Complexidade das relações em redes de criminalidade
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Data
2024-05-16
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
A compreensão de que a sociedade funciona como redes interligadas levou a mudanças significativas nas técnicas e abordagens científicas em diversas disciplinas. Em particular, teve um impacto profundo na criminologia, oferecendo benefícios substanciais em termos de alocação de recursos e até salvando vidas. O surgimento de conhecimentos teóricos avançados de Ciência de Redes e Aprendizado de Máquina abriu novos caminhos para o desenvolvimento de modelos de análise de redes, considerando a relevância topológica e dinâmica dos indivíduos dentro das redes criminosas. Nos últimos anos, as abordagens baseadas em redes melhoraram através da criação de representações interconectadas, permitindo análises de rede mais abrangentes e integradas. Aproveitando vastos bancos de dados de segurança pública do Estado de Minas Gerais, Brasil, este estudo propõe modelos para identificar e classificar agentes-chave com base em redes complexas e mineração de outlier por meio de capital humano, social e misto. Várias estratégias para identificar agentes-chave que perturbam a estrutura da rede são comparadas e o desempenho das estratégias de identificação é avaliado. Os resultados demonstram que a definição proposta de capital social e Outilier Score 1 (OS1) é a abordagem mais eficiente. O modelo de identificação dos principais intervenientes sugerido para perturbar as redes criminosas permite que as autoridades responsáveis pela aplicação da lei identifiquem, visualizem e avaliem as atividades ilegais, aumentando assim a probabilidade de desmantelamento bem sucedido destas redes.
Descrição
Palavras-chave
Complexidade (Filosofia), Segurança de redes, Criminalidade, Modelagem