Uma nova abordagem para a geovisualização de dados de segurança pública: o caso do ministério público do Rio Grande do Norte

Autores

  • Josemberg Pessoa Borges
  • Matheus Pereira Libório
  • Paula Barreto Haddad

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.3345138

Palavras-chave:

segurança pública, tratamento de dados espaciais, geotecnologias, geovisualizador, Ministério Público

Resumo

Nessa pesquisa abordamos problemas associados às informações sem contexto espacial na segurança pública, mais especificamente no Ministério Público do Rio Grande do Norte (MPRN). Mostramos que informações sem contexto espacial dificultam a análise investigativa, podendo aumentar o tempo de investigação e enfraquecer estratégias. Para tratar este problema, investigamos o uso das geotecnologias no contexto da gestão pública, dando ênfase à gestão da segurança pública. Identificamos na literatura o uso significativo de geotecnologias no tratamento de dados de segurança pública nas áreas criminais, mas não nas áreas cíveis e administrativas. Exploramos essa lacuna, estruturando e desenvolvendo um geovisualizador das ocorrências registradas no MPRN. Estruturado a partir de entrevistas com promotores de justiça, e desenvolvido por meio de API do Google Maps, o geovisualizador contribui para: i) correlacionar (visualmente) investigações por proximidade; ii) reduzir o tempo nos deslocamentos nas áreas de trabalho; e iii) ampliar a capacidade investigativa da instituição.

Referências

Araújo CS, Libório M, de Abreu JF. 2019. Plataforma de localização de escolas públicas rurais e a disseminação da aprendizagem cartográfica e do planejamento de atividades educacionais. ACTA GEOGRÁFICA, 12(30), 1-15. http://dx.doi.org/10.5654/acta.v12i30.4395

Bordin M, da Silva JP, Manske, KV, Costa A, Caneparo SC. 2013. O uso do geoprocessamento na segurança pública do Estado do Paraná. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto–SBSR. Foz do Iguaçu, 4776- 4783.

Bornhofen PR, Tenfen E. 2009. Mapeamento criminal por meio da plataforma Google Maps. Revista Brasileira de Segurança Pública, 3(5), 82-98.

Brasil. Constituição da República Federativa do Brasil 1988. Centro de Documentac̦ão e Informac̦ão Coordenac̦ão de Publicac̦ões, 1996.

Brito PL, Jesus EGV, Sant'Ana RMS, Martins C, Delgado JPM, Fernandes VO. 2014. Official crime data versus collaborative crime mapping at a brazilian city. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 40(2), 137-144. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-2-137-2014

CCSPJP, Consejo Ciudadano para la Seguridad Pública y la Justicia Penal. 2016. Las 50 ciudades más violentas del mundo, 2016. [Online] URL: http://www.seguridadjusticiaypaz.org.mx/

Cerqueira D, Lima RS, Bueno S, Valencia LI, Hanashiro O, Machado PHGM. Atlas da Violência 2017. 2017. Rio de Janeiro: IPEA; 2017 [Online] URL: http://www.ipea.gov.br/portal/images/170609_atlas_da_viol encia_2017.pdf

Chen H, Atabakhsh H, Tseng C, Marshall B, Kaza S, Eggers S, Violette C. 2005, April. Visualization in law enforcement. In CHI'05 extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 1268-1271). ACM.

CNMP, Conselho Nacional do Ministério Público. 2017. Ministério Público: um retrato – dados de 2016. Brasília:

CNMP, 2017. [Online] URL: http://www.cnmp.mp.br/portal/publicacoes/245-cartilhas-e-manuais/10521-ministerio-publico-um-retrato-2017

Crowder M, Darr L, Garza G, Allen B. 2018. Opencrimemapping. org: An Online Tool for Visualizing Crime. SMU Data Science Review, 1(3), 11.

Silva EP, Laudares S, Libório MP, Ekel MP. 2018. Criminality spatial dynamic in Manaus City, AM. HOLOS, 1, 259-270. http://dx.doi.org/10.15628/holos.2018.5698

Silva ERG, de Oliveira TPS, Bedin SPM, Rover AJ, Kern VM. 2008. Visão sistêmica na interoperabilidade dos Sistemas para segurança pública: estudo do caso de Santa Catarina. In: Conferência Ibero-Americana WWW/Internet, Lisboa. IADIS, 2008. p. 377-384.

Silva IR, Libório MP. Geovisualização e geocolaboração do patrimônio histórico de Cabo Frio-RJ. Revista Tamoios, 14(2). http://dx.doi.org/10.12957/tamoios.2018.37558

Silva JK, Libório MP, Laudares S. 2016. Geovisualização da Arborização Viária Patrimoniada da Zona Central de Sete Lagoas-MG. Revista da Sociedade Brasileira de Arborização Urbana, 11(3), 56-72.

Melo SN, Matias LF. 2016. GEOGRAFIA DO CRIME E DA VIOLÊNCIA NO BRASIL ENTRE 2007 A 2015. Revista da ANPEGE, 12(19), 146-165. DOI: 10.5418/RA2016.1219.0006.

Downs JA. 2016. Mapping sex offender activity spaces relative to crime using time-geographic methods. Annals of GIS, 22(2), 141-150. https://doi.org/10.1080/19475683.2016.1147495

Falco E, Kleinhans R. 2018. Digital Participatory Platforms for Co-Production in Urban Development: A Systematic Review. International Journal of E-Planning Research (IJEPR), 7(3), 1-27 http://dx.doi.org/10.4018/IJEPR.2018070105

Faria AHP, Alves DFC, Abreu JF. 2018. Análise espacial aplicada ao estudo do crime: uma abordagem exploratória da distribuição dos atrativos para o crime no espaço urbano de Belo Horizonte. Caderno de Geografia, 28(55), 1006-1020.

Ferreira HRSA, Marcial EC. 2015. Violência e segurança pública em 2023: cenários exploratórios e planejamento prospectivo.

Ferro AL. 2006. Inteligência de segurança pública e análise criminal. Revista Brasileira de Inteligência, 2(2), 77-92.

Forsythe KW, Marvin CH, Valancius CJ, Watt JP, Swales SJ, Aversa, JM, Jakubek DJ. 2016. Using geovisualization to assess lead sediment contamination in Lake St. Clair. The Canadian Geographer/Le Géographe canadien, 60(1), 149-158.

França Júnior FF. 2011. Atividade de inteligência no ministério público. Revista Jurídica do MPRN, 1(1), 52-77.

Furtado V, Ayres L, De Oliveira M, Vasconcelos E, Caminha C, D’Orleans J, Belchior M. 2010. Collective intelligence in law enforcement–The WikiCrimes system. Information Sciences, 180(1), 4-17.

Geggie P. 1999. Mapping and Serial Crime Prediction. In N. LaVigne, & J. Wartell (Eds.). Crime Mapping: Case Studies - Success in the Field (109-116). Washington, DC: Police Executive Research Forum.

Gerber MS. 2014. Predicting crime using Twitter and kernel density estimation. Decision Support Systems, 61, 115-125. http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2014.02.003

Google. 2017. Google maps developers. [Online] URL: https://developers.google.com/maps/documentation/javascri pt

Gualberto M, Silva Martinuci O, Libório M, Laudares S. 2017. Sistemas baseados em localização: uma leitura geográfica. Revista Espaço e Geografia, 20(2).

Harries KD. 1999. Mapping crime: Principle and practice (No. NCJ 178919). US Department of Justice, Office of Justice Programs, National Institute of Justice, Crime Mapping Research Center.

Herrmann CR. 2013. Street-level spatiotemporal crime analysis: examples from Bronx County, NY 2006–2010. In Crime modeling and mapping using geospatial technologies (pp. 73-104). Springer, Dordrecht.

IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2018. Panorama dos Estados do Brasil, Rio Grande do Norte, 2018. [Online] URL:

https://cidades.ibge.gov.br/brasil/rn/panorama

Jefferis E. 2015. Crime modeling and mapping using geospatial technologies. 2015. Cartography and Geographic Information Science. 42(2). https://doi.org/10.1080/15230406.2015.986035

Johnson PA, Sieber R, Scassa T, Stephens M, Robinson P. 2017. The cost (s) of geospatial open data. Transactions in GIS, 21(3), 434-445. https://doi.org/10.1111/tgis.12283

Laudares S. 2014. Geotecnologia ao alcance de todos. Editora Appris. Curitiba.

Máximo AA. 2004. A importância do mapeamento da criminalidade utilizando-se tecnologia de sistema de informação geográfica para auxiliar a segurança pública no combate à violência. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção). PPGEP, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis.

Meijer A, Wessels M. 2019. Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks. International Journal of Public Administration, 1-9. https://doi.org/10.1080/01900692.2019.1575664

Mohler GO, Short MB, Brantingham, PJ, Schoenberg FP, Tita GE. 2011. Self-exciting point process modeling of crime. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 100-108. https://doi.org/10.1198/jasa.2011.ap09546

Morgan J, P. Steinberg. 2013. “Testing the Usability of Time-Geographic Maps for Crime Mapping.” Geotechnologies and the Environment 8: 339–366. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-4997-9_15

Oatley GC, Ewart BW. 2003. Crimes analysis software:‘pins in maps’, clustering and Bayes net prediction. Expert Systems with Applications, 25(4), 569-588.

OpenLayers. 2017. Using OpenLayers API/OpenStreetMaps – Geocodezip. [Online] URL: http://www.geocodezip.com

PERF, Police Executive Research Forum. 2013. Compstat: Its origins, evolution, and future in law enforcement agencies. Bureau of Justice Assistance Washington, DC 20531.

Ratcliffe JH. 2004. Crime mapping and the training needs of law enforcement. European Journal on Criminal policy and research, 10(1), 65-83.

Rodríguez P, Palomino N, Mondaca J. 2017. Using Big Data and its Analytical Techniques for Public Policy Design and Implementation in Latin America and the

Caribbean. Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0000694

Santos MAF. 2016. A GEOGRAFIA DOS CRIMES VIOLENTOS EM UBERLÂNDIA-MG. Revista da ANPEGE, 12(19), 166-182. http://dx.doi.org/10.5418/RA2016.1219.0007

Senić V. 2017. The use of geographic information systems in public services. Ekonomski horizonti, 19(3), 227-239. http://dx.doi.org/10.5937/ekonhor1703227S

Walker JT, Drawve GR. 2018. Foundations of Crime Analysis: Data, Analyses, and Mapping. Routledge.

Yasobant S, Vora KS, Hughes C, Upadhyay A, Mavalankar DV. 2015. Geovisualization: a newer gis technology for implementation research in health. Journal of Geographic Information System, 7(01), 20. http://dx.doi.org/10.4236/jgis.2015.71002

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Publicado

06/15/2019

Como Citar

Borges, J. P., Libório, M. P., & Haddad, P. B. (2019). Uma nova abordagem para a geovisualização de dados de segurança pública: o caso do ministério público do Rio Grande do Norte. evista Espinhaço, 8(1). https://doi.org/10.5281/zenodo.3345138

Edição

Seção

Artigos