Estimando um indicador de desempenho com machine learning para o serviço de patrulhamento preventivo municipal (2023)
- Authors:
- Autor USP: CUNHA, DANIEL PEDRO RIBEIRO DA - FEA
- Unidade: FEA
- Sigla do Departamento: EAD
- DOI: 10.11606/D.12.2023.tde-29052023-164445
- Subjects: SEGURANÇA PÚBLICA; DESEMPENHO ORGANIZACIONAL
- Keywords: Design Science Research; Machine Learning; Design Science Research; KNN; Machine Learning; Organizational performance; Public security and safety
- Language: Português
- Abstract: Em 2014, com o advento do Estatuto Geral das Guardas Municipais, a função de proteção municipal preventiva foi regulamentada por lei para estas organizações e estabelece, dentre outros princípios de atuação das guardas civis municipais, o patrulhamento preventivo. Este estudo procura propor um indicador de desempenho para o serviço de patrulhamento preventivo, a fim de apoiar a secretaria de segurança pública no monitoramento das estratégias de redução da criminalidade que se apoiam na alocação das viaturas nas áreas do município onde os crimes ocorrem com maior frequência. A literatura sobre gestão de desempenho das polícias, sob uma análise bibliométrica, indica que esta é uma lacuna, especialmente no que tange a aplicação de técnicas de ciência de dados e inteligência artificial, se concentrando mais em pesquisas qualitativas sobre os problemas de liderança e da implantação de modelos de gestão que na ciência emergente de modelos preditivos e da mensuração quantitativa de resultados, sendo estes últimos, escassos. Trata-se de uma pesquisa exploratória, quantitativa, que procura elaborar um artefato baseado na ciência do projeto (Design Science Research, DSR) para acompanhar a evolução da incidência de crimes em dois momentos, antes da implantação do indicador e após sua implantação. O indicador consiste do cômputo percentual de cobertura do serviço de patrulhamento preventivo (CSPP) estimado por aprendizado de máquina e relacionado aos objetivos organizacionais de reduçãode crimes através da manipulação de um algoritmo de classificação semelhança de vizinhos mais próximos (k-Nearest Neighbors) entre a distância dos dados georreferenciados de posições das viaturas e os locais de crimes de uma série histórica, em recortes mensais. Verifica-se que o indicador (CSPP) influencia positivamente a aderência ao planejamento operacional e a redução dos índices criminais. A pesquisa contribui para o sistema de tomada de decisão da segurança pública e abre seu modelo de gestão para a criticidade da comunidade científica, geralmente tratado como uma caixa-preta; contorna conflitos internos expostos pela literatura, e acrescenta uma classe de problemas, que é o monitoramento de operações de campo delegadas, permitindo que o artefato possa ser utilizado em estudos multidisciplinares futuros. O estudo ainda impacta positivamente a sociedade, uma vez que ao investir e instrumentalizar a gestão da segurança pública objetiva-se a qualidade de vida dos cidadãos, deixando-os menos expostos a violência
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- Data da defesa: 22.03.2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
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ABNT
CUNHA, Daniel Pedro Ribeiro da. Estimando um indicador de desempenho com machine learning para o serviço de patrulhamento preventivo municipal. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29052023-164445/. Acesso em: 17 nov. 2024. -
APA
Cunha, D. P. R. da. (2023). Estimando um indicador de desempenho com machine learning para o serviço de patrulhamento preventivo municipal (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29052023-164445/ -
NLM
Cunha DPR da. Estimando um indicador de desempenho com machine learning para o serviço de patrulhamento preventivo municipal [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29052023-164445/ -
Vancouver
Cunha DPR da. Estimando um indicador de desempenho com machine learning para o serviço de patrulhamento preventivo municipal [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29052023-164445/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.12.2023.tde-29052023-164445 (Fonte: oaDOI API)
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