Modelo de risco de terreno: uma estratégia preditiva para a implementação de sistemas de videovigilância

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vilhena, Maria Inês Raposo
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.26/30325
Resumo: Todos os locais comportam em si características espaciais únicas, que os tornam alvos mais ou menos disponíveis à ocorrência do crime, levando à formação de padrões criminais que se refletem na previsibilidade do crime. No ambiente altamente incerto que caracteriza as sociedades hodiernas, impõe-se a adoção de novas estratégias, capazes de identificar antecipadamente os riscos emergentes. Neste contexto, desenvolvemos a nossa investigação em torno de uma técnica prospetiva, que emerge enquanto abordagem inovadora à gestão do risco – o modelo de risco de terreno (RTM). Capaz de ultrapassar a análise retrospetiva proporcionada pelas técnicas de mapeamento convencionais, o RTM recorre aos riscos que provêm dos fatores espaciais para delimitar áreas de risco onde o crime terá maior probabilidade de ocorrer no futuro, permitindo alterar os fatores de risco que lhe dão origem, nomeadamente através da adoção de medidas de prevenção situacional, como a implementação de sistemas de videovigilância. Deste modo, guiámos o nosso estudo procurando compreender de que forma o RTM permite dimensionar um sistema de videovigilância, com o intuito de definir os locais que, na freguesia de Alfragide, carecem da instalação de câmaras de vigilância. Através do software RTMDx, contruímos um modelo direcionado para o crime de furto em veículo, que resultou na identificação de seis áreas excecionalmente em risco que permitiram sustentar a implementação de um sistema de videovigilância na freguesia de Alfragide e identificar as localizações onde o mesmo deve ser instalado, demonstrando assim o potencial desta técnica prospetiva para a adoção de estratégias preventivas assentes em previsões futuras e não em eventos passados.
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