Análise de roubos no município do Rio de Janeiro via modelos aditivos generalizados

• Autor(a) principal: Pigozzo, Rafael Ornellas Barbosa Pereira
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/28957
• topic: Modelos aditivos generalizados; Splines; Roubos; Rio de Janeiro; Criminalidade urbana; Violência urbana; Segurança pública

A violência e a criminalidade causam danos e prejuízos à sociedade e ao Estado. O município do Rio de Janeiro, além de sofrer com problemas históricos na área de segurança pública, é afetado por um ciclo que envolve a menor participação na economia do país, indicadores sociais em queda, aumento do desemprego e o consequente aumento da criminalidade, em especial dos roubos. A coleta, estudo e análise de dados de roubos é importante para conseguir entender seus padrões. Pesquisar sobre a diferença de áreas geográficas e outros fatores que possam influenciar a ocorrência do roubo auxilia a prevenção e combate dos mesmos. Nesse contexto, este trabalho teve o objetivo de identificar, compreender e descrever o padrão de comportamento de dados de roubos na cidade do Rio de Janeiro no ano de 2019, através de modelos aditivos generalizados. Nesses modelos, foram incorporados indicadores sociais, econômicos, demográficos, educacionais e geográficos bem como componentes espaciais capazes de representar o padrão espacial dos roubos. Desejava-se avaliar os indicadores e associá-los com a ocorrência de roubos na cidade do Rio de Janeiro, no ano de 2019, utilizando modelos aditivos generalizados para estimar as probabilidades de ocorrência de roubos na cidade do Rio ao nível de quadrículas de 200 x 200 metros e incorporar os efeitos espaciais aos modelos aditivos generalizados a partir de suavizadores na localização geográfica de cada quadrícula. Dados foram obtidos do Instituto de Segurança Pública do Estado do Rio de Janeiro, do Censo demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, do Instituto Pereira Passos e do OpenStreetMap. As variáveis do modelo final deste trabalho foram selecionadas através de análise descritiva e testes no modelo proposto. Os resultados mostraram que as distâncias até a via rápida mais próxima, escola mais próxima e estação de trem mais próxima, as proporções de domicílios sem moradores do sexo masculino, domicílios em locais onde existe calçada, pessoas de mais de 59 anos de idade, a população média por célula e as coordenadas de longitude e latitude dos centroides das quadrículas possuem efeitos significativos na probabilidade de ocorrência de roubos no município. Dessa forma, a incorporação das informações espaciais ao modelo aditivo generalizado proposto pelo estudo se mostrou importante.