Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Wesley Fabricio Souza Silva
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMS
Texto Completo: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/6377
Resumo: The amount of data generated and stored has been increasing along with the computational power for storing it. For this data to become useful information for companies and people in decision-making positions, some data mining techniques may be applied. Through them, it is possible to find information, associations, and patterns regarding the analyzed data, which may serve both to extract knowledge and to make predictions. Public administration bodies responsible for public safety can benefit from data mining to enhance their actions in fighting and preventing crime, as can be seen in many places around the world. In the state of Mato Grosso do Sul, data on police occurrences are stored in the Integrated Operational Management System (SIGO). However, they have not yet been investigated for the extraction of crime knowledge or more effective decision-making. Thus, the objective of this project is the use of data mining techniques for knowledge extraction, considering the information stored in the SIGO system, more specifically, those regarding domestic violence registered in the of Campo Grande (MS) city. Furthermore, to improve the explanation and interpretation of the results for decision makers, symbolic data mining algorithms were used: association and classification rules. With them, it was possible to extract interesting and innovative knowledge from the data. For example, analyzing the insult fact, it can be observed that the victims are more often those with higher education. As for the classification rules, an accuracy of 84% was obtained, allowing the extraction of knowledge such as: victims aged higher or equal than 23 years register 1 to 3 police reports against the same author.
id UFMS_827140880ac013ee4a035c510e750a5b
oai_identifier_str oai:repositorio.ufms.br:123456789/6377
network_acronym_str UFMS
network_name_str Repositório Institucional da UFMS
repository_id_str 2124
spelling 2023-07-21T00:38:29Z2023-07-21T00:38:29Z2023https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/6377The amount of data generated and stored has been increasing along with the computational power for storing it. For this data to become useful information for companies and people in decision-making positions, some data mining techniques may be applied. Through them, it is possible to find information, associations, and patterns regarding the analyzed data, which may serve both to extract knowledge and to make predictions. Public administration bodies responsible for public safety can benefit from data mining to enhance their actions in fighting and preventing crime, as can be seen in many places around the world. In the state of Mato Grosso do Sul, data on police occurrences are stored in the Integrated Operational Management System (SIGO). However, they have not yet been investigated for the extraction of crime knowledge or more effective decision-making. Thus, the objective of this project is the use of data mining techniques for knowledge extraction, considering the information stored in the SIGO system, more specifically, those regarding domestic violence registered in the of Campo Grande (MS) city. Furthermore, to improve the explanation and interpretation of the results for decision makers, symbolic data mining algorithms were used: association and classification rules. With them, it was possible to extract interesting and innovative knowledge from the data. For example, analyzing the insult fact, it can be observed that the victims are more often those with higher education. As for the classification rules, an accuracy of 84% was obtained, allowing the extraction of knowledge such as: victims aged higher or equal than 23 years register 1 to 3 police reports against the same author.A quantidade de dados gerados e armazenados vem crescendo juntamente com o aumento do poder computacional para guardá-los. A fim de que esses dados se tornem informações úteis e possam ser utilizados por empresas e pessoas na tomada de decisões, técnicas de mineração de dados podem ser aplicadas. Por meio delas, é possível encontrar informações, associações e padrões sobre os dados analisados, os quais podem servir tanto para extrair o conhecimento presente neles quanto para fazer previsões. Com isso, os órgãos da administração pública responsáveis pela segurança da população podem se beneficiar da mineração de dados para tornar suas ações de combate e prevenção ao crime mais eficientes, como pode-se notar em diversos lugares do mundo. No estado de Mato Grosso do Sul, os dados sobre ocorrências policiais são armazenados no Sistema Integrado de Gestão Operacional (SIGO). Porém, estes ainda não têm sido explorados para auxiliar na extração de conhecimento de crimes, bem como no auxílio para a tomada de decisões mais efetivas. Posto isso, o objetivo deste trabalho é o emprego de técnicas de mineração de dados para extração de conhecimento, considerando as informações armazenadas no SIGO, mais especificamente, os dados de crimes de violência doméstica registrados na cidade de Campo Grande (MS). Além disso, por questões de explicabilidade e interpretabilidade dos resultados para os tomadores de decisão, foram utilizados algoritmos de mineração de dados do tipo simbólico: regras de associação e regras de classificação. Com isso, foi possível extrair conhecimento interessante e inovador por meio das regras de associação. Por exemplo, analisando-se o fato injúria, pôde-se perceber que ele mais frequentemente ocorre com as vítimas de escolaridade superior. Já para as regras de classificação, foi obtida uma acurácia de 84%, permitindo a extração de conhecimentos como: vítimas com idade menor ou igual a 23 anos de idade registram de 1 a 3 boletins de ocorrência contra o mesmo autor.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSBrasilmineração de dados, extração de regras, segurança pública, violência doméstica.Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRafael Geraldeli RossiWesley Fabricio Souza Silvainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINALDissertação - Wesley Fabricio Souza Silva.pdfDissertação - Wesley Fabricio Souza Silva.pdfapplication/pdf477072https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/6377/-1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Wesley%20Fabricio%20Souza%20Silva.pdf6377b91ecee06aa688a0063df64a924cMD5-1123456789/63772023-07-20 20:38:30.293oai:repositorio.ufms.br:123456789/6377Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242023-07-21T00:38:30Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
title Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
spellingShingle Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
Wesley Fabricio Souza Silva
mineração de dados, extração de regras, segurança pública, violência doméstica.
title_short Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
title_full Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
title_fullStr Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
title_full_unstemmed Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
title_sort Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
author Wesley Fabricio Souza Silva
author_facet Wesley Fabricio Souza Silva
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Rafael Geraldeli Rossi
dc.contributor.author.fl_str_mv Wesley Fabricio Souza Silva
contributor_str_mv Rafael Geraldeli Rossi
dc.subject.por.fl_str_mv mineração de dados, extração de regras, segurança pública, violência doméstica.
topic mineração de dados, extração de regras, segurança pública, violência doméstica.
description The amount of data generated and stored has been increasing along with the computational power for storing it. For this data to become useful information for companies and people in decision-making positions, some data mining techniques may be applied. Through them, it is possible to find information, associations, and patterns regarding the analyzed data, which may serve both to extract knowledge and to make predictions. Public administration bodies responsible for public safety can benefit from data mining to enhance their actions in fighting and preventing crime, as can be seen in many places around the world. In the state of Mato Grosso do Sul, data on police occurrences are stored in the Integrated Operational Management System (SIGO). However, they have not yet been investigated for the extraction of crime knowledge or more effective decision-making. Thus, the objective of this project is the use of data mining techniques for knowledge extraction, considering the information stored in the SIGO system, more specifically, those regarding domestic violence registered in the of Campo Grande (MS) city. Furthermore, to improve the explanation and interpretation of the results for decision makers, symbolic data mining algorithms were used: association and classification rules. With them, it was possible to extract interesting and innovative knowledge from the data. For example, analyzing the insult fact, it can be observed that the victims are more often those with higher education. As for the classification rules, an accuracy of 84% was obtained, allowing the extraction of knowledge such as: victims aged higher or equal than 23 years register 1 to 3 police reports against the same author.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-07-21T00:38:29Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-07-21T00:38:29Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/6377
url https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/6377
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMS
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMS
instname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron_str UFMS
institution UFMS
reponame_str Repositório Institucional da UFMS
collection Repositório Institucional da UFMS
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/6377/-1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Wesley%20Fabricio%20Souza%20Silva.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 6377b91ecee06aa688a0063df64a924c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
repository.mail.fl_str_mv ri.prograd@ufms.br
_version_ 1807552844868354048