Usando um modelo de classificação para a adequada implantação do patrulhamento policial para o enfrentamento à assaltos a bancos no nordeste do Brasil
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| Data de Publicação: | 2022 |
| Outros Autores: | , |
| Tipo de documento: | Artigo |
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| Título da fonte: | Revista Brasileira de Ciências Policiais (Online) |
| Texto Completo: | https://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/845 |
Resumo: | This article proposes a new approach to help police officers fight bank robberies, especially a violent type of crime named, in Brazil, “Novo Cangaço.” Bank robbery is a massive problem in small towns all over Brazil and, particularly, in the Northeast. In this context, police managers face a complex challenge in deploying their patrols to cover huge areas. To cope with this problem, we propose a new approach using classification algorithms that use the probability of a bank robbery event based on territorial characteristics to deploy more police officers efficiently. We will also analyze geographical features to understand our model, explaining how they impact bank robberies events, using feature importance functions. |
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Usando um modelo de classificação para a adequada implantação do patrulhamento policial para o enfrentamento à assaltos a bancos no nordeste do BrasilUsing a Classification Model to Proper Deploy Police Patrol to face Bank Robbery in Northeast BrazilUso de un modelo de clasificación para el despliegue adecuado de la patrulla policial para enfrentar el robo a banco en el nordeste de BrasilUtilisation 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 BrésilUtilizzo di un modello di classificazione per l'adeguata attuazione della pattuglia di polizia per far fronte alle rapine in banca nel nord-est del Brasilepolice managementbank robberyartificial intelligence modelsgeographyalgorithmsgestión policialRobo de un bancomodelos de inteligencia artificialgeografíaalgoritmosGestão PolicialRoubo a BancosModelos de Inteligência ArtificialgeografiaalgoritmosThis article proposes a new approach to help police officers fight bank robberies, especially a violent type of crime named, in Brazil, “Novo Cangaço.” Bank robbery is a massive problem in small towns all over Brazil and, particularly, in the Northeast. In this context, police managers face a complex challenge in deploying their patrols to cover huge areas. To cope with this problem, we propose a new approach using classification algorithms that use the probability of a bank robbery event based on territorial characteristics to deploy more police officers efficiently. We will also analyze geographical features to understand our model, explaining how they impact bank robberies events, using feature importance functions.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.Questo articolo propone un nuovo approccio per assistere gli agenti di polizia nella lotta contro le rapine in banca, in particolare un tipo di crimine violento chiamato, in Brasile, "Novo Cangaço". La rapina in banca è un grosso problema nelle piccole città del Brasile e soprattutto nel nord-est. In questo contesto, i dirigenti della polizia devono affrontare una sfida complessa quando dispiegano le loro pattuglie per coprire vaste aree. Per affrontare questo problema, proponiamo un nuovo approccio che utilizza algoritmi di classificazione che utilizzano la probabilità di un evento di rapina in banca in base alle caratteristiche territoriali per schierare gli agenti di polizia in modo più efficiente. Analizzeremo anche le caratteristiche geografiche per comprendere il nostro modello, spiegando come influiscono sugli eventi di rapina in banca, utilizzando le funzioni di importanza delle caratteristiche.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.Este artigo propõe uma nova abordagem para auxiliar policiais no combate a assaltos a bancos, especialmente um tipo violento de crime denominado, no Brasil, “Novo Cangaço”. O assalto a banco é um grande problema em pequenas cidades de todo o Brasil e, principalmente, no Nordeste. Nesse contexto, os gestores policiais enfrentam um desafio complexo ao desdobrar suas patrulhas para cobrir grandes áreas. Para lidar com esse problema, propomos uma nova abordagem usando algoritmos de classificação que usam a probabilidade de um evento de assalto a banco com base em características territoriais para implantar policiais com mais eficiência. Também analisaremos características geográficas para entender nosso modelo, explicando como elas impactam os eventos de assaltos a bancos, usando funções de importância de características.ANP Editora2022-05-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigo avaliado pelos paresRevisão Bibliográfica e Pesquisa EmpíricaPeer-reviewed articleBibliographic review and Empirical ResearchArtículo revisado por paresRevisión bibliográfica e Investigación EmpíricaArticle revu par des pairsArticolo sottoposto a revisione paritariaapplication/pdfapplication/pdftext/xmlhttps://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/84510.31412/rbcp.v13i9.845Rivista Brasiliana di Scienza di Polizia; V. 13 N. 9 (2022): Diritto penale ambientale; 185-205Brazilian Journal of Police Sciences; Vol. 13 No. 9 (2022): Environmental Criminal Law; 185-205Revista Brasileña de Ciencias Policiales; Vol. 13 Núm. 9 (2022): Derecho Penal Ambiental; 185-205Revista Brasileira de Ciências Policiais; v. 13 n. 9 (2022): Direito Penal Ambiental; 185-205Revue Brésilienne des Sciences Policières; Vol. 13 No. 9 (2022): Droit pénal de l'environnement; 185-2052318-69172178-001310.31412/rbcp.v13i9reponame:Revista Brasileira de Ciências Policiais (Online)instname:Academia Nacional de Polícia (ANP)instacron:ANPenghttps://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/845/632https://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/845/637https://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/article/view/845/638Copyright (c) 2022 Wellington Clay Porcino Silva, Prof. Dr. José Antônio Fernandes de Macedo, José Florêncio de Queiroz Netohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Wellington Clay PorcinoMacedo, José Antônio Fernandes dede Queiroz Neto, José Florêncio2022-08-16T16:32:22Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/845Revistahttps://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCPPUBhttps://periodicos.pf.gov.br/index.php/RBCP/oaipublicacesp.anp@dpf.gov.br2318-69172178-0013opendoar:2022-08-16T16:32:22Revista Brasileira de Ciências Policiais (Online) - Academia Nacional de Polícia (ANP)false |
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