Mapas de resistência: Inteligência Artificial no combate ao feminicídio - Pimentel, Rayane; Castelo Branco, Kalinka; Ferrão, Isadora (Anais do Women in Information Technology (WIT); 2025: Anais do XIX Women in Information Technology, 2025)
Este estudo propõe um modelo preditivo para estimar o risco de feminicídio em espaços públicos no Brasil, integrando indicadores urbanos e dados de denúncias públicas. Utilizando Random Forest e bases abertas como Disque 180, SNIS e FBSP, o modelo obteve um Erro Absoluto Médio (MAE), de 0,25 casos por 100 mil mulheres. A variável mais relevante foi a taxa de denúncias, seguida da cobertura de iluminação pública e do horário de pico. A ferramenta desenvolvida inclui um simulador interativo para análise de cenários e apoio à formulação de políticas. Os resultados revelam padrões territoriais críticos e reforçam a importância do planejamento baseado em evidências.