/09091-8, 20/07012-8)