Uso de Dados Provenientes de Rede Social e Técnica de Mineração de Dados para Classificar Crimes em Belém-PA

Abstract

A Grande Belém enfrenta o desafio de reduzir a taxa de criminalidade na capital e nos municípios. O ano de 2017 foi o mais violento da história: a recordista marca de 4.416 mortes violentas foi registrada no referido estado, com a média diária de 12 mortes. Inserido neste contexto, este trabalho tem como objetivo identificar e classificar crimes realizados em determinados bairros de Belém utilizando a técnica de mineração de dados. Na primeira etapa foi realizada a extração e seleção dos dados usando a ferramenta computacional python e armazenando-os em uma planilha eletrônica (Excel). Na segunda etapa, aconteceu o préprocessamento, a organização dos dados, ou seja, realizamos a limpeza, integração, transformação e redução do conjunto de dados. No penúltimo momento, foi utilizado o algoritmo chamado Árvore de Classificação e Regressão nos dados coletados utilizando a biblioteca SciKit-Learning. A última etapa do processo foi a avaliação dos dados das quatro métricas de desempenho estabelecidas: acurácia, taxa de erro, sensibilidade e especificidade. Através da Utilização da seleção dos dados foi possível sumarizá-los, assim como, dos testes e experimentos realizados com a técnica de mineração de dados, foi possível identificar padrões escondidos nas postagens em redes sociais, facilitando a identificação das ocorrências criminosas em Belém-PA. Dessa forma, a sociedade tomará conhecimento da situação que se encontra os crimes na cidade nos seus respectivos meses, dias da semana, períodos do dia e bairros no intuito de se proteger ou ficar em alerta ao andar por determinados locais onde a incidência de crimes é grande.