Utilisation d'un modèle de classification pour la mise en œuvre adéquate de la patrouille de police pour faire face aux vols de banque dans le nord-est du Brésil

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

Résumé

Cet article propose une nouvelle approche pour aider les policiers à lutter contre les vols de banque, en particulier un type de crime violent appelé, au Brésil, « Novo Cangaço ». Le vol de banque est un gros problème dans les petites villes du Brésil et en particulier dans le nord-est. Dans ce contexte, les responsables de la police sont confrontés à un défi complexe lorsqu'ils déploient leurs patrouilles pour couvrir de vastes zones. Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle approche utilisant des algorithmes de classification qui utilisent la probabilité d'un vol de banque en fonction des caractéristiques territoriales pour déployer plus efficacement les policiers. Nous analyserons également les caractéristiques géographiques pour comprendre notre modèle, en expliquant leur impact sur les événements de braquage de banque, à l'aide de fonctions d'importance des caractéristiques.

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Biographies de l'auteur-e

Wellington Clay Porcino Silva, Polícia Federal, Brasília-DF, Brésil / Chef de la police fédérale | Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, Brésil / Étudiant

Chef de la police fédérale. Post-Doctorant en Informatique à l'UFC. Docteur en Géographie de l'UFRN. Master en systèmes d'information géographique de l'Universidade Nova de Lisboa. Master en opérations militaires de l'EsAO/EB. Spécialiste en science policière et renseignement par l'ANP. Spécialiste en Actualisation Pédagogique par l'UFRJ. Spécialiste en droit pénal et procédure pénale de l'Universidade Gama Filho. Il a été chef du SIP/SR/DPF/RJ, de la Division de la doctrine du renseignement policier du DIP et de la Division de la répression des délits environnementaux du DICOR, surintendant de la police fédérale à Roraima et RN, directeur des opérations et de la gestion et Intégration des informations au SENASP/MJ. Il occupe actuellement le poste de coordonnateur de la gestion stratégique/PF.

Il s'intéresse à l'évaluation d'articles sur la gestion policière, les indicateurs, la formulation de politiques de sécurité publique et l'utilisation de la technologie dans la sécurité publique et la gestion policière.

José Antônio Fernandes de Macedo, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, Brasil / Professeur Adjoint au Département d'Informatique

Il est professeur adjoint au département d'informatique de l'Université fédérale du Ceará. Il a obtenu sa maîtrise et son doctorat à l'Université catholique pontificale de Rio de Janeiro en 2001 et 2005, respectivement. Au cours de son doctorat, il a passé 8 mois de recherche à TELECOM Bretagne - École Nationale Supérieure des Télécommunications Bretagne en France puis 10 mois à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). Il a effectué son travail postdoctoral à l'EPFL dans la période 2006-2009, où il a coordonné des activités de recherche avec le projet européen GeoPKDD (www.geopkdd.eu). Ses recherches portent sur le traitement de données à grande échelle dans les nuages ​​​​informatiques. Bourse CNPq en productivité de la recherche - Niveau 2. Il a également un intérêt particulier pour le développement d'algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique pour le traitement de gros volumes de données (Big Data).

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

Doctorat en informatique de l'Université fédérale du Ceará. Chercheur à l'Insightlab du Département d'informatique de l'Université fédérale du Ceará.

Comment citer

Utilisation d’un modèle de classification pour la mise en œuvre adéquate de la patrouille de police pour faire face aux vols de banque dans le nord-est du Brésil. Revue Brésilienne des Sciences Policières, 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 sept. 2026.

Références

Bernasco, W. “Them Again?: Same-Offender Involvement in Repeat and Near Repeat Burglaries.” European Journal of Criminology, 5, 2008: 411-431.

Braga, AA, AV Papachristos, e DM Hureau. “The concentration and stability of gun violence at micro places in Boston, 1980-2008.” Journal of Quantitative Criminology 26, 2010: 33-53.

Caplan, J M, e L W Kennedy. “Risk terrain modelling: Brokering criminological theory and GIS methods for crime forecasting.” Justice Quarterly 28, 2011: 360-381.

Cavadas, B, P Branco, e S Pereira. “Crime Prediction Using Regression and Resources Optimization.” DOI: 10.1007/978-3-319-23485-4_51, 2015.

Chaney, S., e J. Ratcliffe. GIS and crime mapping. West Sussex: John Wiley & Sons, 2008.

Chao Huang, C, J Zhang, Y Zheng, e N. Chawla. “DeepCrime: Attentive Hierarchical Recurrent Networks forCrime Prediction.” CIKM’18. Turim: Association for Computing Machinery, 2018.

Chawla, N. V., K. W. Bowyer, L. O. Hall, e W. P. Kegelmeyer. “SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique.” Journal of Artificial Intelligence Research 16 , 2002: 321-357.

Costa, C. A. V., E. M. L. S Ramos, S. S. Almeida, e A. R. Araújo. ““Novo Cangaço” - sua incidência no Estado do pará e sua relação com o tráfico de drogas.” Em Segurança e Defesa: Conflitos, Criminalidade, Tecnologia da Informação, por S. S. Almeida, E. M. L. S. Ramos e C. A. N. Chagas, 197-206. Belém: Edições UFPA, 2016.

Jiang, B. “Head/tail Breaks: A New Classification Scheme for Data with a Heavy-tailed Distribution.” The Professional Geographer, 2012: 1-13.

Johnson, S. D., D.J. Birks, L McLaughlin, K.J. Bowers, e K Pease. “Prospective crime mapping inoperational context: Final report.” Home Office Online Report 19/07. Lonodn, 19 de jULY de 2007.

Mohler, G, M. B. Short, P. J. Brantingham, F. P. Schoenberg, e . Tita. “Self-Exciting Point Process Modeling of Crime.” Journal of the American Statistical Association 106, 2011: 100-108.

Nath, S. V. “Crime pattern detection using data mining.” Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops, IEEE/WIC/ACM International Conference. IEEE, 2006. 41-44.

Perry, W. L., B. Mc Innis, S. C. Smith, e J. S Hollywood. Predictive policing: the role of crime forescasting in law enforcements operations. Washington: RAND Corporation, 2013.

Reinhart, A, e J Greenhouse. “ Self-exciting point processes with spatial covariates: Modelling the dynamics of crime.” Journalof the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics) 67, 2018: 1305-1329.

Silva, W. C. P. S. “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.” Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Geografia do Departamento de Geografia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte para a obtenção do título de Doutor em Geografia., Natal, 2019.

Wheeler, A P, e W Steenbeek. “Mapping the risk terrain for crime using machine learning.” J Quant Criminol (10.31235/osf.io/xc538), 2020: https://doi.org/10.1007/s10940-020-09457-7.

Zhao, X, e J Tang. “Modeling Temporal-Spatial Correlations for Crime Prediction.” CIKM’17. Singapore, 2017. 497-506.

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