Os impactos da implementação do Big Data para a análise da criminalidade e definição de políticas públicas

dc.contributor.advisorOliveira, Maria Célia de
dc.contributor.authorNussbacher, Alexandre
dc.contributor.authorSckaier, Lucas Saad
dc.contributor.authorHuang, Ricardo Kuan Wei
dc.date.accessioned2022-05-23T15:34:54Z
dc.date.available2022-05-23T15:34:54Z
dc.date.issued2020-12-10
dc.description.abstractA atual era da informação insere a humanidade em um contexto em que a coleta e análise de dados vêm adquirindo papel fundamental no cenário global. A capacidade dos recursos tecnológicos em gerar e armazenar um volume grande de dados vem crescendo exponencialmente ao longo do tempo. O Big Data é um conceito moderno que engloba a utilidade e importância dessa crescente, de modo com que seja possível tirar informações dos dados através de análises estatísticas e, consequentemente, tomar decisões. O objetivo deste trabalho é avaliar os impactos da aplicação do Big Data para identificar, monitorar e tomar decisões sobre políticas públicas relacionadas aos índices de criminalidade na cidade de São Paulo. Para desenvolver este estudo, primeiramente foi realizado uma pesquisa sobre o contexto e evolução da criminalidade no Brasil para entender melhor as origens e causas dessa questão no país. Além disso, foi realizado um estudo sobre métodos de grandes metrópoles que usam o Big Data para combater o crime. Através de uma análise mais aprofundada sobre as técnicas adequadas e eficazes para este contexto, aplicou-se a análise de cluster no estudo de caso de São Paulo, com o intuito de separar os distritos da cidade em grupos diferentes, possibilitando compreender o impacto de características socioeconômicas em diferentes indicadores de violência. Sendo assim, verificou-se que as políticas públicas devem ser priorizadas em determinados distritos (Sé, Pari, Consolação e Santo Amaro), contemplando um efetivo policial adequado, treinado e provido de recursos para que possam desenvolver todo o seu potencial.pt_BR
dc.description.abstractThe current information era inserts humanity in a context in which the collection and analysis of data plays a fundamental role in the global scene. The capacity of technological resources to generate and store a large volume of data has grown exponentially over time. Big Data is a modern concept that encompasses the usefulness and importance of this growth so that it is possible to obtain information from the data through statistical analysis and, consequently, make decisions. The goal of this paper is to evaluate how Big Data can help identify, monitor and be used for decision making regarding public policies to help control criminality indices in the city of São Paulo. To this end, first a research was performed on the context and evolution in Brazil to better understand its origins and causes. In addition, we evaluated methods with which large cities use Big Data to fight crime. After careful analysis of the appropriate and effective techniques for this context, we decided to apply cluster analysis in the case study of São Paulo in order to separate the districts of the city into different groups, making it possible to understand the impact of socioeconomic characteristics in different indicators of violence. We identified that public policies should prioritize certain districts (Sé, Pari, Consolação and Santo Amaro), providing adequate police force, with adequate training and proper resources to accomplish its full potential.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/29339
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia (EE)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectBig Datapt_BR
dc.subjectcriminalidadept_BR
dc.subjectpolíticas públicaspt_BR
dc.subjectpublic policiespt_BR
dc.subjectcrimept_BR
dc.titleOs impactos da implementação do Big Data para a análise da criminalidade e definição de políticas públicaspt_BR
dc.typeTCCpt_BR
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