O Repositório será lançado oficialmente no dia 9 de abril de 2025 às 14h30min no miniauditório do Campus Nova Suiça.

Navegando por Autor "Toledo, Alex Sander de Oliveira"

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    Complexidade das relações em redes de criminalidade
    (Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-05-16) Toledo, Alex Sander de Oliveira; Scarpelli, Antônio Paulo Baeta; Faria, Allbens Atman Picardi; Carpi, Laura Corina; http://lattes.cnpq.br/4216801992845696; http://lattes.cnpq.br/4164041157405626 País de Nacionalidade Brasil; http://lattes.cnpq.br/9658658789730577; Scarpelli, Antônio Paulo Baeta; Faria, Allbens Atman Picardi; Magalhaes, Arthur Rodrigo Bosco de; Hamada, Hélio Hiroshi; Oliveira, Izabela Marques de; Carpi, Laura Corina; Mattos, Thiago Gomes de; Jesus, Tiago Alves Schieber de
    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.