Previsão de roubos de veículos no Rio de Janeiro utilizando algoritmos de Machine Learning - Coelho, Gustavo de Souza; Machado, Lisleandra; Garcia, Domingos Sávio da Cunha; Araújo, Leonardo Amorim de (Direitos Democráticos & Estado Moderno, 2025)
As previsões de variáveis criminais são úteis para o desdobramento tático de recursos, alocação de pessoal e planejamento estratégico, aumentando a consciência tática e estratégica das forças policiais. Nos Estados Unidos, métodos preditivos são amplamente utilizados para antecipar tendências e identificar locais e indivíduos propensos à futura vitimização. No entanto, a literatura nacional ainda carece de modelos capazes de antecipar tendências criminais, com algumas exceções, como a ferramenta CrimeVis e outros estudos com técnicas de previsão mais modestas. A evolução e popularização da inteligência artificial (IA), especialmente do machine learning, permitem previsões mais rápidas, baratas e precisas, auxiliando na resolução de problemas anteriormente. A aplicação de IA pode processar e analisar grandes quantidades de informações rapidamente, melhorando a tomada de decisão. O objetivo principal deste trabalho é avaliar qual abordagem de modelagem – árvores de decisão ou redes neurais – oferece maior precisão na previsão de roubos de veículos no município do Rio de Janeiro, contribuindo para o desenvolvimento de ferramentas preditivas que possam auxiliar autoridades e órgãos de segurança pública na alocação eficiente de recursos e no planejamento estratégico de políticas de prevenção. A precisão das modelagens será comparada utilizando o erro médio quadrático (Mean Squared Error - MSE).