Visual Crime Pattern Analysis (2021)
- Authors:
- Autor USP: ZANABRIA, GERMAIN GARCIA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: CRIMINALIDADE; ESPAÇO URBANO; MODELAGEM DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISUALIZAÇÃO
- Keywords: Análise visual; Crime data; Crime hotspots; Crime mapping; Dado spacio-temporal; Dados criminais; Decomposição de matriz não-negativa; Hotspots de crimes; Mapeamento de crimes; Matriz estocástica; Non-negative matrix factorization; Spatio-temporal data; Stochastic matrix; Visual analytics
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: 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, comportamentode 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.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 28.01.2021
-
ABNT
ZANABRIA, Germain Garcia. Visual Crime Pattern Analysis. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Zanabria, G. G. (2021). Visual Crime Pattern Analysis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/ -
NLM
Zanabria GG. Visual Crime Pattern Analysis [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/ -
Vancouver
Zanabria GG. Visual Crime Pattern Analysis [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/
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