Aplicação de algoritmos de machine learning na previsão de mortes violentas intencionais no município de Caruaru, interior de Pernambuco.

Abstract

Considerando o atual cenário da segurança pública no Brasil e a importância da compreensão e análise dos dados de indicadores criminais para a criação de políticas públicas eficazes no combate e repreensão dos crimes, este trabalho se propõe a construir um modelo de previsão de Mortes Violentas Intencionais (MVI), utilizando algoritmos de Machine Leaning (ML) para a identificar os principais fatores influenciadores dos MVI no município de Caruaru em Pernambuco, assim como prever os futuros números do indicador. Os dados utilizados neste estudo foram disponibilizados pela Secretaria de Ordem Pública da Prefeitura de Caruaru (SECOP) e compreendem o período de Janeiro de 2017 a Junho de 2024. No trabalho foram utilizados os algoritmos de machine learning XGBoost e Random Forest afim de determinar o método mais adequado para o problema proposto. A avaliação dos resultados indicou que o modelo de XGBoost apresentou o melhor desempenho, com um erro absoluto percentual médio (MAPE) de 5,7% e um coeficiente de determinação (R²) de 0,6042. A análise dos fatores influentes apontou a predominância de variáveis geoespaciais e temporais como os principais determinantes dos números de MVI, embora variáveis relacionadas ao perfil do crime e da vítima também tenham mostrado impacto relevante.