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POLICIAMENTO PREDITIVO E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: ANÁLISE DE DESEMPENHO DO ALGORITMO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO RANDOM FOREST NA PREDIÇÃO DE OCORRÊNCIAS POLICIAIS DE ROUBO NAS ZONAS DA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO LUÍS.
Inteligência Artificial, Policiamento Preditivo, Análise Criminal, Ciência de
Dados, Roubo.
Policiamento preditivo é um conceito baseado na premissa de que é possível prever o
momento e o local em que crimes ocorrerão novamente no futuro, usando análise
computadorizada sofisticada com base em dados sobre crimes anteriormente cometidos
(UCHIDA, como citado em NORTON, 2013, p. 32–33). O objetivo deste artigo é analisar a
previsão espacial de crimes, destacando a importância de abordagens inovadoras no campo da
gestão em segurança pública. Especialmente, o artigo explora aplicações práticas do uso da
Inteligência Artificial (I.A) usando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado
para classificação, utilizando como insumo a base de dados de registros de chamadas
emergenciais (190) de roubo na região metropolitana de São Luís, comparando resultados por
meio de técnicas de validação para o algoritmo Random Forest. Através da análise detalhada
desses dados, procura-se ilustrar o potencial do policiamento preditivo para não apenas
antecipar eventos criminais, mas também, o desenvolvimento de uma ferramenta
computacional capaz de auxiliar e apoiar nas tomadas de decisões estratégicas, contribuindo
significativamente no gerenciamento de alocação de tropas e, consequentemente, no
aprimoramento dos serviços de patrulhamento urbano preventivo.