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Previous issue date: 2018-06-07 / This study aims to identify determinants of crime, analyzing social indicators that indicate the movement and the tendency of violence and proposing eficiente actions of the State in a particularly critical area of our society, Public Security. To do this, he proposed to solve the following research problem: "How to construct a model of evaluation of social indicators, using a technique of Big Data, using Public Safety as an anchor, associated to the themes Education; Work and Income; Social Inequality and Urbanization, Development and Infrastructure, in order to identify the driving causes of crime?".
The choice of this theme is justified insofar as the result of this study may be able to provide an orientation that identifies spatial and temporal patterns of certain types of crime in order to anticipate the occurrence of events.
To do so, the following steps were followed: identification of the main indicators related to Public Safety and, based on Education, Work and Income; Social inequality; and Urbanization, Development and Infrastructure; selection of statistical methods for the study (Principal Component Analysis - PCA and Hierarchical Cluster Analysis - HCA); data collection of the 246 municipalities of the State of Goiás; a statistical analysis of the indicators identified; and the proposal of a Predictive Modeling of Social Indicators, containing a Agenda Setting, separating the social areas in which public programs must be elaborated, identified from the correlations of the indicators.
The results indicated that through statistical tools it is possible to propose a model for identifying social indicators that influence the increment of crime, since crime tends to be generated by multiple factors, and its combat should require a proactive position of diagnosis of the variables social movements. / Este estudo tem por objetivo identificar determinantes da criminalidade, analisando indicadores sociais que indicam o movimento e a tendência da violência e propondo ações eficientes do Estado numa área hoje particularmente crítica da sociedade, a Segurança Pública. Para isso, se propôs a resolver o seguinte problema de pesquisa: “Como construir uma modelagem de avaliação de indicadores sociais, a partir de uma técnica de Big Data, utilizando a Segurança Pública como âncora, associada aos temas Educação; Trabalho e Renda; Desigualdade Social e Urbanização, Desenvolvimento e Infraestrutura, de forma a identificar as causas propulsoras da criminalidade?”.
A escolha deste tema justifica-se na medida em que o resultado deste estudo pode ser capaz de fornecer uma orientação que identifica padrões espaciais de determinados tipos de delitos a fim de poder antecipar a ocorrência dos eventos.
Para tanto, foram seguidos os seguintes passos: identificação dos principais indicadores relacionados à Segurança Pública e, a partir dos temas Educação, Trabalho e Renda; Desigualdade Social; e Urbanização, Desenvolvimento e Infraestrutura; seleção dos métodos estatísticos para o estudo (Análise de Componentes Principais – PCA e Análise Hierárquica de Cluster – HCA); coleta dos dados dos 246 municípios do Estado de Goiás; realização de uma análise estatística dos indicadores identificados; e, proposta de uma Modelagem Preditiva de Indicadores Sociais, contendo uma Agenda Setting, separando as áreas sociais em que devem ser elaborados programas públicos, identificadas a partir das correlações dos indicadores.
Os resultados indicaram que por meio de ferramentas estatísticas é possível propor uma modelagem para identificação de indicadores sociais que impactam a criminalidade, visto que o crime tende a ser gerado por múltiplos fatores, e seu combate deve exigir uma posição proativa de diagnóstico das variáveis sociais motivadoras.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/8825 |
| Date | 07 June 2018 |
| Creators | Amaral, Caio Almeida do |
| Contributors | Machado Júnior, Eliseu Vieira, Machado Júnior, Eliseu Vieira, Souza, Eliane Moreira Sá de, Longaray, André Adrade |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, PROFIAP - Programa de Pós-graduação em Administração Pública Andifes (FCT), UFG, Brasil, Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 2518324181717034223, 600, 600, 600, -1555150674916333393, -2976737649636451824 |
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