Uso de Servicios Policiales Dirigidos por Inteligencia para Luchar Contra los Robos a Bancos en Rio Grande do Norte, Brasil
Contenido principal del artículo
Resumen
Los atracos a bancos son uno de los mayores desafíos que enfrenta la policía en Brasil,
especialmente su tipo más violento, conocido como “Novo Cangaço”. Este tipo de de -
lito se da cuando una banda de muchos delincuentes fuertemente armados asalta un
pequeño pueblo, usando la violencia y la intimidación como armas para asaltar todos los
bancos que hay en ese pueblo. Este problema es aún mayor en la Región Nordeste de
Brasil. Durante este artículo vamos a mostrar cómo el Intelligence Led Policing, una
de las más modernas técnicas de gestión policial, fue empleado por las policías federales
y estatales para reducir los robos a bancos en Rio Grande do Norte, uno de los estados
ubicados en la Región Nordeste de Brasil. También vamos a presentar cómo podríamos
usar una técnica de aprendizaje automático para ayudar a los encargados de tomar deci-
siones policiales a seleccionar las mejores opciones para maximizar el impacto.
Detalles del artículo
Sección

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
La revista tiene derechos exclusivos sobre la primera publicación, impresa y/o digital, de este texto académico, lo que no afecta los derechos de autor del responsable de la investigación.
La reproducción (total o parcial) del material publicado depende de la mención expresa de esta revista como origen, citando el volumen, número de edición y el enlace DOI para la referencia cruzada. Para fines de derechos, se debe registrar la fuente de publicación original.
La utilización de los resultados aquí publicados en otros vehículos de divulgación científica, aunque sea por parte de los autores, depende de la indicación expresa de esta revista como medio de publicación original, so pena de caracterizar una situación de autoplagio.
____________________________________________
Información adicional y declaraciones del autor
(integridad científica)
Declaración de conflicto de interés: Los autores confirman que no existen conflictos de interés al realizar esta investigación y escribir este artículo.
Declaración de autoría: Todos y solo los investigadores que cumplen con los requisitos de autoría para este artículo se enumeran como autores; todos los coautores son totalmente responsables de este trabajo en su totalidad.
Declaración de originalidad: El(los) autor(es) garantiza(n) que el texto aquí publicado no ha sido publicado previamente en otro lugar y que las reediciones futuras sólo se harán con referencia expresa al lugar original de publicación; también certifica que no existe plagio de material de terceros ni autoplagio.
____________________________________________
Archivo y distribución
El PDF final publicado se puede archivar, sin restricciones, en cualquier servidor de acceso abierto, indexador, repositorio o página personal, como Academia.edu y ResearchGate.
Cómo citar
Referencias
BARROSO, L. C. “Pesquisa FEBRABAN de tecnologia Bancária: análise 2011 a 2018.” Informe ETENE, dezembro de 2019.
BRANTIGHAM, P J; P L BRANTINGHAM. Patterns in Crime. New York: Macmillian, 1984.
BRASIL. “Inquérito Policial nº 0208/2016-4 - DPF/MOS/SR/PF/RN.” Polícia Federal, 2016.
CHAINEY, S; RATTCLIFFE. Gis and Crime Mapping. West Sussex: John Wiley & Sons Ltd., 2005.
COHEN, L. E.; FELSON, M. “Social Change and Crime Rate Trends: A Routine Activity Approach.” American Sociological Review v. 44 ( 1979): 588-608.
DANTAS, A. “Geografia e epistemologia do Sul na obra de Milton Santos.” Mercator, 13 n. 3, 2014: 49-61.
DANTAS, G. F.; PERSIJN, A.; SILVA JUNIOR, A. P. Observatório de Segurança. agosto de 11 de 2006. ? http://www.conteudojuridico.com.br/?artigos&ver=2.21043&seo=1.
FELSON, M. Crime and Every Day Life: impact and implications for Society. Thousand Oaks: Pine Forge Press,
MENA, J. Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. Burlington: Elsevier Science, 2003.
QUEIROZ NETO, J F. A visual analytics approach for geocoded crime data. 2020. Tes e(Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2020.
RASCHA, S; V MIRJALILI. Python Machine Learning. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2017.
RATCLIFFE, J. H. Crime Mapping and the Training Needs of Law Enforcement. European Journal on Criminal Policy and Research, v. 10, n.1, 2003: 65-83.
RATCLIFFE, J. H. Harm-Focused Policing. Ideas in American Policing, September de 2015.
RATCLIFFE, J. H. Intelligence Led-Policing. Nova Iorque: Routdlege, 2011.
SANTOS, M. “O território e o saber local: algumas categorias de análise.” Cadernos IPPUR, ano XIII, n. 2, 1999, p. 15-26.
SANTOS, M. A Natureza do Espaço. São Paulo: EdUSP, 2006.
SHERMAN, L. W. et al. Preventing Crime: what works, what doesn't, what's promising. National Institue of Justice Research in Brief, 1998 p. 1-19.
SILVA JUNIOR, T. J. Operações de inteligência aplicadas à repressão de crimes violentos contra o patrimônio da União. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Especialização em Inteligência Policial) .Brasília: Academia Nacional de Polícia, 2014.
SILVA, E. V. S. Operações Especiais de Polícia Judiciária e Ruptura de Planos de Ataques Terroristas. Barueri: Novo Século Editora Ltda., 2017.
SILVA, W. C. P. Espaço geográfico e criminologia: topologia de segurança versus topologia do crime – uma análise da gestão de segurança do território e roubo a bancos no Nordeste. 2019. Tese. (Doutorado em Geografia). Departamento de Geografia - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
SILVA, W. C. P. Inteligência geoespacial: seu impacto e suas contribuições nos modelos de gestão policial. Rio de Janeiro: Mallet Editora, 2016.
SILVEIRA, M. L. O espaço geográfico: da perspectiva geométrica à perspectiva existencial. GEOUSP - Espaço e Tempo, Issue 19, 2006: GEOUSP - Espaço e Tempo.