- Muitos crimes não são documentados
- Não podem ser utilizados em tempo real para prevenção e melhor utilização de recursos de segurança pública
- Apesar de haver diversos Apps que têm os dados, os dados não são estruturados, são desintegrados, indisponíveis para consulta (estruturada) pública via API
- Integrar dados de incidente de segurança pública da cidade do Rio a partir de diferentes fontes em tempo real:
- Twitter de usuários que postam frequentemente sobre incidente de segurança
- App do OTT
- App do Onde Fui Roubado
- Dados do DataRio
- O banco de dados é facilmente extensível
- Dados estruturados e curados disponíveis publicamente via API
- Auxiliar a tomada de decisão para otimizar de alocação de recursos de segurança pública
- Mensurar a sensação de insegurança
- Como?
- Análise visual da mancha criminal plotando um heat map com KDE
- Quanto mais quente indica que aquele lugar é mais propenso de ocorrer novas incidências
- Predição de incidentes usando Regressão
- Input: Bairro, Tipo de crime
- Output: Dia da semana e faixa de horário em que o tipo de crime deve acontecer
- BD
- Crawlers:
- Tweets estático de usuários que postam sobre violência
- Crawler de dados de APPs
- Streamers:
- Para pegar os tweets em tempo real
- Para pegar dados dos apps
- Integrador dos dados
- NLP para estruturar os dados do Twitter
- Geolocalizacão reversa para anotar todos os incidentes com (Lat, Long)
- Limpeza dos dados
- Remoção de redundâncias
- Módulo ML
- KDE
- Regressão
- Dashboard
- Apoio à tomada de decisão para o COR (dashboard)
- Dados disponíveis abertamente para a sociedade civil. Novos apps e visualizações podem ser criados