| Processo: | 19/04434-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 28 de julho de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 19 de dezembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Luis Gustavo Nonato |
| Beneficiário: | Germain García Zanabria |
| Supervisor: | Jose Claudio Teixeira e Silva Junior |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | New York University, Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 17/05416-1 - Analise visual de métodos de aprendizado de máquina: um ensaio prático a partir de dados de crime da cidade de São Paulo., BP.DR |
| Assunto(s): | Análise visual Visualização |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise Visual | Dados Criminais | dados espaço-temporais | Factorização de Matriz Não-Negativa | Fatores Urbanos | Visualização |
Resumo São Paulo é a maior cidade da América do Sul, com taxas de criminalidade tão grandes quanto a cidade. O número e o tipo de crimes variam consideravelmente em toda a cidade, assumindo padrões diferentes dependendo das características urbanas, ambientais e sociais de cada local específico. Alguns trabalhos prévios se concentram principalmente na análise do crime na cidade com a intenção de descobrir padrões associados aos fatores sociais, sazonalidade do tempo e atividades rotineiras urbanas. Portanto, esses estudos e ferramentas não são projetados para analisar regiões específicas da cidade, como bairros, avenidas ou áreas públicas específicas, o que é importante para que os especialistas possam fazer análises dos locais. Além disso, características urbanas locais relacionadas à mobilidade, ao comportamento dos transeuntes e à presença de infraestruturas públicas, como terminais de transporte público e escolas, podem influenciar a quantidade e o tipo de crime, justificando a importância de ferramentas analíticas capazes de operar localmente. Neste trabalho apresentamos uma proposta de análise que permite aos usuários verificar o comportamento de crimes em regiões específicas, por meio do uso de uma ferramenta visual. A ferramenta permite que os usuários identifiquem hotspots locais, seus padrões de crimes e como os hotspots e seus padrões correspondentes mudam com o tempo. Esta ferramenta está sendo desenvolvida à partir da demanda de uma equipe de especialistas em criminologia e lida com quatro grandes desafios neste contexto, i) flexibilidade para explorar regiões locais e entender seus padrões criminais, ii) identificação de hotspots criminais espaciais, iii) compreender a dinâmica dos padrões e tipos de crime ao longo do tempo, e (iv) compreender a influência de diferentes fatores urbanos na dinâmica da taxa de criminalidade. A eficácia e a utilidade da ferramenta proposta serão demonstradas em estudos de casos envolvendo dados reais e validadas por especialistas e pela capacidade de identificar fenômenos descritos na literatura. | |
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