Área do associado

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Análise Criminal:Novas Tendências em Proveito da Análise Criminal Avançada

28.4.2016

 


Análise Criminal:


Novas Tendências em Proveito da Análise Criminal Avançada


e da Inteligência de Segurança Pública


 


 



  • George Felipe de Lima Dantas, Sean Bair, Alécio Filipe e Luiz Carlos Magalhães.

  • Outubro de 2007

 


 


 


Resumo:


 


O presente artigo apresenta algumas das novas tendências em proveito da Análise Criminal (AC) Avançada, parte essencial da moderna Inteligência de Segurança Pública (ISP) com aplicação estratégica ou tática, nos seus grandes domínios da AC investigativa ou de inteligência. Boa parte dessas novas tendências pode ser associada a conceitos aplicados da estatística em sua combinação com a Tecnologia da Informação (TI), mais especificamente no que tange o georeferenciamento e respectivos Geographic Information Systems (GIS) ou Sistemas Geográficos de Informação. O advento dos microcomputadores passou a permitir que tais aplicações avançadas sejam utilizadas trivialmente com o uso de vários software hoje disponíveis no mercado. Um desses conceitos ou aplicações avançadas é o variograma, servindo para o mapeamento criminal realizado em três dimensões. De igual maneira, a “regressão estatística”, técnica bem mais antiga, também vem sendo aplicada como método avançado de análise quantitativa de fenômenos pertinentes ao ofício do profissional de AC. Dado a sua aplicabilidade crescente, bem como a complexidade dessas aplicações na AC, é cada vez mais demandado um aprofundamento das respectivas competências do profissional correspondente, sob pena de subutilizar ou mesmo não utilizar tais instrumentos agora disponíveis. Uma das grandes áreas de aplicação da AC avançada é a previsão de novos episódios ou ocorrências das chamadas “séries de crimes” (AC tática investigativa). A dinâmica temporal do crime passa agora a poder ser agregada aos aspectos já clássicos da sua mera descrição estática no espaço bidimensional. O variograma, a “função de Lund” e a “estimativa de kernel”, entre outras técnicas, permitem a incorporação da variável temporal em representações gráficas e análises avançadas do fenômeno do crime da violência. Tais instrumentos conceituais são utilizados, entre outros propósitos, para a realização de análises de densidade, caso das chamadas “manchas de criminalidade” ou “pontos quentes”. Ainda que a mineração de dados já esteja bem consolidada na área de produção de conhecimento sobre bases de dados interrelacionáveis com o concurso da TI, linguagens como SQL e ER estão sendo rapidamente ultrapassadas pelas Conceptual Querry Languages ou, descritas mais simplesmente, pelas linguagens de conceitos. Pari passu, novos métodos de análise também fazem parte do rápido avanço da moderna AC, caso da abordagem IZE recentemente difundida no meio da análise criminal norte-americana.


 


Palavras-Chave:


 


Análise criminal; Georeferenciamento; Estatística Aplicada; Segurança Pública.


 


Introdução


 


As instituições policiais dos Estados Unidos da América (EUA), de maneira geral, vem se empenhando em implantar, ao menos, os processos mais básicos de Análise Criminal (AC) com finalidade estratégica, tática ou administrativa. Conforme a natureza dos objetos com que trabalhe, a AC constitui hoje um importante instrumento da gestão da segurança pública com função investigativa, de inteligência de segurança pública (ISP) de operações (incluindo o estudo das ‘respostas’ a pedidos de socorro policial).


 


Entretanto, existem muitas instituições policiais norte-americanas que já se estruturaram para utilizar essas formas básicas, preparando-se, já agora, para avançar na implantação de formas mais avançadas de AC. Ao referir funcionalidades e técnicas consideradas “avançadas” na AC, é conveniente mencionar que muitos dos métodos, técnicas e procedimentos correspondentes já são empregados em várias ciências, sendo aqui mencionados menos por sua novidade do que por sua crescente aplicação instrumental específica para AC. Tal ressalva precisa ser feita, já que muitos dos métodos, técnicas e processos aqui referidos como “avançados”, são, na verdade, processos básicos de estatística e/ou combinações dela com outras disciplinas, a exemplo, o variograma[1]. Ele em regra continua sendo pouco conhecido e utilizado pelos especialistas em AC. No entanto, já possui uma vasta aplicabilidade em diferentes “ramos civis” que utilizam o georeferenciamento, caso da geoestatística.


 


O variograma, definido de uma maneira bastante simplista, é uma medida do quão rapidamente certos fatos, parte de um fenômeno, mudam em média. O princípio disso é o de que, na média, duas observações mais próximas uma da outra são mais semelhantes do que duas observações mais distanciadas uma da outra. Em razão dos processos da gênese de dados frequentemente terem uma orientação preferencial, os seus valores podem mudar mais rapidamente em uma determinada direção do que em outra. Dessa maneira, o variograma é uma função, basicamente, de direção de mudança. Por se constituir em uma função tridimensional, a plotagem de seus pontos pode ser uma tarefa relativamente complexa. É fácil perceber isso, por exemplo, imaginando plotar pontos do interior de um cubo em um eixo tridimensional. Além da visão espacial, o analista que lida com o variograma trata de uma tarefa complexa e de entendimento não-intuitivo. Ele precisa conhecer ferramentas estatísticas computacionais avançadas e os percalços de aplicar tais modelos teóricos a fatos do mundo real, caso do crime, criminosos e questões conexas. Mais que tudo, é preciso conhecer muito bem os dados com os quais se está trabalhando.


 


Obedecendo ao mesmo padrão de dificuldade de aplicação, quiçá um tanto menor, a função estatística de regressão[2] (criada por “Sir Francis Galton” em 1888) também é parte do “arsenal” do moderno profissional de AC. A regressão vem sendo utilizada como princípio-padrão empírico aplicado em outras esferas do conhecimento, já agora por mais de um século. Ela é um modelo matemático (a estatística é parte, ou “um capítulo”, da ciência matemática) que permite prever uma variável a partir de outra. A expressão “regressão” tem sua origem nas observações da Galton de que novas medidas de objetos de estudo tão distintos quanto o tamanho de ervilhas e altura de seres humanos, quando comparados com as medidas de indivíduos correspondentes às suas origens genéticas, tendem a “regredir” para a dimensão de valores médios históricos.


 


O presente artigo apresenta alguns desses métodos, técnicas, processos e concepções e respectivas áreas do conhecimento, por intermédio da utilização das quais as formas avançadas de AC passaram a beneficiar ainda mais as instituições de segurança pública em seus esforços em prol do controle do crime e da violência.


 


Regressão e Relação entre Variáveis


 


A técnica da regressão estatística possibilita o exame das relações da variável dependente (conseqüência de um fenômeno) no processo de identificação das variáveis independentes (causas daquele mesmo fenômeno) ou causais. A utilização de tal função estatística pode produzir alguma dificuldade de entendimento entre analistas criminais, função de que grande parte desses profissionais, tanto nos EUA como em outros países como o Brasil, só tenham tido contato com a função estatística de regressão quando da realização de disciplinas de estatística básica. Assim, precisam reaprender a aplicar funções de tal disciplina, caso da regressão estatística, ou estarão subutilizando-a ou mesmo deixando de utilizá-la.


Existem hoje programas de computador (software) que facilitam a aplicação do conceito de regressão, de maneira automatizada, fazendo dele mais acessível e fácil de utilizar. Em contrapartida, também ficou mais fácil processar incorretamente dados de valor para a AC e aplicar equivocadamente tais resultados, por força daquela mesma facilidade operacional. Usualmente isso decorre da questão da qualidade dos dados, fundamental neste processo, pois uma base de dados incorreta, ao ser processada, produz conclusões equivocadas. A regressão como função estatística utilizável na gestão da segurança pública possui vasta aplicabilidade, a exemplo: (i) medindo a relação entre o espaço de tempo entre várias ocorrências criminais que compõem uma série ou (ii) especificando o lucro obtido por criminosos na prática de cada delito. No segundo caso, se ficar estabelecida a validade da relação entre os dois dados, o cruzamento dos resultados poderá ajudar o analista a prever o próximo delito do gênero a ser perpetrado pelo delinqüente contumaz ou habitual. A técnica possibilita, também, a realização de análises através do cruzamento dos valores financeiros obtidos com a última ação delitiva praticada e o lapso temporal correspondente entre os eventos. A determinação do lapso de tempo entre delitos já consumados e os respectivos valores obtidos permitirá ao analista, inclusive, prever a possível data em que o delinqüente irá atuar novamente.


 


Estática versus Dinâmica


 


A “análise de movimentos” é uma área em que os analistas, de maneira geral, evoluíram para aplicações técnicas avançadas mais rapidamente. Tradicionalmente os profissionais de AC estudavam séries de crimes como se eles ocorressem ao mesmo tempo – estaticamente. Quando da análise de um crime que fazia parte de uma série, o analista estudava o fenômeno delitivo como um todo, codificando os eventos da serie em um mapa, como se estivessem ocorrendo concomitantemente. Já agora, estudam sua densidade, ou seja, ocorrências ao longo de tempos diferentes com incidência em locais coincidentes, possibilitando a elaboração de mapas com dados estatísticos georeferenciados bastante esclarecedores ao serem úteis na definição de áreas que precisem de posicionamento preventivo ou de ação tática repressiva qualificada de forças policiais.


 


Graças á mesma técnica, o analista pode estudar o fenômeno de padrões temporais, para assim determinar, em tese, a data e a hora que o criminoso escolherá para atuar novamente. Nas duas hipóteses, os objetos de estudo são crimes em série, só que vistos por uma perspectiva dinâmica, ampla, panorâmica e, por isso mesmo, permitindo alguma capacidade preditiva.


 


Estudar crimes em série, estaticamente, é importante, mas a técnica usualmente deixa a desejar na produção de uma análise mais aprofundada. Assim, as formas mais avançadas de análise permitem que tais estudos sejam realizados de maneira dinâmica. A análise dinâmica leva em conta mudanças. No caso de crimes em série, o método permite determinar o que motivou o criminoso a atuar, entre um evento e outro, buscando definir um corolário ou motivo essencial para uma determinada mudança comportamental.


 


Utilizando as técnicas baseadas na análise dinâmica, o analista poderá identificar mudanças no comportamento delitivo, capazes de determinar, em princípio, possíveis dados e informações causais e/ou operacionais acerca da consecução do crime, tais como distâncias percorridas, direções tomadas, tempo de consecução e fatores motivacionais, bem como lucro obtido. Normalmente, as técnicas utilizadas para estudar a dinâmica desses eventos delitivos não são mais difíceis de aplicar do que as utilizadas na análise estática, demandando, entretanto, uma mudança na metodologia de análise.


 


Sistemas de Informações Geográficas [Geographic Information Systems – (GIS)].


 


Com o advento do computador (mais especificamente do “microcomputador de mesa”) e dos instrumentos de mapeamento computadorizado, um novo cenário se descortinou para a aplicação da técnica de regressão – os Sistemas de Informação Geográfica [Geographic Information Systems – (GIS)]. Utilizando os GIS, os analistas podem hoje estabelecer relações entre várias camadas (layers) de dados, informações e/ou outras variáveis. Com os GIS, é possível produzir e testar modelos padronizados de movimentos de diversos fenômenos criminais.


Representação gráfica de GIS


 



Fonte: http://www.kingston.ac.uk/esg/images/courses/gis_layers.jpg


A AC já percorreu um longo caminho desde o tempo em que os analistas fincavam alfinetes coloridos nos “mapas de pinos” das paredes das salas de reunião. Ironicamente, entretanto, esse tempo não está tão longe assim. Em 1992, quando Sean Bair iniciou sua carreira de analista na Polícia de Tempe, Arizona, EUA, ele ainda se valia da técnica dos “mapas de pinos”, procedimento que tinha de ser constantemente atualizado por alguém. De igual maneira, em 1981, quando Dantas ingressou na Polícia Militar do Distrito Federal (PMDF), Brasil, a mesma técnica também era por ele utilizada, o que tampouco mudou quando Magalhães, já em 1998, no moderno Departamento de Polícia Federal (DPF) do Brasil, mapeava, de igual maneira, os prováveis locais de depósitos de drogas ilícitas da periferia de certas cidades brasileiras.


 


A introdução das ferramentas de GIS nas instituições policiais, provavelmente, significou um dos maiores avanços tecnológicos da AC. Formas sofisticadas de análise passaram a ser possíveis, permitindo aos seus usuários visualizar inter-relações temporais e espaciais entre eventos e trabalhar com bases de dados que, ainda que de classes diferentes de registros, passaram a poder ser efetivamente inter-relacionáveis. Atualmente, as técnicas do estudo de trajetórias, caso da função de determinação de trajetória espaço-temporal de Lund, permitem que o analista associe ao tradicional estudo de pontos do espaço terrestre (bidimensional), também a variável temporal. A dimensão temporal, nesta nova representação estatística e computacional, passa a ser parte da visão tridimensional espaço-temporal, com tal variável sendo visualizada como a altura dos grafismos, com os eventos mais recentes da série sendo representados em cotas inferiores e os menos recentes “flutuando” no alto da representação gráfica correspondente. Ou seja, a distância temporal, ou o lapso de tempo entre eventos, passa a poder ser também visualizada no mapeamento por GIS. Tal avanço, em termos de “inteligência visual” em prol da AC, é revolucionário, ao permitir a percepção cognitiva visual, não apenas das clássicas relações entre pontos físicos (bidimensionais), mas também entre eles e sua dimensão temporal (tridimensionais). Assim, é possível compreender mais do que as possíveis trajetórias físicas, “visualizando”, também, sua evolução ao longo do tempo.


 


 


 


 


 


 


 


 


 


 


 


Representação gráfica tridimensional


 



Cortesia da Bair Software Inc. / Fonte: www.bairsoftware.com


 


Outras técnicas de análise avançada incluem a hoje tão difundida Análise de Densidade de Ocorrência de Fenômenos (AD) (density analysis), chamada no jargão policial de “mancha de criminalidade”. Tal técnica já vem sendo utilizada tradicionalmente em outras atividades, que não a AC, desde muito antes da concepção do GIS. Na última década, entreteanto, a AD se tornou mais conhecida, apesar de ainda ser considerada uma técnica sobremaneira avançada, já que é de elaboração difícil e de resultados complexos, o que dificulta sua interpretação e explicação dos respectivos resultados.


 


A AD é realizada, basicamente, a partir de um conceito estatístico aplicado ao mapeamento criminal que é a “estimativa de kernel” ou método de “suavização de kernel”. Sua aplicação no mapeamento criminal (por intermédio de bases interrelacionáveis de dados), tem como finalidade mostrar a densidade ou concentração de fatos, parte de um fenômeno, em um determinado espaço e tempo. Mclafferty e colaboradores definem a aplicação de Kernel da seguinte maneira: 


O método é utilizado para produzir uma superfície de densidade criminal contínua, a partir de pontos de incidência criminal. O analista começa a utilização do método a partir de um mapa de pontos de ocorrências criminais. O método de suavização de Kernel resulta em uma espécie de “mapa meteorológico” que mostra variações geográficas na densidade ou intensidade do crime. Picos no mapa tridimensional representam áreas de alta criminalidade (pontos quentes da criminalidade), enquanto os vales representam áreas de baixa criminalidade. Cada vez mais, os analistas criminais estão empregando o método de suavização de kernel para visualizar e analisar padrões criminais (…).[3]


Mapas de AD são comumente utilizados para identificar pontos quentes (hot spots)[4] da criminalidade. Em AC, normalmente os mapas de AD são conhecidos como “mapas de pontos quentes”, porquanto mostram áreas de grande atividade delitiva, utilizando para tanto uma representação de cores indicativa da densidade (concentração de frequencia ao longo do tempo) dos fatos estudados. Normalmente, essa aplicação do GIS utiliza a cor vermelha para identificar os pontos do mapa onde as atividades delitivas são mais intensas ao longo do tempo e do espaço (daí a referência a “pontos quentes”).


 


Representação Gráfica de Análise de Densidade


 


 



Fonte: http://www.cs.umd.edu/~bhhan/images/kbf_small.gif


 


A AD é considerada atualmente o mais significante avanço nas técnicas de análise criminal. É estimado que a dificuldade na sua implantação é consequente da correspondente complexidade técnica de utilização e, depois de realizar a capacitação de milhares de indivíduos na técnica de mapeamento criminal, Sean Bair, um dos autores do presente artigo, ainda encontra dificuldades para encontrar um operador capaz de explicar com coerência e exatidão os resultados de um estudo realizado com a utilização da AD.


 


Qualquer um pode entender os resultados da AD, afinal de contas, pontos quentes são os locais onde os eventos delitivos ocorrem com maior frequencia, em um determinado local e espaço de tempo considerado. Entretanto, raramente os analistas conseguem entender o porquê dos resultados serem como são, tampouco o que os resultados numéricos representam. Função desse entedimento apenas parcial de um trabalho eminentemente técnico, muitos de seus profissionais ainda elaboram análises obscuras ao utilizar tal ferramenta. 


 


A AD é uma técnica nova quanto a sua aplicação na segurança pública. Os profissionais que a utilizam precisam entender que tal aplicação não deve se ater apenas à identificação de pontos quentes. Ela também pode proporcionar a descrição de padrões geográficos de atividades delitivas. Descrições geográficas, por sua vez, podem contribuir para a determinação de “pontos âncora”, locais onde os agentes da delinquencia passaram, em deslocamento, até os locais onde irão perpetrar seus crimes. Esta seria uma técnica muito útil quando os operadores de segurança pública estão tratando, por exemplo, de fenômenos criminais como roubo de cargas, que possuem caracteristicas marcantes de rotas de ação e fuga bem delimitadas e consequentemente mapeáveis e previsiveis.


 


O mesmo aconteceria em relação a roubos em transportes coletivas ao longo de rotas urbanas. Utilizando a substituição da distancia padrão da AD por uma distancia retirada da análise de um determinado evento criminoso em série e que está sendo estudado (caso concreto), é possível chegar a um perfil geográfico da atividade delitiva considerada. Essa substituição de valores padrão por valores obtidos em casos concretos, em tese, possibilitaria aos analistas traçarem a localização dos “pontos-âncora”. Uma informação de tal natureza será útil não só para a polícia ostensiva no embasamento das suas ações preventivas de patrulhamento, como também para as polícias investigativas nas diligências referentes à busca de provas ou nas ações de captura que porventura possam ocorrer.


 


Mineração de Dados[5] (Data Mining)


 


Não é suficiente que o analista tenha conhecimentos de estatística, análise temporal e análise espacial. Ele também necessita ter experiência na utilização de bancos de dados e na procura ou “mineração” de dados e informações através do uso de processos não-comuns de identificação de padrões válidos, novos, úteis e implicitamente presentes em grandes volumes de dados. Essa área se constitui na de maiores avanços na atualidade. Os profissionais de AC estão começando a aprender mais sobre dados e banco de dados, mas raramente dominam a linguagem utilizada para a consulta desses dados, a Linguagem de Consulta Estruturada [Structured Query Language (SQL)]. Ela é a mais comum e básica das linguagens utilizadas para tal finalidade. Os analistas estão se aprimorando na utilização dessa ferramenta e entendendo a importância e operacionalidade que a SQL proporciona na extração de dados em bancos de dados muitas vezes complexos e confusos. Utilizando o SQL os analistas conseguem fazer buscas de dados, elaborar estatísticas e realizar modificações que aprimorem seu banco de dados.


 


Quando os analistas imaginaram que ser capacitado em SQL fosse chegar ao topo da análise criminal avançada, surgiu uma nova tecnologia a disposição da segurança pública. Esse novo método é conhecido como o das Expressões Regulares [Regular Expressions (ER)[6]]. A ER é uma outra linguagem que pode ser usada para extrair informações de bancos de dados. Do banco de dados vem a informação e da informação vem o conhecimento. Com o conhecimento produzido através da análise da informação é possível tomar decisões na esfera tático-operacional embasando as operações policiais. É o que o  Ex-Secretário Nacional de Segurança Pública do Brasil (Luiz Fernando Corrêa) costuma chamar de “repressão qualificada”.


 


A ER possibilita a realização de consultas como, por exemplo, achar a palavra “verde”, associada à palavra “motocicleta”. A linguagem possibilita formas de busca que não eram possíveis com a utilização do SQL. Para proceder uma análise o mais eficiente possível, é preciso conhecer tanto SQL quanto ER. A linguagem SQL é estruturada e utilizável na busca de qualquer informação oriunda de qualquer banco de dados. Já a linguagem ER deve ser utilizada para aplicações especificas e pode ser bem mais confusa que a linguagem SQL. Como exemplo de utilização podemos citar as empresas financeiras que estão utilizando desde muitos anos a linguagem ER para acessar padrões complexos de relacionamentos em bancos de dados financeiros.


 


Conceitos


 


Os avanços nos métodos de busca de dados levou à tecnologia do SQL, o estágio seguinte de evolução levou às Expressões Regulares e, já agora, para o dos “Conceitos”. Esse último método certamente estará presente no futuro da segurança pública e sua utilização, no momento, ainda é embrionária, sendo encontrada apenas em alguns poucos órgãos de segurança pública. O método dos Conceitos utiliza expressões comuns (regulares), no entanto, as utiliza de uma forma totalmente nova e interessante. O Conceito é um processo que descreve um item ou uma determinada ação. Depois que ele é desenvolvido, o analista pode combinar diversos conceitos, utilizando expressões regulares com o intuito de descobrir algum fato importante. A técnica pode ser utiizada para encontrar no banco de dados, por exemplo, em quais crimes registrados foi utilizado um determinado instrumento, caso de uma “motocicleta verde”. O analista primeiro cria um conceito da cor verde e utiliza palavras sinônimas para desenvolver tal parâmetro. Na construção do conceito “verde”, precisa incluir sinônimos como “musgo”, “verde água”, “verde mar”, etc. Da mesma forma, ao construir o conceito de “motocicleta” é preciso incluir sinônimos como “chopper”, “moped”, “moto”, motoca”, “scooters” etc. Depois de construidos esses conceitos, o analista simplesmente pede a um programa (software) que utilize essa concepção  pré-estipulada para realizar a busca desejada. No exemplo prático citado, o analista deve instruir o programa a realizar a busca utilizando os conceitos “verde” correlacionando-o com o conceito de “motocicleta”.


 


Conceitos mais complexos e com concepções mais avançadas podem ser desenvolvidos pelo uso do método das expressões regulares. Por exemplo, na área militar, seus profissionais podem necessitar identificar referências ao conceito “tanque” (carros de combate – blindados) em um determinado banco de dados. O conceito desenvolvido que foca na expressão “tanque” precisa instruir o programa de busca a procurar pelo conceito especificamente buscado, excluindo as ocorrências que digam respeito a palavras como: “peixe” , “gás” , “propano”. As restrições evitam o surgimento, no resultado da busca, de expressões como por exemplo: “tanque de peixe, tanque de propano, tanque de gás”, expressões essas que não são parte do objetivo de busca traçado pelo analista. O conceito combinado com essas retrições possibilita ao analista minimizar as falsas ocorrências, tornando a busca mais efetiva e eficiente.


 


A evolução das técnicas de mineração de dados ocorreu de forma exponencial. Os analistas possuem agora os mais avançados sistemas de busca de dados ao alcance das mãos, mas ainda continuam carentes da metodologia para aplicação dessas técnicas. Normalmente, os analistas quando descobrem ferramentas utilizáveis no seu trabalho, as adquirem e implantam, utilizando, ou melhor, subutilizando a novidade, seguindo os mesmos métodos arcaicos de procedimentos cognitivos utilizados antes da referida implantação.


 


Métodos


 


Se existe uma área da análise criminal onde o avanço ocorreu basicamente em relação a ferramentas e métodos, essa área é a da Análise Criminal Tática (ACT) (Tactical Crime Analysis). A ACT é a metodologia de identificação, análise e resolução de crimes envovendo padrões criminais de séries de crimes. Em termos de tecnologia, a ACT evoluiu na mesma proporção que as outras áreas da AC. Especificamente, na ACT ocorreu o surgimento de novas técnicas e sua evolução metodológica foi considerável vis-à-vis outras áreas.


 


Um dos mais novos métodos introduzidos é o “IZE”, capaz de determinar séries em ocorrências criminais registradas em uma base de dados. O método é assim chamado porque, em inglês, todas as palavras do conceito respectivo terminam com as três letras da sua sigla (“I”, “Z” e “E”). Tradicionalmente, métodos utilizados para auxiliar as investigações de séries de crimes incluem ler todas as ocorrências policiais procurando encontrar conexões entre os diversos crimes examinados. Agora os analistas padronizaram uma metodologia que, quando utilizada, possibilita ao analista identificar uma maior quantidade de séries de crimes. O método IZE orienta o analista para as seguintes tarefas: “categorize”, “generalize”, “organize”, “minimize” e, finalmente, “maximize” os dados, de tal sorte que padrões comecem a emergir de tal atividade organizativa. Os passos gerais para realizar essa organização ou sistematização de dados vão abaixo descritos:


 


Categorização  de dados – criar catedorias que viabilizem a identificação de caracteristicas pessoais: cor de cabelo, raça, sexo, etc.


 


Generalização de dados – criar variáveis gerais para outras categorias de entidades envolvidas da análise de crimes: arma longa, arma curta, veículo utilitário, etc.


 


Organização de dados – definir grupos de variáveis e categoria de pessoas.


   


Minimizar – formular questões para definir as formas de agrupamentos de dados.


 


Maximizar – formular questões que figurem como importantes para a identificação de crimes em série.


 


O presente artigo apresenta algumas das mais avançadas funções da AC para o controle do crime e da violência. Dentre elas estão a mineração de dados, a utilizaçaõ dos GIS e da estatística avançada, ferramentas que estão surgindo no campo dessa nova disciplina da ciência e arte policial que é a AC. Da mesma forma, o aprimoramento do método de utilização dessas ferramentas também vem evoluindo. O estudo de mudanças de eventos utilizando a AD, assim como os novos métodos IZE estão criando padrões de comportamento analítico nunca antes experimentados pelas instituições de segurança pública. Tal evolução específica vem sendo construída dentro das próprias instituições de segurança pública e, apenas algumas vezes, são oriundas de outros setores da sociedade. Mas é evidente que ferramentas, técnicas e métodos da AC, rotineiramente sejam “tomados emprestados” de outras disciplinas e áreas da atividade humana. O que hoje pode ser observado é que muitas dessas ferramentas possuem um lugar cativo nas organizações de segurança pública. Resta conhecê-las o suficiente para aplicá-las no domínio específico do profissional da segurança pública, o que certamente demanda não apenas  ciência, mas também a arte do “fazer policial”.


 


 


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Sobre os autores:


 


George Felipe de Lima Dantas – Doutor pela “The George Washington University”, Washington, DC, EUA. Coordenador para assuntos de segurança pública do Núcleo de Estudos em Defesa, Segurança e Ordem Pública (NEDOP) do Centro Universitário do Distrito Federal (UniDF), Consultor-Sênior do Centro de Treinamento em Segurança Pública (TREINASP) da Secretaria Nacional de Segurança Pública (SENASP), Diretor-Científico do Instituto Brasileiro de Inteligência Criminal (INTECRIM);


Sean Bair – MBA pela “University of Denver”, Denver, Colorado, EUA. Ex-Diretor do Centro Nacional de Tecnología Policial e Correcional da Universidade de Denver, Denver, Colorado, EUA. Palestrante convidado do TREINASP (2005 – FGV, Rio e 2007 – UniDF, Brasília);


Alécio Filipe – MBA em Gestão da Segurança Pública e Defesa Social. Docente e Pesquisador do NEDOP/UniDF e Consultor para Asuntos de Tecnologia da Informação Aplicada à Segurança Pública e Análise Criminal.;


Luiz Carlos Magalhães – MBA em Gestão da Segurança Pública e Defesa Social. Docente e  Pesquisador do NEDOP/UniDF e Consultor para Assuntos de Não-Proliferação de Armas Pequenas e Leves e Análise Criminal.


 








[1] O variograma é uma ferramenta básica da estatística, permitindo descrever quantitativamente a variação espacial de um fenômeno regionalizado.



[2] Tradução livre: Regressão é a técnica utilizada, por exemplo, na econometria, para designar uma equação matemática que descreve a relação entre duas ou mais variáveis. Disponível em: <http://pt.wikipedia.org/wiki/Regress%C3%A3o> Acesso em 1 jun. 2007.


 



[3] Tradução livre: MCLAFFERTY, Sara et al. Identification, development and implementation of innovative crime mapping techniques and spatial analysis. Washington, D.C: U.S. Department of Justice, 2000, p.27.


 



[4] Hot spots – Na geologia são locais do manto terrestre onde existe uma anomalia térmica, podendo ser associada a fenômenos de convecção térmica que traz magma mais quente das zonas profundas para as proximidades da superfície do solo terrestre. Na análise Criminal, são os pontos onde existem grandes quantidades de fenômenos criminais ao longo do tempo e do espaço. No jargão policial do Sul do Brasil, são conhecidas como as áreas de confronto; na Região Nordeste, são as áreas denominadas regiões de bronca; No Rio de Janeiro as mesmas localidades são conhecidas como áreas chapa quente.


 



[5] Tradução livre: Mineração de dados ou Data Mining “Um processo não-trivial de identificação de padrões válidos, novos, úteis e implicitamente presentes em grandes volumes de dados.” [Knowledge Discovery in Database (KDD) – Fayyad (1996)]



[6]Tradução livre: Em processamento de dados “Expressão Regular” é uma string (conjunto de caracteres) usada para descrever outra string ou conjunto de strings, de acordo com um elenco de regras pré-definidas. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression> Acesso em 31 maio de 2007).


 

OBS: Publicado com autorização expressa dos autores