Predspot: predicting crime hotspots with machine learning
As cidades inteligentes estão adotando cada vez mais infraestrutura e análise de dados para melhorar o processo de tomada de decisões em questões de segurança pública. Embora os métodos tradicionais de policiamento de hotspot tenham se mostrado eficazes na redução do crime, estudos anteriores suge...
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| Autor principal: | |
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| Outros Autores: | |
| Formato: | Dissertação |
| Idioma: | pt_BR |
| Publicado em: |
Brasil
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| Assuntos: | |
| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29155 |
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| Resumo: | As cidades inteligentes estão adotando cada vez mais infraestrutura e análise de dados para melhorar o processo de tomada de decisões em questões de segurança pública.
Embora os métodos tradicionais de policiamento de hotspot tenham se mostrado eficazes
na redução do crime, estudos anteriores sugerem que a adoção de técnicas preditivas
pode produzir estimativas mais precisas para a concentração espacial de crimes de um
futuro próximo. Em nossas pesquisas anteriores, propusemos uma metodologia para gerar
hotspots do futuro usando variáveis espaço-temporais. Neste trabalho, redesenhamos a estrutura do framework para suportar (i) o método de mapeamento de crimes amplamente
utilizado - estimativa de densidade de kernel (KDE); (ii) extração de características geográficas com dados do OpenStreetMap; (iii) seleção de atributos e; (iv) regressão com
o algoritmo Gradient Boosting. Além disso, fornecemos uma implementação de código
aberto da estrutura para suportar a predição eficiente de hotspots. Para avaliar nossa
abordagem, consideramos dados de duas cidades, Natal (Brasil) e Boston (EUA), compreendendo doze divisões de tipo de crime. Tomamos como método base de comparação
uma metodologia comumente utilizada e também empregada em Natal. Os resultados
indicam que nossa abordagem preditiva estima hotspots em média 1,6 a 3,1 vezes melhor que a abordagem tradicional, dependendo do método de mapeamento do crime e do
algoritmo de aprendizado de máquina usado. A partir de uma análise de importância de
atributos, descobrimos que tendência e sazonalidade eram os componentes mais essenciais
para obter melhores previsões. |
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