dc.creator |
FRADE, Renato Figueiredo |
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dc.date.issued |
2023-12-09 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3988 |
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dc.description.abstract |
A multidisciplinary study conducted in Minas Gerais investigated the temporal dynamics
of street robberies, analyzing both pre-pandemic and pandemic periods. Utilizing data
from the Military Police, time series data were examined at various scales, including
hourly, daily, 10-day intervals, and monthly, employing advanced statistical methods such
as spectral frequency analysis, autocorrelations, and decomposition techniques. The results
were surprising, revealing an average decrease of 64% in robberies during the pandemic
and identifying a stationary pattern in pandemic occurrences, indicating increased
randomness in the events. Contrary to expectations, no seasonality was observed in robberies
concerning weekdays, the beginning or end of the month, or months of the year.
These findings offer valuable insights into understanding the temporal patterns of crimes
and contribute to the development of more effective public safety policies. Additionally,
the study underscored the usefulness of the geocoder (Geo) in robbery analysis, enabling
the conversion of addresses into geographic coordinates, facilitating the visualization of
the spatial distribution of crimes. The integration of this data with additional geographic
information and the creation of interactive maps using the Leaflet library and the SF
package in the R environment were highlighted as crucial tools for identifying high-crime
areas, regions with reduced police presence, and planning effective public safety strategies,
emphasizing the importance of geospatial data analysis in decision-making in this field. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Dinâmica temporal |
pt_BR |
dc.subject |
Roubos de rua |
pt_BR |
dc.subject |
Pandemia |
pt_BR |
dc.subject |
Análise geoespacial |
pt_BR |
dc.subject |
Séries temporais |
pt_BR |
dc.subject |
Segurança pública |
pt_BR |
dc.title |
Caracterização temporal e espacial de roubos de rua contrastando contextos pré-pandêmico e pandêmico |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.date.available |
2024-02-27 |
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dc.date.available |
2024-02-27T17:58:46Z |
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dc.date.accessioned |
2024-02-27T17:58:46Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/6453689881149161 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVEIRA, Carlos Henrique da |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3775476837964989 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
ARAÚJO, Eric Fernandes de Mello |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8108200264338612 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Esta pesquisa multidisciplinar realizada em Minas Gerais investigou a dinâmica temporal
e espacial dos roubos de rua, analisando os períodos anterior e durante a pandemia.
Através da utilização de dados da Polícia Militar, foram examinadas séries temporais em
várias escalas, incluindo por hora, por dia, por intervalos de 10 dias e por mês, empregando
métodos estatísticos avançados, como análise de frequência espectral, autocorrelações e
técnicas de decomposição. Os resultados surpreenderam ao evidenciar uma queda média
de 64% nos roubos durante a pandemia e a identificação de um regime estacionário nas
ocorrências durante esse período, indicando uma maior aleatoriedade nos eventos. Contrariando
expectativas, não foi possível encontrar sazonalidade nos roubos em relação aos
dias da semana, início ou fim de mês ou meses do ano. Essas descobertas oferecem informações
valiosas para a compreensão dos padrões temporais de crimes e contribuem para
o desenvolvimento de políticas de segurança pública mais eficazes. Além disso, o estudo
ressaltou a utilidade do geocodificador (Geo) na análise de roubos, permitindo a conversão
de endereços em coordenadas geográficas, possibilitando assim a visualização da
distribuição espacial dos crimes. A integração desses dados com informações geográficas
adicionais e a criação de mapas interativos com o auxílio da biblioteca Leaflet e do pacote
SF no ambiente R foram destacadas como ferramentas cruciais para identificar áreas de
alta criminalidade, regiões com uma presença policial reduzida e planejar estratégias efetivas
de segurança pública, sublinhando a relevância da análise de dados geográficos na
tomada de decisões nesse campo. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
pt_BR |
dc.relation.references |
FRADE, Renato Figueiredo. Caracterização temporal e espacial de roubos de rua contrastando contextos pré-pandêmico e pandêmico. 2023. 55 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação.) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2023. |
pt_BR |