Análise de Risco Criminal em Grafos Viários usando Marcações Territoriais de Facções como Features Preditivas - de Araújo, Victor Carvalho Soares; Moura, Raimundo Santos (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2025)
Este trabalho investiga a associação entre pichações de organizações criminosas e padrões espaciais de criminalidade em Teresina-PI. Utilizando dados georreferenciados de pichações das facções PCC, B40 e GDE, registros criminais (2022-2023) e POIs urbanos, desenvolveu-se modelo de classificação de risco em grafos viários. Mediante LightGBM e análise SHAP, demonstrou-se associação robusta entre proximidade a pichações e ocorrência de crimes. Features de territorialização apresentaram ganho substancial em AUPRC sobre modelos baseados apenas em POIs e características viárias, com maior impacto em crimes não-violentos. Esta é a primeira incorporação sistemática de marcações territoriais criminosas em modelos de risco espacial, oferecendo metodologia replicável para análise criminal urbana no Brasil.