SiAPP: Um Sistema para Análise de Ocorrências de Crimes Baseado em Aprendizado Lógico-Relacional

• Vítor Lourenço Universidade Federal Fluminense
• Paulo Mann Universidade Federal Fluminense
• Aline Paes Universidade Federal Fluminense
• Daniel de Oliveira Universidade Federal Fluminense

DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2016.5959

Resumo

O crescente aumento da criminalidade em cidades brasileiras é um tema recorrente tanto nos veículos de comunicação como nas pautas das autoridades governamentais. Para combater efetivamente a criminalidade é necessário que recursos humanos e infraestrutura sejam cuidadosamente aplicados, de forma a não apenas punir quem cometeu o crime, mas preferencialmente prever e evitar que o mesmo aconteça. Dada a dificuldade de coletar um grande volume de informações oficiais relacionadas a crimes em todas as regiões de um município, uma tendência é que os próprios cidadãos atuem como fonte de dados, a partir de sistemas colaborativos baseados na Web. Entretanto, tal fonte de dados pode se tornar muito complexa e vasta, dificultando a análise manual de padrões de ocorrências de crimes, de forma a evitar que eles aconteçam. Com essa motivação, desenvolvemos nesse artigo um sistema denominado SiAPP (Sistema de Apoio ao Policiamento Preditivo), para apoiar a análise e predição de padrões relacionados a ocorrências de crimes, a partir de um método de aprendizado de máquina. O SIAPP tem como habilidades a coleta automática de informações a partir de dados colaborativos, a criação automática de regras lógicas a partir de tais informações e a visualização geográfica dos padrões descobertos. Resultados experimentais mostram que o SiAPP é uma abordagem promissora para o auxílio no combate ao crime.

Palavras-chave: Programação Indutiva em Lógica (ILP), Predição de Crimes, Visualização de padrões de crimes

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