Avaliação Comparativa de Métodos de Agrupamento para Detecção de Zonas de Criminalidade: Subsídios à Segurança Pública em Belo Horizonte - Santos, Daniel E.; Silva, Carlos A. (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov), 2026)
A detecção dinâmica de hotspots criminais é essencial para políticas de segurança pública, mas a conhecida Estimativa de Densidade de Kernel (KDE) apresenta limitações operacionais. Este artigo compara técnicas de aprendizado não supervisionado (K-Means, K-Medoids, HAC, DBSCAN e HDBSCAN) utilizando 19.146 registros de furtos de cabos de cobre em Belo Horizonte. Os resultados, validados estatisticamente, revelam trade-offs práticos: o HDBSCAN gera zonas mais concentradas e estáveis, enquanto o HAC captura mais eventos futuros sob maior cobertura. A análise de decaimento preditivo confirma a rápida obsolescência de mapas estáticos. Conclui-se que esses métodos oferecem ferramentas interpretáveis que otimizam o planejamento tático em secretarias de segurança pública, com implicações diretas para o Governo Digital e Cidades Inteligentes.