Geoprocessamento e visualização de dados de relatos humanos no contexto de análises criminais

• Processo: 18/16943-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Leonardo Castro Botega
• Beneficiário: Greicy Thamis Montanha Cordeiro Silva
• CNAE: Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet
• Vinculado ao auxílio: 17/00927-8 - Abordagem de análise criminal para a ampliação da consciência situacional utilizando fusão de dados e informações, AP.PIPE
• Assunto(s): Geoprocessamento Consciência (percepção) Análise de dados Criminalidade Crime
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dados Criminais | Geoprocessamento | georeferenciamento | Representação de Dados Criminais | Visualização de Dados Criminais | Geoprocessamento de Dados

Resumo

Consciência Situacional (Situational Awareness - SAW) é um processo cognitivo importante para os tomadores de decisão em diversas áreas críticas e diz respeito à percepção da presença e disposição de entidades de interesse em um ambiente, à compreensão do significado e importância de suas ações individuais e coletivas no espaço-tempo e à projeção de seus status em um futuro próximo [1]. Para analistas criminais e tomadores de decisão, adquirir SAW é um desafio fundamental para a eficácia das atividades de alocação de recursos e determinação de estratégias e táticas de segurança pública e privada. Dados provenientes de boletins de ocorrência e outras fontes podem ser incompletos, desatualizados, inconsistentes e às vezes até mesmo irrelevantes para a caracterização de uma situação de crime. No contexto de diagnósticos de risco com base em dados criminais, falhas de SAW podem induzir analistas a erros no processo decisório e acarretar riscos a vidas e ao patrimônio. Para mitigar tais problemas, técnicas de geoprocessamento e de visualização utilizam dados heterogêneos gerados por fusão de dados de diversas fontes (inclusive humanas) para revelar visualmente objetos e situações relevantes e com reduzida incerteza [2, 3, 4]. Abordagens conhecidas geográficos, dedicam-se a resolver problemas específicos de representação gráfica e não se dedicam à aquisição e manutenção de SAW em cenários de grande volume de dados. Assim, este projeto objetiva o desenvolvimento de uma novo processo de geoprocessamento e visualização de dados provenientes de rotinas de fusão de dados e informações, para dar suporte à percepção e entendimento de analistas de riscos, alinhada com os requisitos do domínio do projeto de análise de dados criminais e do modelo Quantify (Quality-aware Human-Driven Information Fusion Model) de Fusão de Informações [5]. Em estudo de caso, serão utilizados dados de registros criminais de serviços de segurança. Para avaliar a abordagem, a melhoria da qualidade da informação será comparada em relação a outras técnicas de geoprocessamento e visualização, considerando o impacto dos resultados quanto à SAW de analistas criminais.