Altos índices de criminalidade estão dentre os principais problemas que afetam negativamente a qualidade de vida nos centros urbanos. No Brasil, em particular, estima-se uma taxa média de 20 mortes por mês para cada 100 mil habitantes em decorrência de situações de violência. As altas taxas de criminalidade nas cidades brasileiras poderiam ser melhor analisadas e compreendidas a partir de fontes de dados alternativas que exploram características do espaço urbano. Neste artigo, investigamos a relação entre índices de criminalidade e essas características refletidas em pontos de interesse (POIs) que as pessoas registraram em um serviço Web para a cidade de São Paulo. Mostramos o potencial desse tipo de dado para predizer índices de crimes por regiões da cidade. Nesse sentido, construímos modelos de regressão com desempenhos satisfatórios para essa predição e exploramos esses modelos para descobrir as categorias de POIs mais importantes para explicar os crimes mais frequentes por regiões das cidades. Adicionalmente, analisamos o ganho de desempenho com o aumento de POIs registrados na cidade ao longo dos anos.
É cada vez mais frequente o uso de redes sociais online como meio para as pessoas trocarem ideias e expressarem suas opiniões sobre diferentes aspectos do cotidiano, incluindo violência e insegurança, um problema central a vários centros urbanos. Neste artigo investigamos o potencial uso de comentários compartilhados em uma rede social bastante popular – o Twitter – para inferir a opinião pública sobre a atuação policial em incidentes de segurança de grande repercussão. Nesse sentido, exploramos atributos extraídos desses comentários e modelos de aprendizado de máquina para inferir o posicionamento das pessoas em relação a ações policiais específicas. Nossos experimentos mostram quão desafiante é essa inferência dado grande quantidade de neutralidade e sarcasmo observado em mídias sociais. Não obstante, nossos melhores classificadores alcançaram acurácia e especificidade (macro F1) superiores a 68% para inferir posicionamentos de aprovação, desaprovação e neutralidade da população.
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