Estudo online da dinâmica espaço-temporal de crimes através de dados da rede social Twitter

• Autor(a) principal: Larissa Sayuri Futino Castro dos Santos
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9VDJH7
• topic: Árvore de decisão; Twitter; Mineração de texto; SVM; Naive-Bayes; Estatística; Estatística criminal; Twitter; Mineração de dados (Computação); Probabilidades

Entender a dinâmica criminal é essencial para criação de políticas públicas mais adequadas para o controle dos diversos tipos de crimes. Neste estudo, procura-se mapear a ocorrência de crimes no estado de São Paulo através da coleta de postagens na rede social Twitter. A partir da informação dos dados coletados e através de métodos de aprendizado de máquina, o trabalho tem como objetivo classificar, de forma inteiramente automatizada, a ocorrência ou não de um evento de crime na região citada. Assim, pode-se visualizar aspectos espaço tempo da distribuição dos diversos tipos de crimes de maneira dinâmica, pois as coletas podem ser realizadas em tempo real. Nesse trabalho, apresentamos a forma empregada para coleta de tweets e os métodos de aprendizado de máquina para classificação dos tweets. Inicialmente, são utilizadas e apresentadas três técnicas de classificação de textos conhecidas como: Naive-Bayes, Árvore de Decisão e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Um estudo de validação cruzada é realizado em cada uma das técnicas e essas são comparadas sob o ponto de vista da eficiência de classificação e tempo computacional.