Estudo Online da dinâmica espaço-temporal de dados de crime a partir de dados da Rede Social Twitter

Entender a dinâmica criminal é essencial para criação de políticas públicas mais adequadas para o controle dos diversos tipos de crimes. Neste estudo, procura-se mapear a ocorrência de crimes no estado de São Paulo através da coleta de postagens na rede social Twitter. A partir da informação dos dados coletados e através de métodos de aprendizado de máquina, o trabalho tem como objetivo classificar, de forma inteiramente automatizada, a ocorrência ou não de um evento de crime na região citada. Assim, pode-se visualizar aspectos espaço tempo da distribuição dos diversos tipos de crimes de maneira dinâmica, pois as coletas podem ser realizadas em tempo real. Nesse trabalho, apresentamos a forma empregada para coleta de tweets e os métodos de aprendizado de máquina para classificação dos tweets. Inicialmente, são utilizadas e apresentadas três técnicas de classificação de textos conhecidas como: Naive-Bayes, Árvore de Decisão e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Um estudo de validação cruzada é realizado em cada uma das técnicas e essas são comparadas sob o ponto de vista da eficiência de classificação e tempo computacional.