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Pesquisadores da UFC desenvolvem sistema de mapeamento de crimes para orientar policiamento

Projeto do Departamento de Computação da UFC em parceria com a Secretaria de Segurança Pública estuda novo sistema de mapeamento da criminalidade no Ceará. Ferramenta pode ajudar polícia a eleger regiões prioridade

10:00 | 10/11/2017
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[FOTO1]Pesquisadores do Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará (UFC) estão desenvolvendo um projeto para mapeamento da criminalidade no Ceará por meio de mineração e visualização de dados. O trabalho ainda está em fase de testes e é uma parceria com a Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social do Ceará (SSPDS). A ideia é que a nova ferramenta ajude a polícia a distribuir seus recursos de forma mais eficiente, com foco nas áreas mais críticas, onde há maior incidência de crimes violentos.

 

Os estudos para realização do projeto começaram há dois anos e a versão inicial do software foi concluída no ano passado. A equipe é formada por integrantes dos grupos de pesquisa da UFC Computação Gráfica, Realidade Virtual e Animação (CRAb) e Lógica e Inteligência Artificial (LogIA).

 

Os atuais sistemas dos departamentos de polícia no mundo todo se valem da mineração de dados para gerar mapas nos quais é possível visualizar os locais de maior incidência de crimes de uma região. O objetivo da pesquisa é melhorar esses sistemas por meio de um processo que renda mapas com maior precisão e rapidez do que outros comumentes usados. Além disso, segundo a integrante do CRAb, professora Emanuele Santos, o novo sistema tem um custo mais baixo, é mais interativo e flexível, e está sendo desenvolvido de acordo com as necessidades da SSPDS.

 

Os dados usados pelo sistema são coletados pela própria SSPDS e enviados aos pesquisadores. Um analista seleciona os tipos de crimes e o período de seu interesse para visualizar no mapa. Ele também pode configurar parâmetros que ajustam a forma como as concentrações de crimes são apresentadas, atendendo a demandas estratégicas ou táticas da polícia. A partir desses parâmetros, o mapa apresenta os resultados demarcando as regiões de maior incidência de crime.

 

A equipe do projeto procura aperfeiçoar a ferramenta gradativamente, por meio dos testes em conjunto com a SSPDS. De acordo com Emanuele, os pesquisadores trabalham para desenvolver técnicas para usar os dados de crimes que aconteceram no passado e assim prever onde os crimes irão acontecer no futuro. Na primeira semana de 2018, por exemplo, o grupo vai avaliar se os crimes ocorridos têm proximidade espacial com aqueles que aconteceram durante o mesmo período do ano anterior.

 

Ao fornecer essas informações, a ferramenta deve ajudar a polícia no combate ao crime de forma preventiva. Emanuele destaca que a polícia não tem recursos suficientes para cobrir todas as regiões, portanto os mapas do novo sistema devem indicar para a SSPDS quais regiões devem ter prioridade. “Esperamos ajudar a polícia a maximizar a alocação de recursos para as áreas nas quais acreditamos que são mais prováveis de ocorrência de crimes e assim evitar que o crime aconteça”, explica Emanuele.

 

Inovação

O grupo da pesquisa utilizou uma tecnologia nova para dar mais precisão ao mapa sem deixar o processo mais caro e lento. Trata-se da marching squares Kernel density estimation (MSKDE), que se apropria da técnica de quadrados marchantes, já utilizada na computação gráfica. Essa tecnologia produz linhas de contornos nos mapas de alta pixelização anteriormente gerados.

 

Normalmente, a metodologia aplicada no mapeamento é a estimativa de densidade de Kernel (KDE), em que a região escolhida para análise é dividida em células e um círculo é traçado ao redor. Aplica-se uma função (o kernel) aos crimes ocorridos nesse círculo e o número encontrado vai servir de base para o mapa de calor, no qual um determinado fenômeno é associado a uma cor. Quanto mais intensa a cor for, mais forte será a ocorrência daquele fenômeno – como o homicídio, por exemplo.

 

Para gerar um mapa preciso, com baixa pixelização, as células devem ser pequenas, fazendo assim uma gradação maior das cores, dando a impressão de suavidade e, portanto, mais precisão. Mas quanto menores as células são, mais demorado e caro fica o processo, visto que ele acaba exigindo mais capacidade dos computadores. Com a técnica de MSKDE, células grandes podem ser usadas e ainda assim obter suavidade.

 

Redação O POVO Online 

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