Dados Abertos e Cidades Inteligentes: modelagem preditiva para identificação de risco de crimes e zeladoria municipal Motivação e objetivos

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Congressista: Daielly Melina Nassif Mantovani
Unidade USP: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade

 

Título: Dados Abertos e Cidades Inteligentes: modelagem preditiva para identificação de risco de crimes e zeladoria municipal Motivação e objetivos

Coordenador: Daielly Melina Nassif Mantovani | Vice-coordenador: Francisco Aparecido Rodrigues

Área Temática: Ciências Sociais Aplicadas

Participantes: Lucas Tavares dos Santos, Thaísa Barcellos Pinheiro do Nascimento,          

Resumo:  O projeto buscou, a partir de dados abertos obtidos nos boletins de ocorrência da Secretaria de Segurança Pública, construir um modelo estatístico de previsão de crimes para os municípios do estado de São Paulo, para um horizonte de 10 anos. O modelo preditivo construído foi transformado em um dashboard, com funções que permitem ao usuário selecionar opções em menus disponíveis e obter as previsões de diferentes crimes para todos os municípios do estado. Após a validação da ferramenta com representantes da área de segurança de três prefeituras paulistas, constatou-se que as prefeituras não possuem ferramenta similar em operação e que a realização de previsões de crimes ajuda a planejar ações de prevenção primária, o que reduz os custos da violência. Contudo, pontos de atenção acerca da ferramenta foram levantados: o layout foi considerado pouco intuitivo o que dificulta o uso por pessoas não-técnicas.

Palavras-chaves:  Cidades Inteligentes, Segurança Pública, Previsão

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