Detecção de Casos de Violência Patrimonial a partir do Twitter

• João Paulo Clarindo Universidade Federal de Alagoas
• Fábio Coutinho Universidade Federal de Alagoas
• André Lage Freitas Universidade Federal de Alagoas

DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2016.6456

Resumo

Nos últimos anos, casos de violência patrimonial passaram a fazer parte do cotidiano dos brasileiros. Tal situação impõe aos gestores da segurança pública um grande desafio: buscar alternativas às estatísticas oficiais a fim de refletir uma visão mais condizente com a realidade. A popularização das redes sociais tem resultado na geração contínua de dados sobre relatos, sentimentos e opiniões de seus usuários. Este trabalho apresenta o sistema DETECT, que analisa dados da rede social Twitter com o objetivo de detectar mensagens (tweets) que indiquem a ocorrência de crimes de violência patrimonial, suprindo a lacuna existente em dados oficiais. Um experimento foi realizado e os resultados encontrados mostraram-se equivalentes a dados oficiais.

Palavras-chave: Violência Patrimonial, Twitter, Análise de Redes Sociais

Referências

Cano Basave, A. E., He, Y., Liu, K. and Zhao, J. (out 2013). A weakly supervised Bayesian model for violence detection in social media. In 6th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP)

CPP/Insper (2013). Relatório da Pesquisa de Vitimazação em São Paulo - 2003-2013. São Paulo.

Gonzalez, R., Figueroa, G. and Chen, Y.-S. (2012). TweoLocator: A Non-intrusive Geographical Locator System for Twitter. In Proceedings of the 5th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Location-Based Social Networks. , LBSN ’12. ACM.

ISP-RJ (2016). Incidências Criminais e Administrativas do Estado do Rio de Janeiro do ano de 2015. http://www.isp.rj.gov.br/Conteudo.asp?ident=108, [acessado em Abr 22].

Li, R., Lei, K. H., Khadiwala, R. and Chang, K. C.-C. (apr 2012). TEDAS: A Twitterbased Event Detection and Analysis System. In 2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering (ICDE).

Nisha (13 jul 2015). Top Ten Countries With Most Twitter Users. http://www.perfectinsider.com/top-ten-countries-with-most-twitter-users-in-theworld/, [acessado em Fev 10].

Osborne, M., Moran, S., McCreadie, R., et al. (2014). Real-time detection, tracking, and monitoring of automatically discovered events in social media. Association for Computational Linguistics

Twitter (2016). About Twitter. https://about.twitter.com/company, [acessado em Jan 26].