Uso de un modelo de clasificación para el despliegue adecuado de la patrulla policial para enfrentar el robo a banco en el nordeste de Brasil

Contenido principal del artículo

Wellington Clay Porcino Silva
José Antônio Fernandes de Macedo
José Florêncio de Queiroz Neto

Resumen

Este artículo propone un nuevo enfoque para ayudar a los policías a combatir los robos a bancos, especialmente un tipo de delito violento denominado, en Brasil, “Novo Cangaço”. El robo de bancos es un problema masivo en los pequeños pueblos de todo Brasil y, en particular, en el Nordeste. En este contexto, los directores de policía enfrentan un desafío complejo al desplegar sus patrullas para cubrir áreas extensas. Para hacer frente a este problema, proponemos un nuevo enfoque utilizando algoritmos de clasificación que utilizan la probabilidad de un evento de robo a un banco en función de las características territoriales para desplegar más agentes de policía de manera eficiente. También analizaremos las características geográficas para comprender nuestro modelo, explicando cómo impactan los eventos de robos a bancos, utilizando funciones de importancia de características.

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Biografía del autor/a

Wellington Clay Porcino Silva, Polícia Federal, Brasília-DF, Brasil / Jefe de la Policía Federal | Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, Brasil / Estudiante

Jefe de la Policía Federal. Postdoctorado en Ciencias de la Computación en la UFC. Doctorado en Geografía por la UFRN. Máster en Sistemas de Información Geográfica por la Universidade Nova de Lisboa. Magíster en Operaciones Militares por EsAO/EB. Especialista en Ciencia e Inteligencia Policial por la ANP. Especialista en Actualización Pedagógica por la UFRJ. Especialista en Derecho Penal y Procesal Penal por la Universidade Gama Filho. Fue jefe de la SIP/SR/DPF/RJ, de la División de Doctrina de Inteligencia Policial de la DIP y de la División de Represión de Delitos Ambientales de la DICOR, Superintendente de la Policía Federal en Roraima y RN, Director de Operaciones y Gestión y Integración de la información en SENASP/MJ. Actualmente ocupa el cargo de Coordinador de Gestión Estratégica/PF.

Está interesado en evaluar artículos sobre gestión policial, indicadores, formulación de políticas de seguridad pública y el uso de tecnología en seguridad pública y gestión policial.

José Antônio Fernandes de Macedo, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, Brasil / Profesor Adjunto del Departamento de Computación

Es profesor adjunto en el departamento de computación de la Universidad Federal de Ceará. Completó su maestría y doctorado en la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro en 2001 y 2005, respectivamente. Durante su doctorado pasó 8 meses investigando en TELECOM Bretagne - École Nationale Supérieure des Télécommunications Bretagne en Francia y luego 10 meses en la École Polytechnique Fédéral de Lausanne (EPFL). Realizó su trabajo postdoctoral en EPFL en el período 2006-2009, donde coordinó actividades de investigación con el proyecto europeo GeoPKDD (www.geopkdd.eu). El enfoque de su investigación es el procesamiento de datos a gran escala en nubes computacionales. Beca de Productividad en Investigación CNPq - Nivel 2. También tiene especial interés en el desarrollo de algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático para el procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data).

José Florêncio de Queiroz Neto, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, Brasil / Investigador de Insightlab

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Federal de Ceará. Investigador del Insightlab del Departamento de Computación de la Universidad Federal de Ceará.

Cómo citar

Uso de un modelo de clasificación para el despliegue adecuado de la patrulla policial para enfrentar el robo a banco en el nordeste de Brasil. Revista Brasileña de Ciencias Policiales, Brasília, Brasil, v. 13, n. 9, p. 185–205, 2022. DOI: 10.31412/rbcp.v13i9.845. Disponível em: https://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/845. Acesso em: 6 sep. 2026.

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