Texto completo
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| Autor(es): |
Germain Garcia Zanabria
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Carlos. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) |
| Data de defesa: | 2021-01-28 |
| Membros da banca: |
Luis Gustavo Nonato;
Maria Cristina Ferreira de Oliveira;
Emanuele Marques dos Santos;
Alvaro Jose Riascos Villegas
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| Orientador: | Luis Gustavo Nonato |
| Resumo | |
O estudo e análise dos padrões criminais nas grandes cidades é um problema espaço-temporal desafiador. A dificuldade do problema está ligada a diferentes fatores como a modelagem de dados, detecção de hotspots de forma robusta e versátil, análise de padrões espaço-temporais e a delimitação do estudo. Trabalhos anteriores concentraram-se principalmente na análise da criminalidade com o intuito de descobrir padrões associados a fatores sociais, sazonalidade e atividades de rotina urbana em distritos, regiões e bairros inteiros. Portanto, essas ferramentas dificilmente conseguem viabilizar análises de crimes em microescala intimamente relacionadas às oportunidades de crimes, cujo entendimento é fundamental para o planejamento de ações preventivas. Permitir uma análise combinada de padrões espaciais e a visualização dos diferentes padrões de crime ocultos em sua evolução ao longo do tempo é outro desafio enfrentado pela maioria das ferramentas de análise de crime. Nesta tese, propomos um conjunto de abordagens para a análise visual interativa do crime. Com base em métodos de aprendizado de máquina, mecanismos estatísticos e matemáticos e visualização cada metodologia proposta tem como foco problemas específicos de análise de crime. As ferramentas propostas são capazes de explorar locais específicos da cidade o que é essencial para que os especialistas realizarem suas análises de forma detalhada, revelando como características urbanas relacionadas com a mobilidade, comportamento de transeuntes e a infraestrutura das cidades (por exemplo, terminais de transporte público e escolas) podem influenciar a quantidade de algum tipo de atividade criminal. A eficácia e utilidade das metodologias propostas foram demonstradas com um conjunto abrangente de análises quantitativas e qualitativas, bem como estudos de caso executados por especialistas envolvendo dados reais de diferentes cidades. Os experimentos mostram a capacidade das nossas abordagens em identificar diferentes fenômenos relacionados ao crime. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 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. |
| Beneficiário: | Germain García Zanabria |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |