COMO A MINERAÇÃO DE DADOS PODE SER UTILIZADA PARA IDENTIFICAR PADRÕES CRIMINAIS ESPECÍFICOS NA CIDADE DE NATAL/RN COM BASE NA TEORIA DA ESCOLA DE CHICAGO SOBRE A CRIMINOLOGIA
Palavras-chave:
Criminalidade, Segurança Pública, Técnicas Avançadas, Mineração de Dados, Algoritmos de Machine Learning, CRISP-DM, Padrões, Perfis, Cidade do Natal RNResumo
Ano após ano, o crescente volume de dados sobre a criminalidade no Estado do Rio Grande do Norte, expõe a fragilidade do sistema de segurança pública e os novos desafios a serem enfrentados, ensejando o uso de técnicas avançadas para buscar e retirar insights de grande valor para uso no setor de segurança pública. Este artigo sugere uma perspectiva moderna que une mineração de dados e algoritmos de machine learning e o CRISP-DM. Um arranjo que busca identificar padrões e perfis dos diversos crimes na Cidade do Natal/RN e aprimorar a compreensão de suas ocorrências, por região e bairro dentro da cidade. Os números indicam que essa abordagem não é eficaz apenas como ferramenta para aperfeiçoar estratégias, mas também tem a capacidade de identificar padrões comportamentais específicos, na busca da prevenção e diminuição dos crimes. Esse enfoque aponta para um remédio eficaz para tratar a criminalidade no RN.
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