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CURSO ESPECIAL DE FORMAÇÃO DE SARGENTOS
UBERABA/MG
2012
ANÁLISE CRIMINAL
Sumário
UNIDADE I .................................................................................................................. 3
1. GESTÃO DAS INFORMAÇÕES CRIMINAIS ................................................. 3
1.1. Dado ........................................................................................................ 5
1.2. Informação ............................................................................................... 5
1.3. Conhecimento .......................................................................................... 6
UNIDADE II ............................................................................................................... 10
2. ANÁLISE CRIMINAL .................................................................................... 10
2.1. A análise criminal e seu campo de aplicação ........................................ 10
2.2. Conceito de análise criminal .................................................................. 10
2.3. Por quem e como é realizada a Análise Criminal A Análise Criminal .... 11
2.4. A Análise Criminal: ....................................................................................... 12
2.5. O processo de análise na Polícia Militar ................................................ 13
2.6. Análise Criminal na Polícia Militar de Minas Gerais. .............................. 15
2.7. Finalidades ............................................................................................ 15
2.8. A comunidade de estatística e geoprocessamento ............................... 16
2.9. Geoprocessamento ............................................................................... 16
2.10. Avaliação do Desempenho Operacional ................................................ 18
2.11. Acordo de Resultados ........................................................................... 19
2.12. Monitoramento de Metas ....................................................................... 19
2.13. Indicadores de avaliação ....................................................................... 20
2.14. Índices de segurança pública ................................................................ 20
UNIDADE III .............................................................................................................. 23
3. ESTATÍSTICA APLICADA A ANÁLISE CRIMINAL ...................................... 23
3.1. Definições essenciais ............................................................................ 23
3.2. Apresentação tabular de dados ............................................................. 27
3.3. Elaboração geral de tabela .................................................................... 28
3.3.1. Elementos da Tabela: ............................................................................ 29
3.3.2. Diagramação da tabela: ......................................................................... 32
3.4. Análise gráfica ....................................................................................... 35
3.4.1. Histograma ............................................................................................ 36
3.4.2. Ogiva ..................................................................................................... 36
3.4.3. Gráfico de barras ................................................................................... 38
3.4.4. Gráfico de pontos (diagrama de dispersão) ........................................... 38
3.4.5. Gráfico de setores (diagrama circular ou gráfico de pizza) .................... 40
3.4.6. Gráfico de linhas .................................................................................... 40
3.5. Medidas de Tendência Central .............................................................. 42
3.5.1. Média ....................................................................................................... 42
3.5.2. Mediana ................................................................................................... 43
3.6. Cálculo da Medida de Tendência Central .............................................. 43
3.7. Medidas de Dispersão ou variabilidade. ....................................................... 45
3.7.1. Variância .................................................................................................. 45
3.7.2. Desvio padrão .......................................................................................... 46
3.7.3 Coeficiente de variação (CV)..................................................................... 46
UNIDADE IV .............................................................................................................. 51
4. NOÇÕES DE CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO ........................ 51
4.1. Definição ................................................................................................ 51
4.2. Cartografia ............................................................................................. 52
4.3. Sistema GIS (Geographic Information Systems) ................................... 53
UNIDADE V ............................................................................................................... 55
5. MAPEAMENTO DA CRIMINALIDADE ......................................................... 56
5.1. Introdução .............................................................................................. 56
5.2. Visão geral ............................................................................................. 56
5.3. Informações do mapa ............................................................................ 58
5.4. Elementos do mapa ............................................................................... 59
5.5. Tipos de informação dos mapas ............................................................ 60
5.6. Mapas temáticos .................................................................................... 63
5.7. Função dos mapas da criminalidade ..................................................... 71
5.8. Utilidade e significado do mapa ............................................................. 72
5.9. Atividade científica ................................................................................. 74
5.10. Análise de mapas .................................................................................. 76
Referências: ........................................................................................................... 78
3
UNIDADE I
1. GESTÃO DAS INFORMAÇÕES CRIMINAIS
Os estudos da Análise Criminal baseiam-se no Pensamento Cientifico
Moderno, ou seja, o saber que em estágios históricos anteriores era constituído
unicamente pelas experiências e observações pessoais (empirismo) passa a
ratificar-se pela experimentação. Coloca-se no cenário moderno da gestão do
conhecimento o saber empírico à prova e observam-se cientificamente seus
resultados, assim, o saber deixa de repousar na especulação para o exercício do
pensamento.
Foi no contexto de desenvolvimento de um saber científico de cunho
positivista que o conhecimento estatístico foi assumido como uma ferramenta para a
construção da objetividade na investigação dos fenômenos sociais e na gestão
pública em muitos países.
A difusão do uso da estatística surge como representação de um período em
que a possibilidade de quantificação e controle da realidade constituía-se em
pensamento reinante entre analistas sociais e dirigentes.
Ao se fundamentar em uma visão científica da realidade, a gestão pública
incorpora uma série de características do saber cientifico:
A necessidade de adquirir os conhecimentos por meio da experiência
sensível;
O fato de buscar controlar ao máximo os preconceitos que deturpam a visão
da realidade;
4
A fundamentação do conhecimento em experiências empíricas rigorosamente
determinadas em termos metodológicos;
A busca pelo estabelecimento de previsões.
A Gestão de Informações Criminais, além de demandar a utilização de
técnicas científicas deve possuir algumas características, a saber:
Relevância: é fundamental que as informações a serem priorizados na
Gestão de Informações sejam relevantes ao contexto da segurança pública;
Validade: as informações trabalhadas devem estar mais próximas o possível
da realidade em que estão inseridas, não devendo nunca serem destorcidas
ou incoerentes ao contexto.
Confiabilidade: as informações coletadas devem ser de fontes confiáveis e
fidedignas, deve se observar o contexto em que foram coletadas e suas
fontes e o quanto estas correspondem à realidade;
Cobertura Territorial e Populacional: deve-se sempre delimitar de forma
eficiente o território e a população a que se referem às informações
analisadas, com fulcro a possibilitar sempre uma comparação com outros
índices demográficos daqueles;
Transparência Metodológica: todas as etapas da gestão de informações
devem ser informadas, explicadas, demonstradas e justificadas para que não
paire dúvidas sobre a legitimidade dos indicadores;
Comunicabilidade: as informações devem ser divulgadas e remeterem aos
interlocutores um sentido ou significado, ou seja, devem ser inteligíveis;
Periodicidade: esta permite uma linha histórica de resultados e comparações
pretéritas e estimativas futuras. Permite ainda o acompanhamento de
resultados;
Comparabilidade: os indicadores devem permitir a sua inferência com índices
anteriores ou similares. Devem, contudo refinar-se a sua coleta e
interpretação ao longo do tempo;
5
Estas considerações iniciais interpretam precariamente os conteúdos que a
seguir serão tratados do universo de conhecimentos que abarca a Análise Criminal
Moderna. Contudo são essenciais a uma reflexão da importância do tema tratado
neste curso.
1.1. Dado
É um registro acerca de um determinado evento para o sistema. Mesmo que
em grande quantidade, é facilmente obtido, armazenado e catalogado com a
moderna tecnologia. Entretanto, o dado carece de valor por ser um evento fora do
contexto e sem significado para o sistema.
Para que os dados se tornem úteis como informações é necessário que a
pessoa possa correlacioná-los e atuar sobre eles. Assim, eles se tornam uma forma
de observação sobre o estado do mundo. É fácil capturar, comunicar e armazenar
os dados. De acordo com Bellinger (1996), dados são apenas pontos inúteis, sem
sentido no espaço e no tempo, sem referência a outro espaço ou tempo, enfim, um
evento, uma carta, ou uma palavra, todos fora do contexto.
Segundo Fialho (2001), os atributos para serem descritos em qualquer nível
conduzem a uma representação simbólica. Tal representação recebe o nome de
“dado”, o qual pode ser oral (fonema), gráfico (grafema), gestual (querema) ou
escrito (monema ou sintagma).
1.2. Informação
6
É um conjunto de dados, os quais devidamente processados são providos de
um determinado significado e contexto para o sistema. Entretanto, apesar da
relevância e propósito, carecerá de valor se faltar à riqueza da interpretação.
Conforme Drucker (1992), informação são dados que possuem relevância e
propósito, aos quais, depois de coletados, organizados e ordenados, são atribuídos
significados e contexto.
Para que os dados se transformem em informação á fundamental que as
correlações entre vários fatos e suas aplicações para os indivíduos e para a
organização sejam evidenciadas, tornando-se visíveis e explícitas. No entendimento
de Drucker (1992), para que dados sejam convertidos em informações, é preciso
perguntar do que se necessita de quem, quando e de que forma, além da certeza de
que aqueles que podem prover as informações conhecem e compreendem suas
responsabilidades.
Segundo Nonaka e Takeuchi (1997), a informação é um fluxo de mensagens
e por meio dela não só se extrai como também se constrói o conhecimento. Alerta
Sveiby (1998) que o valor não está na informação armazenada, mas na criação de
conhecimento de que ela pode fazer parte. Informação é a disposição dos dados de
tal forma que possuam sentido, criando padrões e ativando significados na mente
das pessoas.
Entende Fialho (2001) que um conjunto de dados analisados e organizados
sob um determinado contexto e que satisfaçam um objetivo inscrito (gravado) sob a
forma escrita (impressa ou numérica), oral ou audiovisual. É um significado
transmitido a um ser consciente por meio de uma mensagem escrita em um suporte
espacial e temporal, seja ele impresso, seja ele um sinal elétrico ou uma onda
sonoro.
1.3. Conhecimento
7
O interesse pelo tema conhecimento é muito antigo. Além de ter sido
estudado, profundamente, por vários filósofos e escritores renomados, foi abordado
por diversas áreas do saber humano.
No entendimento do filósofo grego Platão, conhecimento é a crença
verdadeiramente justificada. Nonaka e Takeuchi (1997), inspirados em Platão,
consideram o conhecimento como um processo humano dinâmico de justificar a
crença pessoal com relação à verdade.
Cabe ressaltar que a epistemologia tradicional ocidental se concentrou “na
verdade” como atributo essencial do conhecimento. Sempre que nos indagamos a
respeito do conhecimento, estamos, automaticamente, tratando do problema da
verdade.
Todo conhecimento pressupõe o sujeito que quer conhecer e o objeto a ser
conhecido, que se apresentam frente a frente, em uma relação. O conhecimento é o
ato, o processo pelo qual o sujeito se coloca no mundo e, com ele, estabelece uma
ligação. A relação de conhecimento implica uma transformação tanto do sujeito
quanto do objeto. O verdadeiro conhecimento se dá no cerne do processo dialético
de ida e vinda do concreto para o abstrato, processo esse que jamais tem fim e que
vai revelando o mundo humano na sua riqueza e diversidade. Crawford (1994)
afirma que conhecimento é a capacidade de aplicar a informação a um trabalho ou a
um resultado específico.
O conhecimento é internalizado pela pesquisa, estudo ou experiência que tem
valor para a organização. No entendimento de Davenport (1998), conhecimento são
a informação valiosa da mente combinada com experiência, contexto, interpretação
e reflexão.
Assim, o conteúdo de valor agregado do pensamento humano, resultante da
percepção e manipulação inteligente das informações, se transforma em
conhecimento. Os conhecimentos existem tão somente na mente do pensador e são
base das ações inteligentes. Traduzindo tal pensamento em esquema, chegar-se-ia
ao que está explicitado no Quadro 1.
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Dado Informação Conhecimento
Simples observação sobre estado do mundo.
Registro acerca de um determinado avento para o sistema.
Evento fora do conceito e sem significado para o sistema. Não existe correlação entre os fatos e suas implicações.
O dado é inerte.
Facilmente estruturado e transferível.
É apenas a representação de eventos e não há correlação e atuação humana sobre eles.
Dados dotados de relevância e propósito.
Conjunto de dados com um determinado significado para o sistema.
Provida de determinado significado e contexto para o sistema, porém carece do valor da interpretação.
A informação é dinâmica e exige a mediação humana.
Apesar de requerer unidade de análise é muito mais fácil de transferir do que o conhecimento.
Cria padrões e ativa significados na mente das pessoas e exige consenso com relação ao significado.
Informação valiosa da mente humana.
Informação que devidamente tratada muda o comportamento do sistema.
Possui contexto significado além da reflexão interpretação e síntese.
Implica envolvimento e entendimento ativo e está vinculada à ação humana.
Frequentemente tácito e de fácil estruturação e transferência.
É a base das ações inteligentes e está ancorado nas crenças de seu detentor.
Embora os termos informação e conhecimento sejam usados com freguência
como termos intercambiáveis, existe uma nítida distinção entre informação e
conhecimento. O conhecimento, ao contrário da informação, diz respeito a crenças e
compromissos. O conhecimento é uma função de uma atitude, perspectiva ou
intenção especifica... O conhecimento, ao contrário da informação, está relacionado
à ação.
Figura 01 – Dados/Informação/Conhecimento – Ação.
9
O conhecimento se encontra não somente em objetos reais, como
documentos e sistemas, mas também nas práticas realizadas na organização e na
experiência acumulada pelas pessoas. Por isso, o processo da gestão estratégica
do conhecimento estar sendo assimilado, o conhecimento tem sido um recurso
muito mal gerido em muitas empresas e, por isso, não raro, encontram-se ainda
aquelas que operam com estruturas impróprias, sistemas obsoletos e gerentes
ultrapassados.
O mundo atual está repleto de informação desmedida, equivocada,
manipulada, dispersa, sonegada, ambígua e não confiável, e o grande desafio dos
gerentes é saber distingui-las. A máquina, cada vez mais, elimina a necessidade e a
oportunidade de contato humano, fazendo com que o homem moderno tenha pouco
tempo para se relacionar com os outros. Anestesiado pela profusão de estímulos,
ele acaba trabalhando, se distraindo e aprendendo sozinho. A mesma sociedade
que lhe cobra participação tira-lhe as condições de convivência e de contato
humano. O supremo paradoxo das relações interpessoais na atualidade é o de:
”Amar as coisas e usar as pessoas”.
Texto Complementar:
Para entender o que é Gestão do Conhecimento - Gestão do Conhecimento – Estratégia Competitivas para a Criação e Mobilização do Conhecimento na Empresa, de Saulo P. Figueiredo, pela editora
QualityMark, edição 2005.
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UNIDADE II
2. ANÁLISE CRIMINAL
2.1. A análise criminal e seu campo de aplicação
O campo de aplicação da análise criminal pode ser descrito a partir de suas
dimensões principais:
a. Orientar os gestores quanto ao planejamento, execução e redirecionamento
das ações do sistema de segurança pública, contribuindo para uma melhor
distribuição dos recursos materiais e humanos;
b. Dar conhecimento à população e a outros órgãos governamentais e não-
governamentais quanto à situação da segurança.
2.2. Conceito de análise criminal
É um processo analítico e sistemático de produção de conhecimento,
orientado segundo os princípios da pertinência e da oportunidade, sendo realizado a
partir do estabelecimento de correlações entre conjuntos de fatos delituosos
11
ocorridos e os padrões e tendências históricas da criminalidade de um determinado
local ou região.
A análise criminal serve o propósito de apoiar as áreas operacionais e da
gestão administrativa das organizações policiais, orientando o planejamento e
emprego de recursos humanos e materiais no sentido da prevenção e repressão do
fenômeno da criminalidade e da violência. Contribui de maneira objetiva para as
atividades de investigação, prisão de delinquentes, esclarecimento de crimes e
prevenção criminal.
A análise criminal é atividade desenvolvida por pessoa capacitada, que visa à
identificação dos fatores que envolvem a criminalidade, em termos quantitativos e
qualitativos, bem como a identificação de variáveis que se relacionam com esses
fatores, apresentando correlações entre si ou não.
2.3. Por quem e como é realizada a Análise Criminal A Análise Criminal
O Analista Criminal é profissional capacitado a realizar a coleta quantitativa e
qualitativa de dados dos eventos de defesa social, e de posse destes dados, realizar
inferências e relações com outros dados disponíveis, a fim de estabelecer
correlações ou não entre estes, gerando informações úteis a prevenção e combate a
criminalidade. O Analista deve ser capaz de operar Sistema, de bancos de dados,
estatísticos e de geoprocessamento, além de possuir senso crítico e experiência
profissional para gerar conhecimento acerca de suas análises.
São tarefas rotineiras do analista criminal:
A utilização de aplicativos de computador;
A realização de amostragens estatísticas aleatórias;
Elaboração de analises e estudos de correlação e regressão;
12
Estudos probabilísticos;
Além das tarefas rotineiras de coleta e análise de dados são ainda funções do
Analista Criminal:
Detecção de padrões de criminalidade;
Estabelecimento de correlações de dados acerca de suspeitos do
cometimento de delitos;
Elaboração de perfis de suspeitos e projeção da ocorrência futura de
determinados delitos;
Preparação de relatórios sobre dados e tendências criminais;
Realização de apresentações para membros da instituição policial, da
comunidade e de organizações externas;
Monitoramento da criminalidade e estabelecimento de programas preventivos,
inclusive em parceria com outros órgãos do Poder Executivo local.
Como analista; este deverá exercer suas atividades técnicas da maneira mais
independente possível, formulando conclusões baseadas exclusivamente em
convicção de caráter técnico-profissional; deverá exercer elevado grau de
independência técnica na identificação e seleção de seus processos, métodos e
técnicas de pesquisa; estabelecerá e manterá canais de comunicação direta com os
diversos órgãos envolvidos na segurança pública.
2.4. A Análise Criminal:
A análise criminal é atividade desenvolvida por pessoa capacitada, que visa à
identificação dos fatores que envolvem a criminalidade, em termos quantitativos e
qualitativos, bem como a identificação de variáveis que se relacionam com esses
fatores, apresentando correlações entre si ou não. A análise criminal é feita com
13
base nos aspectos de espaço e tempo e é fundamental no planejamento de ações e
operações policiais.
Na atuação policial a análise criminal procura chegar às causas da
criminalidade, através do estudo de seus efeitos; procura decompor os fatores e as
variáveis da criminalidade e estudá-las detalhadamente.
A análise criminal é abordada no aspecto quantitativo e qualitativo. A análise
quantitativa determina a proporção de fatores e variáveis que influenciam no
comportamento criminal. É uma abordagem numérica e de fácil interpretação,
podendo, muitas vezes, tornar-se apenas uma composição de estrutura geral da
análise criminal. A análise qualitativa é responsável pela identificação dos fatores e
das variáveis que influenciam no comportamento criminal.
A identificação é um processo mais complexo porque, além do apontamento
simples dos fatores, na realização da análise qualitativa, o analista deve conhecer a
relação que os fatores identificados têm com o comportamento criminal e entre si. A
análise qualitativa identifica o problema a ser solucionado.
2.5. O processo de análise na Polícia Militar
A análise criminal na Polícia Militar tem como princípios básicos: visão
sistêmica do problema e análise com ênfase na ação preventiva, a saber:
Visão Sistêmica do Problema: é o modo como o analista criminal deve
abordar a criminalidade; dentro de um sistema social e como um dos tópicos
principais da segurança pública.
Este processo se dá em quatro etapas:
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i. Identificação do Problema: deve se identificar objetivamente o problema não o
confundindo com as conseqüências, sendo assim, faz-se necessário
identificar primeiramente suas conseqüências;
ii. Relacionar o Problema com a Atividade fim da Polícia Militar: o analista deve
conhecer bem os objetivos da organização;
iii. Identificação de variáveis primárias do problema: diretamente relacionadas ao
problema, pode ser a causa principal do problema;
iv. Identificação de variáveis secundárias: são as variáveis que estão
indiretamente relacionadas ao problema;
A verificação de soluções para o problema parte da visão sistêmica
construída pelo analista que abrange, inclusive, outros atores do sistema de defesa
social que compartilham o problema e podem atuar na sua solução.
A análise com ênfase na ação preventiva: deve enfocar no problema da
criminalidade, os fatores tempo, espaço, modo de atuação do cidadão infrator
e tipo de crime ou delito. Na ação policial, a análise deve verificar a correta
alocação dos recursos logísticos e potencial humano para uma prevenção
eficiente e eficaz.
Figura 01.
15
2.6. Análise Criminal na Polícia Militar de Minas Gerais.
A atividade de análise criminal deve ser desenvolvida nos diversos níveis
operacionais, com o objetivo de identificar os fatores que envolvem a criminalidade,
em termos qualitativos e quantitativos, bem como, identificar as variáveis que se
relacionam com esses fatores, apresentando correlações entre si ou não.
No contexto da moderna gestão policial orientada por resultados, a atividade
de análise criminal apresenta preponderante papel, e aliada às técnicas de
planejamento, inteligência e resolução de problemas, configura-se em importante
instrumento gerencial para a efetividade das ações.
Na atuação policial a análise criminal procura chegar às causas da
criminalidade, através do estudo de seus efeitos; procura decompor os fatores e as
variáveis da criminalidade e estudá-las detalhadamente.
2.7. Finalidades
a. Facilitar a identificação e localização de problemas de segurança publica;
b. Proporcionar um acompanhamento geral e específico dos serviços e da
população da organização, além de identificar as possíveis deficiências no
policiamento;
c. Proporcionar o emprego racional dos meios;
d. Proporcionar segurança para o público interno;
e. Possibilitar a produção de melhores resultados operacionais;
f. Dar confiabilidade às informações produzidas pela corporação;
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Torna-se importante ressalvar que as variáveis estudadas pelo processo de
Análise Criminal devem ser observadas sob a ótica sistêmica, em um contexto
social, cultural, histórico e geográfico. Não podem ser consideradas de forma
isolada. A ênfase do estudo deve estar com o foco na ação preventiva a ser
desenvolvida pelo policiamento.
2.8. A comunidade de estatística e geoprocessamento
É constituída uma rede de profissionais denominada comunidade de
estatística e geoprocessamento, composta por analistas de criminalidade nos
diversos níveis da instituição, caracterizada pelo interesse comum no estudo e
desenvolvimento das técnicas de análise. Deverá então haver pelo menos um
profissional habilitado por RPM, UEOp, Cia PM e Pelotões Destacados.
2.9. Geoprocessamento
É de forma geral, o conjunto de técnicas computacionais relacionadas com a
coleta, o armazenamento e o tratamento de informações espaciais ou
georefenciadas, para serem utilizadas em varias aplicações nas quais o espaço
físico geográfico representa relevância. Constitui-se em uma das principais
ferramentas do processo de análise da criminalidade.
O Geoprocessamento permite:
o Mapeamento e caracterização das áreas integradas;
o Tendência e padrões de evolução do fenômeno criminal;
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o Padrão de comportamentos dos agressores;
o Possíveis alvos;
o Regiões de vulnerabilidade;
o Pontos geográficos estratégicos;
o Distância entre fatores, elementos e fenômenos;
o Relação entre percepções sociais do medo (sensação de insegurança) e
taxas reais de criminalidade.
A construção de mapas digitais procura incorporar a dimensão espacial à
dimensão temporal da criminalidade, além da aplicação das diversas teorias
sociológicas do crime na busca da localização dos fatores causadores dos
fenômenos, buscando servir de orientações ao planejamento operacional.
Desta forma, construção de geo-arquivos consiste na montagem de bases
georeferenciadas de informações de diversas fontes administrativas, da justiça
criminal e de dados censitários. A base espacial torna-se o denominador comum de
todas essas bases de informação oriundas de diferentes fontes, com distintas
unidades de contagem, tornando-se possível a construção de uma base de dados
que agregue os mais diversos tipos de informação.
Os arquivos de base devem conter dados estruturais da área integrada como:
eixos de ruas, quarteirões, bairros, centros comerciais, áreas verdes, favelas,
divisões administrativas dos diversos órgãos, subáreas das Companhias, áreas dos
batalhões, além de informações georeferenciadas sobre pontos comerciais e
aparelhos públicos, como bancos, supermercados, mercearias, padarias, casas
lotéricas, escolas, linhas de ônibus, prédios públicos, feiras, etc. As informações de
segurança pública a serem plotadas e analisadas no mapa devem ser produzidas
por meio dos registros de ocorrências policiais, pesquisas, e por intermédio de
atividades de inteligência como é o caso da identificação de infratores contumazes e
gangues.
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É uma das metas do Comando-Geral a extensão desta ferramenta de
trabalho a todo território mineiro, e desta forma, os Comandantes Regionais e de
UEOp devem envidar esforços no sentido de implantar o geoprocessamento,
inicialmente nos municípios – sede, estendendo posteriormente às sedes de
Companhias PM. A atualização das informações geográficas no sistema
informatizado “Geosite” deve ser uma constante, de forma a permitir a utilização das
bases desse sistema na atividade de análise criminal por intermédio do
geoprocessamento.
2.10. Avaliação do Desempenho Operacional
O principio constitucional da eficiência no serviço público, exige que a
administração, em todos os seus serviços, busque formas de alcançar eficiência na
prestação de serviços. A avaliação de resultados é citada como mecanismo para
mensuração da eficiência.
Em conseqüência da política estadual para a avaliação de desempenho, o
Comando Geral da PMMG implementa medidas de aferição do desempenho por
Comando Regionais, e por estes, a avaliação do desempenho das Unidades de
Execução.
Na Polícia Militar, o uso de processos de avaliação de desempenho é uma
demanda resultante do próprio fortalecimento da cultura mundial de prestação de
contas (accountability).
Desta forma, alguns instrumentos são desenvolvidos com a finalidade de
garantir uma avaliação de desempenho sistemática e a possibilidade da correção
dos procedimentos dentro de um período de tempo que possibilite a influência
positiva nos resultados. Ressalta-se que a busca por melhores resultados não pode
e nem deve implicar desrespeito aos princípios legais que norteiam a atividade de
polícia ostensiva.
19
Os instrumentos descritos a seguir representam práticas de sucesso
utilizadas, sobretudo na administração gerencial e que são importantes mecanismos
de planejamento e avaliação que devem ser desdobrados pelos Comandos
Regionais de forma a adaptá-los com propriedade para todos os escalões
subordinados.
2.11. Acordo de Resultados
É o instrumento de contratualização de resultados instituído pelo Governo
Estadual, já celebrado pelo Comando da PMMG, de forma integrada ao Sistema de
Defesa Social. Baseia-se na projeção de metas a serem atingidas periodicamente,
tanto de produtividade quanto de redução da incidência da criminalidade. Metas
estas que são desdobradas aos Comandos Regionais, e estes por sua vez a todas
as Unidades de Execução.
2.12. Monitoramento de Metas
Uma vez que existam metas definidas e acordadas para as diversas Unidades
Operacionais, deve haver a fragmentação destas em metas parciais dispostas em
períodos de tempo que permitam a observação de distorções em menor proporção
temporal. O monitoramento de metas permitirá a correção das medidas de
intervenção focalizadas no problema, garantindo o cumprimento da meta geral ao
final do período.
20
2.13. Indicadores de avaliação
Indicadores são instrumentos quantitativos de avaliação de aspectos e
variáveis que fazem parte de um processo de produção ou serviço. Os indicadores
são unidades de mensuração referencial que permitem a rápida visualização de
parâmetros-chave para a produção de serviços, possibilitando ao gestor a
identificação imediata do problema ou de queda no desempenho.
Na PMMG os indicadores devem ser projetados de forma a auxiliar os
gestores na verificação de parâmetros de resultado como é o caso da criminalidade
incidente em uma unidade territorial, mensuração da produtividade alcançada pelos
diversos serviços, bem como mensuração de parâmetros de processo, como é o
caso, por exemplo, do tempo de resposta ou atendimento. Existem ainda os
indicadores de parâmetros administrativos ou de apoio.
A fim de possibilitar um painel ou mapa gerencial de apoio a decisão, os
comandos regionais devem produzir instruções normativas para a construção e
definição dos indicadores técnicos em cada região de subordinação, observando-se
os parâmetros científicos de criação desses indicadores.
2.14. Índices de segurança pública
Os índices e taxas de segurança pública correspondem à relação das
ocorrências em cada município com dados fornecidos pelos indicadores de
segurança pública.
Os totais de ocorrências específicas, relacionadas com a população, resultam
nos seguintes índices de segurança pública:
a. Índice de Criminalidade;
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b. Índice de Criminalidade Violenta;
c. Índice de Contravenção;
d. Índice de Assistência;
Conforme norma internacional, os índices são calculados por intermédio da
fórmula: n° de ocorrências x 10.000/população.
Tendo em vista que várias cidades do Estado possuem população com
menos de 10.000 habitantes, devem ser utilizados para o cálculo do índice os
valores:
n° de ocorrências x 1.000 / população.
O que corrige a discrepância que ocorreria em cidades com menos de 10.000
habitantes.
A definição das naturezas relacionadas aos índices são as seguintes:
a. Índice de Criminalidade: relacionadas conforme artigos do Código Penal e
Legislação Especial;
b. Índice de Criminalidade Violenta: Memorando 90.495/2011 EMPM:
o Crimes Violentos – CV: B01.121 Homicídio (tentado/consumado); B01.148
Sequestro ou Cárcere Privado (consumado); C01.157 Roubo (consumado);
C01.159 Extorsão Mediante Seguestro (consumado); D01.213 Estupro
(tentado/consumado).
o Crimes Violentos Contra o Patrimônio (CVPat.) - C01.157 Roubo
(consumado); C01.159 Extorsão Mediante Seguestro (consumado);
c. Índices de Contravenções: relacionados conforme artigos da Lei das
Contravenções Penais e Legislação Especial (Código de Trânsito Brasileiro,
Código Florestal);
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d. Índice de Assistência: selecionadas as classes voltadas diretamente à
assistência.
A Relação entre o número de bancos, veículos, escolas, bem como outros,
agregados à quantidade de ocorrências respectivas, resultam em taxas.
As taxas devem ser separadas nos seguintes grupos:
Taxas de Crimes contra o patrimônio – Furtos;
Taxas de Crimes contra o patrimônio – Roubos;
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UNIDADE III
3. ESTATÍSTICA APLICADA A ANÁLISE CRIMINAL
Estatística é uma ciência aplicada que fornece métodos para coleta,
organização, descrição, análise e interpretação de dados, para utilização dos
mesmos na tomada de decisões.
A coleta, a organização, a descrição dos dados, o calculo e a interpretação de
coeficientes pertencem à Estatística Descritiva, enquanto a análise e a interpretação
de coeficientes pertencem à Estatística Indutiva ou Inferencial, também denominada
medida da incerteza ou métodos que se fundamentam na teoria da probabilidade.
3.1. Definições essenciais
Fenômeno: é todo fato observado na natureza. Para os fins de estatística,
interessam aqueles fatos que possam ser medidos de algum modo, seja
numericamente, seja quanto à variação de suas qualidades. A análise quantitativa
de fenômenos é de simples compreensão, porque trata da quantidade de vezes em
que eles são observados. A análise qualitativa requer outro tipo de percepção, que
tente apreender o estado como o fenômeno se apresente. Por exemplo, o sexo dos
indivíduos da espécie humana é um fenômeno que, estatisticamente analisado,
pode ser visto sob a forma de variação entre masculino e feminino. Aqui não entram
observações de ordem psicológica, religiosa ou filosófica, nem a raríssima
ocorrência do hermafroditismo, nem preferências sexuais possíveis, nos indivíduos
24
da espécie humana, mas apenas a variação entre duas possibilidades comuns que
interessam na análise do fenômeno.
Dado Estatístico: é um dado numérico, considerado a matéria-prima sobre a
qual se vão aplicar os métodos estatísticos.
População: é o conjunto total de elementos portadores de, pelo menos, uma
característica comum ou observável; também pode ser definida como qualquer
coleção de indivíduos ou valores, finita ou infinita. Assim pode-se falar em população
dos Cabos da PMMG, população dos revólveres calibre .38 da PMMG e assim por
diante.
Desta forma, é possível afirmar que população refere-se somente a uma
coleção de indivíduos (Cabos), ou ao objeto a que se refere o interesse da pesquisa
(revólveres calibre .38).
Amostra: em termos estatísticos, é uma parcela representativa da população,
examinada para se tirar conclusões sobre esta. Na estatística existem técnicas
apropriadas de seleção da amostra que asseguram, com pequena margem de erro,
a extensão das conclusões da amostra para toda a população.
Estimador: é uma característica numérica determinada na amostra, é uma
função dos dados amostrados. Genericamente, estimadores são as equações
matemáticas utilizadas para determinar um parâmetro de amostra.
Parâmetro: é toda medida estatística que caracteriza uma determinada
distribuição de probabilidades ou que fornece alguma informação sobre os dados
amostrais. Exemplo: média, mediana.
Estimativa: é um valor aproximado do parâmetro e é calculado com o uso da
amostra. Todo valor obtido da amostra é denominado estimativa. Por exemplo: no
Batalhão de Solenidade, os militares possuem altura média de 1,645m. . Assim,
conforme mencionado, o estimador é a fórmula matemática usada para calcular a
25
média, e , a estimativa é o valor assumido como média, isto é, 1,645m. Em outras
palavras, estimador é uma fórmula matemática e estimativa, o resultado numérico
desta fórmula.
Distribuição Estatística: Ferramenta matemática que tem como função
prever a ocorrência de um fenômeno, baseado na coleta de um número limitado de
informações. Exemplo: pesquisas de intenção de voto.
Variável: é o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.
Variável qualitativa ou (categórica):
É o tipo de variável na qual os valores são expressos por atributos, isto é, por
características não-numéricas dos elementos do conjunto, como sexo, cor da pele,
estado de conservação, grau de satisfação de cliente, etc. São as características
que não possuem valores quantitativos; são definidas por categorias:
a) Variável nominal: não existe ordenação dentre as categorias. Ex: sexo, cor
dos olhos, doente, sadio etc.
b) Variável ordinal: existe uma ordenação entre as categorias. Ex: escolaridade
(ensino fundamental, médio, superior), estágio da doença (inicial,
intermediário, terminal), meses do ano (janeiro, fevereiro, março, etc.), etc.
a) Variável quantitativa:
Tipo de variável expressa em números e à qual está sempre vinculada a idéia
de valor, de quantidade. Dividi-se em variável discreta e variável contínua.
a) Variável discreta: tipo de variável expressa em números inteiros, não
negativos. Em matemática, equivale ao conjunto dos números naturais.
Geralmente, resulta de contagens e assume valores inteiros. Por exemplo: 12
homicídios; 14 furtos. Variáveis como essas não devem ser expressas em
valores como 15,5, pois não existe, para a estatística, registro de meio delito.
b) Variável contínua: resulta de uma mensuração, e a escala numérica de seus
possíveis valores corresponde ao conjunto dos números reais, ou seja,
podem assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites ou,
26
equivalentemente, é aquela que pode assumir qualquer valor ao longo de
uma reta. Exemplo: altura de pessoas em cm.
Diagrama:
Figura 02.
Estatística Descritiva e Estatística Inferencial:
Os registros de dados vêm utilizando apenas a descrição, resumo e análise
de dados, tais procedimentos limitava-se a apresentação de dados em forma de
tabelas e gráficos e constituem o que chamamos de estatística descritiva, sem
procurar inferir qualquer coisa que ultrapassem os próprios dados.
Embora a estatística descritiva seja um ramo importante da estatística e
continue sendo amplamente utilizada, isto exige que na sua análise haja
generalizações que ultrapassem as informações obtidas na sua amostra, como por
exemplo, prever o fluxo de tráfego em uma rodovia ainda em construção com base
no tráfego observado em rodovias alternativas. Esses métodos estatísticos que
permitem a generalização é a denominada inferência estatística, cuja principal
característica, além da generalização, é a incerteza que ocorre na generalização,
porque dispomos apenas de informações parciais, incompletas ou indiretas.
A análise exploratória de dados é ferramenta crucial no estágio de síntese de
dados, através de técnicas estatísticas; é um método científico de organização,
resumo, apresentação e análise de dados.
Variável
Quantitativa
Discreta
Contínua
Qualitativa
Nominais
Ordinais
27
Na análise estatística, é importante distinguir entre dados contínuos e dados
discretos, pois são de vital importância, existindo técnicas de análise estatística
específicas para cada tipo de dado.
3.2. Apresentação tabular de dados
A apresentação tabular de dados são orientações que visam fixar conceitos e
procedimentos aplicáveis à elaboração de tabelas de dados numéricos, de modo a
garantir a clareza das informações apresentadas, atendendo o rigor estatístico de
acordo com as “Normas de Apresentação Tabular” do IBGE (1993).
Tabela: é uma forma não discursiva de apresentar informações, das quais o
dado numérico se destaca como informação central. Na sua forma, identificam-se
espaços e elementos.
28
3.3. Elaboração geral de tabela
Figura 03.
Topo
Rodapé
Centro
Divisão da Tabela
29
3.3.1. Elementos da Tabela:
a. Número: uma tabela deve ter número inscrito no eu topo, sempre que um
documento apresentar duas ou mais tabelas, para identificá-las, permitindo
assim sua localização.
A localização da tabela deve ser feita com algarismos arábicos, de modo
crescente, precedidos da palavra Tabela, podendo ser subordinada ou não a
capítulos e seções de um documento.
Exemplos:
Tabela 5 (identifica a quinta tabela de um documento);
Tabela 17.5. (identifica a quinta tabela do décimo sétimo capítulo de um
documento).
b. Título: toda tabela deve ter título inscrito no topo, para indicar a natureza e as
abrangências geográficas e temporal dos dados numéricos. Notadamente o
título deve indicar o fenômeno estudado; a sua localização e a data ou
espaço de tempo de ocorrência do fato.
As indicações da natureza e abrangência geográfica dos dados
numéricos devem ser feitas sem abreviações, por extenso, de forma clara e
concisa.
Exemplos:
Tabela 3.1.3.1: Furtos e Roubos a Estabelecimentos Lotéricos, por
Municípios, Minas Gerais; período de Brasil – 1980-1990.
Tabela 3.1.3.2: Total de Homicídios, em números absolutos e relativos, por
bairro – Belo Horizonte – Minas Gerais – 2011.
30
c. Moldura: a estruturação dos dados numéricos e dos termos necessários à
compreensão de uma tabela deve ser feita com, no mínimo, três traços
horizontais paralelos. O primeiro para separar o topo. O segundo para
separar o espaço do cabeçalho e o terceiro para separar o rodapé (Figura
03).
A moldura de uma tabela não deve ter traços verticais que a delimitem à
esquerda e à direita.
Exemplo:
Tabela 1: Taxa de desemprego por 1000 habitantes, nos principais bairros da cidade
de Enrico Dutra/ES, período de 1998 – 1999.
Bairro Taxa de Desemprego/1000 habitantes
Santo André 6,10
Santo Antônio 7,10
Aimoré 6.50
Lisboa 7,16
Rio Doce 11,80
Porto 15,21
Pedreira 7,77
Fonte: Dados fictícios
d. Cabeçalho: toda tabela deve ter cabeçalho, inscrito no espaço deste, para
indicar, completamente ao título, o conteúdo das colunas. A indicação do
conteúdo das colunas deve ser feita com palavras ou com notações de forma
31
clara e concisa. A indicação com palavras deverá ser feita por extenso e sem
abreviações.
e. Indicador de Linha: toda tabela deve ter indicadores de linha, inscritos nas
colunas indicadoras, para apontar, completamente ao titulo, o conteúdo das
linhas. A indicação do conteúdo das linhas deve ser feita com palavras ou
anotações, de forma clara e concisa. A indicação com palavras deverá ser
feita por extenso e sem abreviações.
f. Sinais convencionais: uma tabela deve ter sinal convencional, inscrito em
uma célula, sempre que houver necessidade de se substituir um dado
numérico. A substituição de um dado numérico deve ser feita por um dos
sinais abaixo, conforme o caso:
a) - dado numérico igual a zero, não resultante de arredondamento;
b) .. não se aplica dado numérico;
c) ... dado numérico não disponível;
d) 0 ; 0,0 ou 0,00 dado numérico igual a zero, resultante de
arredondamento de um dado numérico originalmente positivo.
e) -0; -0,0 ou -0,00 dado numérico igual a zero, resultante de
arredondamento de um dado numérico originalmente negativo.
g. Apresentação de tempo: toda série temporal consecutiva deve ser
apresentada, em uma tabela, por seus pontos, inicial e final, ligados por hífen
(-).
Exemplos:
32
- 1981-1985 (apresenta dados numéricos para os anos de 1981, 1982, 1983,
1984 e 1985)
- OUT 1991 – MAR 1992 (apresenta dados numéricos para os meses de
outubro, novembro e dezembro de 1991 e janeiro, fevereiro e março de
1992);
- 30.05.1991-06.06.1991 (apresenta dados numéricos para os dias 30 e 31
de maio de 1991 e 1,2,3,4,5 e 6 de junho de 1991).
3.3.2. Diagramação da tabela:
Toda tabela que ultrapassar, em número de linhas e/ou de colunas, as
dimensões de uma página, deve ser apresentada em duas ou mais partes.
Se a tabela ultrapassar a dimensão de uma página, em número de linhas, e
tiver poucas colunas, basta apresentar a tabela em duas partes, lado a lado,
separando-se as partes por um traço vertical duplo, repetindo o cabeçalho, conforme
FIG. 4:
33
FIGURA 04 – Modelo de diagramação lado a lado
Se a tabela tiver muitas colunas, que ultrapassarem a dimensão de uma
página, mas tiver poucas linhas, basta apresentar o conteúdo em duas ou mais
partes, na mesma página, separadas por um traço horizontal duplo, repetindo o
cabeçalho e as colunas e linhas indicadoras (ver FIG. 5).
FIGURA 05 – Modelo de tabela com muitas colunas
34
Para tabelas cujo conteúdo não couber em uma página, ela deverá ser
dividida, em quantas partes (páginas) forem necessárias. Cada página deverá ter a
indicação da tabela, o cabeçalho da tabela e a indicação de continua para a primeira
página, continuação para as demais e conclusão para a última. O traço horizontal
deverá aparecer somente na última Lina da última tabela, conforme FIG. 6.
FIGURA 06 – Modelo de tabela muito longa, em mais de uma página
Toda tabela que ultrapassar as dimensões da página obedecendo ao que se
segue:
a. Cada página deve ter o conteúdo do topo e o cabeçalho da tabela ou o
cabeçalho da parte;
b. Cada página deve ter uma das seguintes indicações: continua para a
primeira, conclusão para a última e continuação, para as demais;
c. Cada página deve ter colunas indicadoras e seus respectivos cabeçalhos.
35
Nota: no caso de tabela que contenha um número de colunas tal que seja
possível a sua apresentação em duas páginas confrontantes,
independentemente do número de linhas, é dispensável a apresentação das
colunas indicadoras e seus respectivos cabeçalhos na página confrontante à
direita. Nesse caso, a primeira e a última coluna devem ser de indicação do
número de ordem das linhas.
d. O traço horizontal da moldura que separa o rodapé deve ser apresentado
somente em cada página que contenha a última linha da tabela;
O conteúdo do rodapé só deve ser apresentado na página de conclusão.
3.4. Análise gráfica
Antes do uso de qualquer ferramenta estatística, é necessária uma análise
através de gráficos, pois eles fornecem informações relevantes para a síntese dos
dados.
Os principais tipos de gráficos usados na representação estatística são:
Histograma;
a. Histograma;
b. Ogiva;
c. Gráfico de barras;
d. Gráfico de pontos;
e. Gráfico de setores;
f. Gráfico de linhas;
36
O objetivo das explicações seguintes é permitir que sejam eles utilizados de
forma adequada, respeitando o rigor estatístico.
Os gráficos são construídos facilmente pelo Excel, SPSS, Minitab e muitos
outros softwares existentes no mercado.
3.4.1. Histograma
O histograma é usado para variáveis continuas; uma das informações básicas
por ele fornecidas trata da simetria da distribuição (se é simétrica ou assimétrica).
Exemplo:
Gráfico 01.
3.4.2. Ogiva
Apresenta uma distribuição de freqüências acumuladas, utiliza uma poligonal
ascendente utilizando os pontos extremos.
37
Exemplo:
Gráfico 02.
38
3.4.3. Gráfico de barras
O gráfico de barras é usado para variáveis discretas e não para mensurações
em escala contínua; fornece as mesmas informações do histograma. É usado
normalmente para representar variáveis do tipo de crimes (número de homicídios,
número de roubos, etc.).
Exemplo:
Gráfico 03.
3.4.4. Gráfico de pontos (diagrama de dispersão)
Um diagrama de dispersão é a representação da relação entre duas ou mais
variáveis através de gráficos cartesianos, em que cada eixo representa uma das
variáveis. Assim, os registros de uma mesma observação são tomados como sendo
as coordenadas de um ponto num espaço bidimensional (dois eixos cartesianos). O
objetivo básico dessa forma de se representar dados é procurar identificar, no
39
conjunto de pontos que constituem os dados de um experimento ou observação,
padrões que sugiram a natureza da relação entre as variáveis consideradas.
A idéia básica implícita no uso de diagrama de dispersão é a de que, existindo
uma relação entre as variáveis pesquisadas, tal relação é passível de expressão
através de uma equação matemática. Assim sendo, um determinado padrão que
surja de um levantamento de dados deverá refletir tal relação matemática. As
eventuais diferenças entre a efetiva posição dos pontos e a posição que seria de se
esperar deles, segundo a relação matemática que se supõe existir, são interpretadas
como sendo devidas a erros de medida, aos efeitos de variáveis intervenientes e/ou
a flutuações aleatórias.
Exemplo:
Gráfico 04.
40
3.4.5. Gráfico de setores (diagrama circular ou gráfico de pizza)
Para construir um diagrama circular ou gráfico de pizza, repartimos um disco
em setores circulares correspondentes às porcentagens de cada valor (calculadas
multiplicando-se a freqüência relativa por 100). Este tipo de gráfico adapta-se muito
bem para as variáveis qualitativas nominais.
Exemplo:
Gráfico 05.
3.4.6. Gráfico de linhas
É um tipo de gráfico de extrema importância na análise criminal; representa
observações ao longo do tempo, em intervalos iguais ou não. Tais conjuntos de
41
dados são denominados séries históricas ou séries temporais. Estas traduzem o
comportamento de um fenômeno ao longo do tempo.
As informações básicas desse tipo de gráfico são tendência e sazonalidade.
Denomina-se tendência um comportamento assumido pela variável, como, por
exemplo, o aumento ou diminuição do número de furtos ao longo do tempo. A
sazonalidade refere-se a padrões idênticos, ou quase, que uma série temporal
parece obedecer durante anos sucessivos. Por este gráfico pode-se observar quais
crimes ocorrem com maior ou menos freguência em determinadas épocas e, com
isto, planejar mecanismos para combate especifico à modalidade delituosa.
Exemplo:
Gráfico 06.
42
3.5. Medidas de Tendência Central
As medidas de tendência central mostram o valor representativo em torno do
qual os dados tendem a se agrupar, com maior ou menor freguência. São utilizadas
para sintetizar em um único número o conjunto de dados observados. As duas
medidas mais utilizadas são a média e a mediana. Em alguns conjuntos de dados
aparecem números que divergem muito dos demais. Tais números são
considerados valores discrepantes. São também medidas de tipicidade, indicando os
valores que melhor representam um conjunto de dados.
3.5.1. Média
É o quociente da divisão de dois números. Na parte superior da divisão
(numerador), coloca-se o resultado da soma dos valores dos elementos do conjunto
de dados. Na parte inferior da divisão (denominador), coloca-se o número que
corresponda à quantidade de elementos desse mesmo conjunto. Em termos
gráficos, para fins de cálculo, este número é representado pela letra “n”. Assim, se
um conjunto é composto pelos números 2,17,40 e 85, a média será calculada:
1°. Somando-se esses valores;
2°. Dividindo o valor obtido, por 4, pois são quatro os elementos do conjunto.
A média é representada pela fórmula:
Onde o numerador significa o somatório dos valores dos elementos do
conjunto, e o denominador (n) representa a quantidade de elementos somados.
43
A média deve ser usada quando a distribuição dos dados é simétrica.
Consideram-se simétricos os dados de um conjunto que ficam distribuídos de
maneira relativamente uniforme em torno da média, isto é, existe uma quantidade
aproximadamente semelhante, entre o grupo de elementos que está acima e o que
está abaixo da média.
3.5.2. Mediana
É uma medida e tendência central, em que 50% do conjunto de dados ficam
abaixo de um certo valor e os outros 50%, acima.
3.6. Cálculo da Medida de Tendência Central
O cálculo da medida de tendência central consiste em estimar, dentre outras
medidas, quais são a média e a mediana do conjunto de números que se tem em
mãos. Em um conjunto de dados, quando a média e a mediana possuem valores
próximos, é indiferente usar uma ou outra. Entretanto, quando possuem valores
muito diferentes, deve-se retornar ao conjunto de dados e observar se existe algum
número discrepante, isto é, se há algum número considerado outlyer. Se a
distribuição é assimétrica, caso possua pelo menos uma das duas situações, a
mediana deverá ser preferida em detrimento da média.
Exemplo:
Em determinada cidade, o número de homicídios mensal no ano de 1998
apresentou os seguintes valores:
44
Tabela 3.3 : Quantidade de homicídios mensal na cidade de Vilaças ano 1988
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
8 10 7 8 11 11 12 12 9 6 8 11
Fonte: Dados Fictícios.
A média (𝐱 ) = 𝐱𝐢
𝐧𝐢=𝟏
𝐧=
𝟏𝟏𝟑
𝟏𝟐= 𝟗, 𝟒𝟏𝟔.
Mediana (𝐱 ), também denominada de 2° quartil dos dados amostrais, é o valor
do “meio” do conjunto de dados, quando os dados estão dispostos em ordem
crescente. Se n é impar, esse valor é único; se é par, a mediana é a média
aritmética simples dos valores centrais.
Exemplo: considerando o exemplo, para calcular a mediana é necessário
colocar os dados em ordem crescente e depois pegar o valor central.
06 07 08 08 08 09 10 11 11 11 12 12
Como n é par (n=12), a mediana será a média aritmética simples dos valores
centrais.
Mediana (x ) = 9+10
2 = 9,5
09 10 12 12 17 18 19 19 22 23 25
Como n é impar (n=11), a mediana é o valor 18, pois divide ao meio o
conjunto de dados ordenados (cinco valores acima e abaixo de 18).
45
3.7. Medidas de Dispersão ou variabilidade.
Uma medida única, seja média ou mediana, não é suficiente para descrever
de modo satisfatório um conjunto de dados. Torna-se, então, necessário estabelecer
medidas que indiquem o grau de dispersão, ou variabilidade, em relação ao valor
central. Várias são as medidas de dispersão existentes na literatura estatística,
porém, apenas as duas mais comuns utilizadas serão apresentadas; a variância e o
desvio padrão.
3.7.1. Variância
A variância de um conjunto de dados reflete os desvios destes ou valores em
relação ao valor central, ou seja, à média. Para eliminar os desvios negativos sem
elevar ao quadrado, o que favorece em cálculos para grandes amostras. Esta
medida obtida (média dos quadrados dos desvios), denominada Variância, é
expressa pela seguinte equação matemática:
Na fórmula, n é o tamanho da amostra e x é a média aritmética dos dados.
Ressalta-se que a variância é uma grandeza quadrática, não refletindo a grandeza
original da medida. Assim, caso se torne o número de acidentes automobilísticos
mensais no decorrer de um ano, sua variância será expressa em números de
acidentes elevado ao quadrado.
Essa medida de dispersão é uma das importantes da literatura estatística,
mas pelo fato de sua apresentação na forma quadrática, torna sua interpretação, em
alguns casos, inconveniente. Por isso o ideal é usar o desvio padrão.
46
3.7.2. Desvio padrão
O desvio padrão nada mais é do que a raiz quadrada da variância. É uma
medida de dispersão baseada em dados e na sua grandeza original. Desta forma,
na hipotética situação de se observarem, em média, 34 acidentes mensais em
determinada rodovia, com desvio-padrão 4, pode-se concluir que esta média varia
em 4 acidentes para mais ou para menos. Assim a equação matemática resume-se:
A variância e desvio padrão são valores que dependem da magnitude dos
dados. Desta forma, não é razoável comparar a variância ou os desvios padrão de
dados com naturezas diferentes. Por exemplo: sabe-se que, em localidades com
maior concentração de pessoas, o número de furtos, em termos de dados brutos, é
bem superior aquele verificado em localidades com menos concentração de
pessoas. Desta forma, se numa cidade A, de aproximadamente 2.000.000 pessoas,
ocorrem 540 furtos mensais com um desvio padrão de 144,50 e numa cidade B, com
aproximadamente 500.000 pessoas, ocorrem 128 furtos com desvio padrão de
44,80, qual a maior variabilidade dos delitos ocorridos? Na cidade A ou B? Existe
uma medida estática denominada coeficiente de variação, que é usada para
responder a este tipo de questão.
3.7.3 Coeficiente de variação (CV)
O desvio padrão tem a mesma unidade de medida que os dados, mas o
coeficiente de variação é uma medida adimensional (uma porcentagem), pois tanto o
desvio padrão quanto a média são expressos em unidades originais dos dados. A
47
grande utilidade o CV é permitir a comparação das variabilidades de diferentes
conjuntos de dados. Matematicamente, o CV é definido como:
CV = s
x 100
O CV nada mais é que o desvio padrão dos dados, dividido pela média destes
mesmos dados, e a multiplicação disto por 100.
No caso abordado acima, tem-se que o CV da cidade A, é:
x = 540 e s = 144,50
CV = 144,50
540 (100) = 26,75%
Para a cidade B, tem se:
x = 128 e s = 44,80
CV = 44,80
128 (100) = 35%
Desta forma, conclui-se que o total de roubos na cidade A permanece estável
ou está mais sob controle do que na cidade B.
48
3.8. Índices de criminalidade, taxas e coeficientes
Índices e taxas são medidas estatísticas idealizadas para mostrar as
variações de um grupo ou de uma variável, correlacionadas ao tempo, à localização
geográfica, ou a outras características como rendimento, produtividade, etc.
Os índices são razoes entre duas grandezas tais que uma não inclui a outra.
Exemplo:
Densidade demográfica = 𝐏𝐨𝐩𝐮𝐥𝐚çã𝐨
𝐒𝐮𝐩𝐞𝐫𝐟í𝐜𝐢𝐞
ICV = 𝐬𝐨𝐦𝐚𝐭ó𝐫𝐢𝐨 𝐝𝐨𝐬 𝐜𝐫𝐢𝐦𝐞𝐬 𝐯𝐢𝐨𝐥𝐞𝐧𝐭𝐨𝐬
𝐩𝐨𝐩𝐮𝐥𝐚çã𝐨
As taxas são coeficientes multiplicados por uma potência de 10 (10, 100,
1000, ...) para tornar o resultado mais inteligível.
Exemplos:
Taxa de mortalidade = coeficiente de mortalidade x 1000
Taxa de natalidade = coeficiente de natalidade x 1000
Taxa de Crimes Violentos = ICV x 1000
Os principais índices usados na área operacional são os índice de
criminalidade violenta (ICV) e o índice de criminalidade (IC). Estas duas medidas
estatísticas tornam-se comparáveis às modalidades delituosas ao longo do tempo ou
em relação à localização geográfica.
Os coeficientes são razões entre o número de ocorrências e o número total,
tais que uma inclui a outra, exemplo:
49
a. Roubos em que houve pris ão do agente
Total de roubos , esta medida poderia ser um coeficiente
de eficiência de determinada companhia.
b. Armas apreendidas no batalh ão
Tota l de apreens ões no Estado , coeficiente de apreensões de armas.
Notadamente se estes coeficientes forem expressos em termos de
percentual, a interpretação será facilitada.
Observa-se que todas as medidas, índices, taxas ou coeficientes refletem as
relações (quociente) entre dois valores numéricos.
3.9. Índices relativos
Índices relativos é a relação entre a quantidade de uma modalidade de crimes
em um período determinado, e essa mesma quantidade noutro período, denominado
básico ou de referência. De maneira geral, se qa e qb são total de crimes durante
período a e b, respectivamente, o índice relativo ou variação do período b, referido
ao período a, é denominado por qa e representado por qa/qb.
Exemplo: suponha que o número total de veículos furtados no 1° semestre
de 2000, em certo bairro, foi de 25 (qa veículos e que a quantidade de veículos
furtados no 2° semestre de 2000 seja de 30 (qb ) veículos. Logo, a quantidade
relativa ou a variação do número de furtos do 2° semestre (semestre dado), em
relação ao 1° semestre (período básico), é dada por:
qa/qb = qb
qa =
Total 2° semestre de 2000
Total 1° semestre de 2000 =
30
25 = 1,2
50
Para facilitar a compreensão, é conveniente multiplicar por 100 e subtrair por
100, ficando assim: variação 1° semestre 2000/ 2° semestre 2000 = 1,2 x 100 – 100
= 20 (lê-se: variação do 2° semestre de 2000 em relação ao 1° semestre de 2000),
ou seja, um aumento de 20% em relação ao período anterior.
Propriedade de Reversibilidade no tempo:
Se qa, qb, qc ...., representam os totais de crimes dos períodos a,b,c, ...
respectivamente, tem-se a seguinte propriedade:
qa/b = 1
qb/a
Exemplo:
O aumento do furto de veículos no 2° semestre de 2000 em relação ao 1°
semestre de 2000 foi de 1,2, ou seja, 20% (qa/b). Para se determinar a variação do 1°
semestre de 2000, em relação ao 2° semestre de 2000 (qb/a):
qb/a = 1
qa/b =
1
1,2 = 0,83.
Logo, 0,83 x 100 – 100 = 17 (lê-se a variação do 1°semestre em relação ao 2°
semestre de 2000). Portanto, em relação ao 2° semestre, o número de furtos do 1°
semestre é 17% menor do que o 2° semestre. Ela estabelece que, se dois períodos
são permutados, os totais relativos são correspondentes.
Texto Complementar: Regras de Arredondamento;
51
UNIDADE IV
4. NOÇÕES DE CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO
4.1. Definição
Pode-se definir Geoprocessamento como o conjunto de técnicas
computacionais relacionadas com a coleta, o armazenamento e o tratamento de
informações espaciais ou georeferenciadas, para serem utilizadas em sistemas
específicos a cada aplicação que, de alguma forma, utilize espaço físico geográfico.
Segundo LAZZAROTTO, geoprocessamento é o uso automatizado de
informações que, de alguma forma, está vinculada a um determinado lugar no
espaço, seja por meio de um simples endereço ou por coordenadas.
Pode-se citar pelo menos quatro categorias de técnicas relacionadas ao
tratamento da informação espacial
a. Técnicas para coleta de informação espacial;
b. Técnicas de armazenamento de informação espacial;
c. Técnicas para tratamento e análise de informação espacial;
d. Técnicas para o uso integrado de informação espacial.
Informações georeferenciadas têm como característica principal a localização,
ou seja, estão ligadas a uma posição especifica do globo terrestre por meio de suas
52
coordenadas. Vários sistemas fazem parte do Geoprocessamento, dentro os quais o
GIS (Sistema de Informações Geográfica), que é o sistema que reúne maior
capacidade de processamento e análise de dados espaciais. A Utilização destes
sistemas produz informações que permitem tomar decisões para colocar em prática
ações. Estes sistemas se aplicam a qualquer tema que manipule dados ou
informações vinculadas a um determinado lugar no espaço, e que seus elementos
possam ser representados em um mapa, tais como, casas, escolas, hospitais, etc...
Muitas vezes o volume de informações inviabiliza não apenas a qualidade da
informação, mas, também, a união dos fatores importantes para uma decisão
acertada. É neste aspecto que entra a colaboração dos sistemas de
Geoprocessamento, e principalmente do GIS.
Utilizando-se de software apropriado, pode-se plotar em um mapa os locais
em que houver a incidência de determinados delitos, possibilitando uma análise
espacial da criminalidade. É possível, ainda, obter informações temporais sobre os
delitos (dias da semana, horários), informações sobre agentes criminais (quantidade,
descrição física, armamento, modo de operação), etc. o cruzamento destas
informações e a análise criminal possibilitam a identificação de padrões e auxiliam
na prevenção de futuros delitos.
Um sistema GIS poderá apresentar respostas a estas exigências sem
nenhum esforço e dentro de poucos minutos. Esta busca pode ser feita sem auxilio
de um GIS, mas não se pode, neste caso, avaliar o esforço e o tempo para
encontrar o desejado.
4.2. Cartografia
Segundo a Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), citada por
53
LAZZAROTTO, cartografia é a arte de levantamento, construção e edição de mapas
e cartas de qualquer natureza. Mapas, segundo um conceito moderno, são
apresentações ou abstrações da realidade geográfica, ferramentas para a
apresentação da informação geográfica nas modalidades visual, digital e tátil.
Cartografia é, portanto, ciência e arte que se propõe a representar, através de
mapas, cartas e outras formas gráficas (computação gráfica), os diversos ramos do
conhecimento do homem sobre a superfície e o ambiente terrestre. É ciência quando
se utiliza do apoio cientifico da Astronomia, da Matemática, da Física, da Geodésia,
da Estatística e de outras ciências para alcançar exatidão satisfatória; é arte quando
recorre às leis estéticas da simplicidade e da clareza, buscando atingir o ideal
artístico da beleza.
A cartografia, cuja função essencial é representar a realidade através de
informações espaciais de uma forma organizada e padronizada, incluindo
acuracidade, precisão, recursos matemáticos de projeções cartográficas, para a
determinação de coordenadas e ainda recursos gráficos de símbolos e texto, tem
tido suas aplicações estendidas a todas as atividades que, de alguma forma,
necessitem conhecer parte da superfície terrestre. O mapa é, portanto, uma
ferramenta fundamental no estudo da distribuição espacial da criminalidade.
4.3. Sistema GIS (Geographic Information Systems)
Geographic Information Systems (GIS) são sistemas automatizados usados
para armazenar, analisar e manipular dados geográficos, ou seja, dados que
representam objetos e fenômenos em que a localização geográfica é uma
característica inerente à informação e indispensável para analisá-la.
GIS é um sistema computacional composto de softwares e hardwares, que
permite a integração entre bancos de dados alfanuméricos (tabelas) e gráficos
(mapas), para o processamento, análise e saída de dados georefenciados. Os
54
produtos criados são arquivos digitais contendo mapas, gráficos, tabelas e relatórios
convencionais.
O GIS engloba, em sua definição, vários aspectos já abordados na definição
de Geoprocessamento, porém, ao GIS agregam-se ainda os aspectos institucionais,
de recursos humanos (peopleware) e principalmente a aplicação específica a que se
destina.
A tecnologia GIS se utiliza de um sistema composta por softwares e
hardwares que estão submetidos a uma organização de pessoas interligadas para
um mesmo fim, que se utilizam de dados georefenciados visando à possibilidade de
mesmo fim, que se utilizam de dados georefenciados visando à possibilidade de
planejar e monitorar questões ligadas ao espaço físico geográfico, através dos
produtos gerados pelo sistema. Estes são arquivos digitais contendo mapas,
gráficos, tabelas e relatórios convencionais.
GIS é um conjunto de ferramentas computacionais composto de
equipamentos e programas que, por meio de técnicas, integra dados, pessoas e
instituições, de forma a tornar possível a coleta, o armazenamento, o
processamento, a análise e a disponibilização, a partir de dados georefenciados, de
informação produzida por meio das aplicações disponíveis, visando maior facilidade,
segurança e agilidade nas atividades humanas referentes ao monitoramento,
planejamento e tomada de decisão relativas ao espaço geográfico.
Muitas pessoas, quando falam em GIS, referem-se, especificamente, aos
softwares e não à tecnologia. Percebem-se frequentemente dificuldades de
comunicação entre profissionais que se utilizam da mesma nomenclatura para se
referir a conceitos diferentes. Assim, para um entendimento mais completo, é
necessário explicar os principais componentes de um GIS, no qual o software é
apenas um desses componentes.
Software: é formado por um conjunto de programas (geridos por um determinado
sistema operacional), cuja finalidade básica é coletar, armazenar, processar e
analisar dados geográficos, tirando partido do aumento da velocidade, facilidade de
55
uso e segurança no manuseio destas informações, apontando para uma perspectiva
interdisciplinar de sua utilização.
Hardware: é o conjunto de equipamentos necessários para que o software possa
desempenhar as funções descritas. De forma sucinta, inclui o computador e
periféricos, como impressora, plotter, scanner, mesa digitalizadora, unidades de
armazenamento (unidades de disco flexível, disco rígido, CD-ROM, fitas magnéticas
e ZIP drives). A comunicação entre computadores também pode ser citada, sendo
realizada por meio de um ambiente de rede.
Dados: são os dados físicos, compostos por arquivos onde os dados são
armazenados. Se estes dados são associados à programas de gerenciamento, os
quais permitem executar rotinas de manutenção e controle, o que resulta são
bancos de dados. Basicamente, os sistemas de bancos de dados são recebidos
para gerenciar grandes quantidades de informação.
Recursos humanos (usuários): são pessoas com objetivos comuns, que formam
uma organização ou grupo de trabalho. O GIS por si só não garante a eficiência nem
a eficácia de sua aplicação. Como em qualquer organização, ferramentas novas só
se tornam eficientes quando se consegue integrá-las adequadamente a todo o
processo de trabalho. Para isto não basta apenas investimento, mas o treinamento
de pessoal, usuários e dirigentes, para maximizar o potencial de uso de uma nova
tecnologia.
Metodologia ou técnicas de análise: estão diretamente ligadas ao conhecimento e
à experiência do profissional que, a partir de um objetivo definido, submete seus
dados a um tratamento especifico, para obter os resultados desejados. Este aspecto
mostra que a qualidade dos resultados de um GIS não está ligada somente à sua
sofisticação e capacidade de processamento. Muito mais que isso, é proporcional a
experiência do usuário.
UNIDADE V
Texto Complementar:
Sistemas de Coordenadas;
G.P.S;
56
UNIDADE V
5. MAPEAMENTO DA CRIMINALIDADE
5.1. Introdução
Pode-se considerar o mapeamento da criminalidade como uma das técnicas
utilizadas pelo analista criminal para a produção de informações necessárias ao
planejamento operacional, proporcionando a prevenção do crime.
O mapeamento do crime, aliado às técnicas de estatística, geoprocessamento
e conhecimentos de bancos de dados, torna-se uma ferramenta importantíssima na
gestão da informação para a prevenção e combate à criminalidade.
Para se utilizar o mapeamento do crime, como ferramenta, deve-se conhecer
os conceitos de geoprocessamento e SIG (Sistema de Informação Geográfica).
O analista criminal também deve saber operar um SIG, para a realização de
diversas análises.
5.2. Visão geral
57
O mapeamento da criminalidade é a representação gráfica da distribuição
espacial dos dados de criminalidade, através de mapas.
Antes da informática, o geoprocessamento do crime era realizado através da
utilização de alfinetes e etiquetas sobre mapas cartográficos de papel. Esse trabalho
tinha o mesmo efeito dos realizados atualmente, contudo requeria muito tempo,
trabalho e conhecimento por parte dos analistas, para produzir mapas explicativos e
adequados. Muitos mapas, depois de prontos, já haviam se tornado obsoletos, por
motivo da evolução do “modo de operação” do infrator da lei.
Com o passar dos anos e com o desenvolvimento da informática, a utilização
de computadores para produzir mapas e processar dados tornou-se cada vez mais
freqüente, devido ao desenvolvimento e facilidade de aquisição dos equipamentos e
programas.
Hoje em dia, um mapa de acompanhamento de determinado delito, que
demorava semanas para ficar pronto, em tempos passados, pode ser produzido em
apenas alguns minutos, bem como modificado e copiado.
O mapeamento de dados não é, contudo, uma prerrogativa e nem uma
iniciativa as forças policiais. Vários órgãos públicos e privados utilizam-se de mapas
para a visualização de dados e informações. Após a década de 1990, varias
prefeituras de cidades brasileiras começaram a utilizar mapas para a gestão de
informações relacionadas a saneamento básico, educação, impostos e tributos,
saúde pública, urbanização, trânsito urbano e administração pública em geral.
Atualmente, algumas empresas públicas e privadas também se utilizam de
mapas para estudo do solo, controle de grandes propriedades agropecuárias,
acompanhamento de recursos hídricos, redes pluviais, redes de distribuição,
gerenciamento de energia elétrica, malha rodoviária, controle florestal, transporte de
cargas e pessoas, dentre outros.
Os órgãos policiais, que têm como principais funções o combate e a
prevenção do crime, através de policiamento preventivo, repressivo e investigatório,
também viram nessa metodologia a possibilidade de mapear e conhecer o
comportamento criminal na sociedade, para uma melhor prestação de serviços. A
58
ausência de indicadores sociais de criminalidade que façam uma medida adequada
entre aos fatos ocorridos (fatores objetivos) e a sensação de segurança (fatores
subjetivos) pode ser apontada como um dos principais motivos para a utilização do
mapeamento do crime.
Para as polícias, os mapas proporcionam a verificação da concentração de
crimes e delitos por tempo e espaço (local), bem como têm um importante papel na
pesquisa, análise e apresentação dos dados. Através dos mapas, podem-se
formular hipóteses para crimes e delitos, para posterior verificação e comportamento
criminal. Outro aspecto é que, através dos mapas, pode-se estudar o padrão de
mobilidade da população e acompanhar o crime organizado, informação
fundamental ao trabalho policial.
5.3. Informações do mapa
Os mapas são definidos com as seguintes características:
i. São desenhos de informações sobre áreas e lugares;
ii. Auxiliam na visualização dos dados;
iii. São como aquelas figuras proverbiais que valem mais que mil palavras;
iv. Permitem a rápida visualização da informação.
Assim como outras formas de visualização, os mapas são resultado da
atividade cientifica: formulação de hipóteses, coleta de dados, análise, revisão dos
resultados e avaliação da hipótese inicial como aceita ou rejeitada em prol de uma
versão modificada.
A construção dos mapas envolve tomar um conjunto de dados e decidir de
acordo com o método já padronizado. Deve-se tomar decisões acerca do tipo de
59
mapa a ser preparado, de como serão os símbolos ou os tons, de como serão
tratadas as informações estatísticas, etc.
Símbolos ou legendas exageradas podem, por exemplo, chamar a atenção
para partes dos mapas que deveriam ser menos enfatizadas do ponto de vista
puramente cientifica. Uma má escolha de cores ou de intervalos também pode fazer
muita diferença. A missão cientifica do mapa pode, assim, ser subvertida por
escolhas artísticas inadequadas, e escolhas ruins do lado da ciência podem afetar
de maneira semelhante os elementos artísticos.
Os mapas tentam mostrar algum aspecto da realidade. Mas assim como os
livros, filmes, televisão ou jornais que tentam fazer o mesmo, eles são insuficientes.
Afinal de contas, a única representação perfeita da realidade é a própria realidade.
5.4. Elementos do mapa
Os mapas apresentam, em geral, os seguintes elementos que ajudam a
proporcionar consistência e careza aos leitores:
i. Um título (ou legenda) para a descrição do mapa;
ii. Uma legenda para a interpretação do conteúdo do mapa, como símbolos e
cores;
iii. Uma escala para a tradução da distância no mapa em distância no solo;
iv. Orientação indicando a direção.
Alguns mapas podem ser tão simples que a legenda não é necessária. Um
exemplo seria um mapa mostrando pontos, cada qual representando um
arrombamento residencial. O título do mapa pode conter informações necessárias,
dispensando, assim, a necessidade de uma legenda.
60
Exemplo:
Mapa 01.
5.5. Tipos de informação dos mapas
Os mapas podem fornecer uma ampla variedade de informações, que incluem
localização, distância e direção, bem como padrão apresentação de dados pontuais
ou de área. Cada tipo de dado tem significados diferentes, conforme o tipo de
usuários a que se destine.
Localização: é, na perspectiva do analista criminal, o tipo mais importante de
informação a ser representado ou reunido em um mapa. Onde as coisas
aconteceram, ou onde podem acontecer no futuro, é a informação mais procurada e
potencialmente útil, pois tem diversas implicações para os investigadores me para a
61
alocação dos recursos da polícia e da comunidade, além da sua utilidade no campo
do planejamento e da política.
Distância: a distância não é muito útil como informação abstrata. Ela toma
vida quando traduzida em algum tipo de relação: qual a distância da casa da vitima
até o local em que foi assaltada? Qual a distância máxima que as viaturas são
capazes de percorrer dentro de um ambiente urbano especifico para que atendam
às chamadas em tempo aceitável? Que distância em suspeito poderia ter percorrido
em um período de tempo específico?
Direção: a direção é mais útil quando combinada com a distância, embora
seja uma informação tipicamente importante na análise criminal, a menos que ela se
relacione a outros processos e condições relevantes. “É utilizada, em geral, num
contexto descritivo, como “a zona quente dos arrombamentos está se movendo para
o oeste”, ou “roubos seriais se movem para o sudeste,” ou “ o lado leste se tornando
uma área de alta criminalidade”.
Padrão: o padrão é um conceito especialmente útil na análise criminal, na
medida em que esta envolve a descrição ou análise do padrão das ocorrências. O
padrão pode ser uma ferramenta investigatória poderosa, porque o modo como os
pontos se configuram podem nos dizer algo acerca do processo que leva a esta
configuração. Os padrões são, em geral, classificados como aleatório, uniforme,
aglomerado ou disperso.
Pontos: em uma configuração aleatória, os pontos têm a mesma
possibilidade de estar em qualquer lugar do mapa. Os pontos se distribuem
aleatoriamente pelo mapa. Em uma distribuição uniforme, os pontos se encontram
igualmente espaçados. Também se pode dizer que um padrão de aglomerações, os
pontos vizinhos é maximizada. Em um padrão de aglomerações, os pontos se
encontram aglomerados, com áreas substancialmente vazias.
Distribuições discretas: quando dados pontuais são combinados dentro de
unidades de área como distritos, áreas de patrulha, de recenseamento ou bairros,
uma área é separada da outra; ela é discreta. O mapeamento por áreas discretas
pode ser utilizado para reorganizar os dados pontuais em um contexto mais
62
significativo para um propósito específico. Os comandantes podem, por exemplo,
desejar visualizar a distribuição das transgressões relacionadas a drogas por ronda
de patrulha para decidir como a carga de trabalho deve ser dividida. Isto pode ser
medido através da densidade, que expressa a freqüência com que algo ocorre
dentro de uma área.
63
5.6. Mapas temáticos
Mapa temático é, como o nome sugere, um mapa para um tema ou tópico.
Os mapas temáticos são de uma variedade quase infinita e incluem a maioria dos
mapas mostrados pela mídia, como, por exemplo, a dispersão das formigas
vermelhas, a situação dos impostos sobre vendas por Estado, ou a densidade
populacional mundial.
Os mapas temáticos são como uma grande kit de ferramentas – pode-se
escolher um tópico e então selecionar as diversas maneiras possíveis de converter
os dados em um mapa inteligível que comunique à audiência de maneira eficaz. Os
mapas temáticos podem ser quantitativos ou qualitativos.
Exemplo:
Mapa 02.
64
Os mapas quantitativos apresentam informações numéricas, como o
número de crimes em uma área ou a taxa de criminalidade.
Mapas qualitativos mostram dados não numéricos, como o tipo de utilização
da terra ou características vítima/criminoso, como homem ou mulher, jovem ou
adulto.
A informação no nível de endereço demanda um tipo de mapa temático,
enquanto os dados medidos apenas no nível do bairro, distrito ou unidade de
recenseamento exigem outra abordagem. Na seguinte caracterização dos mapas
temáticos, há exemplos dos diversos modos com que eles podem ser produzidos:
Os mapas estatísticos utilizam símbolos proporcionais, gráficos de setores
circulares ou histogramas para visualizar os aspectos quantitativos dos dados. São
colocados símbolos estatísticos em cada subdivisão do mapa, como áreas de
patrulha, caso contenham uma grande quantidade de detalhes, especialmente
quando são mapeadas muitas subdivisões geográficas e diversas propriedades de
informações. Dados nominais, como raça das vitimas em gráficos de setores
circulares com base nos distritos, podem ser representados em um mapa estatístico.
Mapas pontuais (de pino) utilizam pontos para representar incidentes
individuais ou números específicos, como quando um ponto equivale a cinco
incidentes (a agregação de diversos incidentes em um único ponto ó seria feita em
um mapa de pequena escala). Um mapa que mostre a localização do tráfico por tipo
de droga dominante em cada caso é um exemplo de mapa pontual com dados em
escala nominal.
Os mapas pontuais são provavelmente os mais utilizados pela polícia, na
medida em que mostram a localização dos incidentes de maneira bastante precisa
quando se utiliza dados no nível de endereços.
Onde há muitos pontos a serem mapeados, a utilização dos dados pontuais
pode resultar em uma bagunça de pontos sobrepostos ou nenhum significado. Isso
pode acontecer, por exemplo, se as chamadas de emergência forem mapeadas
utilizando os endereços de uma cidade grande. Pode ser necessário sintetizar os
dados pontuais por área para que os dados se tornem inteligíveis. Os mapas
65
pontuais também ficam confusos caso sejam sintetizadas as categorias criminais
mais freqüentes durante longos períodos de tempo. Portanto, embora seja possível
representar a informação locacional com precisão razoável nos mapas pontuais, a
agregação por área na forma de um mapa pode produzir um mais inteligível que a
apresentação de cada ponto individual.
Uma desvantagem da utilização de símbolos estatísticos nos mapas é que
eles podem sobrepor um ao outro, resultando em uma bagunça ininteligível. O
desenho do mapa deve levar em conta o seu tamanho final, a escala a ser utilizada
e a possibilidade de excesso de símbolos.
Exemplo:
Mapa 03.
Os mapas lineares mostram ruas e rodovias, bem como fluxos, através de
símbolos lineares como linhas proporcionais em espessura representando os fluxos.
66
Além dos mapas básicos de ruas e rodovias, os analistas da criminalidade não
utilizam mapas lineares com freqüência – sua aplicação mais comum é a
investigação do roubo de veículos, mostrando as conexões entre o local do roubo e
o local da recuperação.
Exemplo:
Mapa 04.
Mapa de Kernel: por sua elevada aplicabilidade no campo do mapeamento
do crime, um tipo específico de mapa receberá enfoque. Trata-se do Mapa de
Kernel. Compreender a teoria em que está fundamentado esse tipo de mapa requer
algumas considerações sobre conhecimentos da Matemática, como se vê adiante.
Como, além disso, a idéia central que envolve o mapa de Kernel é a probabilidade,
isto é, o ramo do conhecimento humano que estuda possibilidades de ocorrências
de determinados eventos, ambos serão intercalados e às vezes relacionados entre
si.
Trata-se, pois, de verificar se um determinado evento pode ou não ocorrer e
qual o percentual dessa possibilidade. Por questões de pura convenção a
possibilidade total, que seria de 100% de chance do fato x acontecer, é indicada
matematicamente pelo numero 1, ao passo que a probabilidade zero, isto é, a total
67
impossibilidade desde mesmo evento ocorrer é indicada matematicamente pelo
número 0. Desse modo, quando se fala em probabilidade, tem-se como extremos do
raciocínio os números 0 e 1.
Exemplificando, se a técnica probabilística indica que um individuo tem uma
chance em quatro, de ser atropelado em um certo cruzamento, isso seria expresso,
dentro da probabilística, pelo número 0,25. De modo análogo, ao se analisar as
chances de uma pessoa saudável sofrer um ataque cardíaco fulminante, um grupo
de cientistas constata, hipoteticamente, que seria uma chance a cada 1000
indivíduos saudáveis. Isso seria indicado, dentro da probabilística, pelo número
0,001.
Esse entendimento é base para a compreensão do mapa de Kernel, porque
este é um tipo especial de mapa que indica, graficamente, as possibilidades de
ocorrência de determinado evento, no espaço geográfico que se decida analisar. Por
exemplo, uma cidade. Na PMMG, em regra, tal mapa é utilizado na representação
de probabilidades no espaço correspondente a uma quadrícula, que mede 200m x
200m.
Geralmente, esse tipo de divisão espacial em quadrículas, serve para
construir cartões-programa. No entanto, com o advento do geoprocessamento
aplicado ao planejamento operacional, essas quadriculas passaram a ser base para
construção de mapas e Kernel que representam os antigos espaços territoriais
definidos em simples quadrículas. Estas continuam existindo, contudo, são lançadas
em um arquivo virtual que passa a calcular, entre 0 e 1, o valor da probabilidade
associada a cada quadrícula, no que diz respeito a um ou mais tipos de delitos. O
número resultante em cada quadricula é denominado Kernel, que é o nome
abreviado da expressão kernel estimation, de origem norte-americana, que traduzido
significa núcleo-estimador.
Desse modo, analisando-se o município de Findomodopólis, percebe-se que
ele, por exemplo, divisível em 80(oitenta) quadriculas de 200m x 200m. Como se
trata de indicar, dentro de cada quadrícula, a probabilidade, entre 0 e 1 (zero e total),
isto é, cada kernel de certo delito, ter-se-á, ao final dos lançamentos, cada
quadrícula com um kernel, isto é, com uma probabilidade associada a um delito,
68
expressa em valor numérico probabilístico. Até esse ponto, não está, tecnicamente,
trabalhando sobre um mapa de kernel, mas é importante introduzir o conceito de
kernel nessa etapa do conhecimento sobre o tema, para se obter, com maior
facilidade, e clara e fácil compreensão final.
Compreendida esta etapa de lançamentos de dados, deve-se passar agora
ao entendimento de como as cores são usadas para facilitar a visualização do
conjunto de probabilidades expresso no conjunto de quadrículas em que se repartiu
um município. Frise-se que não precisa necessariamente ser um município, podendo
tal mapa ser construído a respeito de uma região de uma cidade, ou ainda sobre um
conjunto de ruas de um grande bairro, ou ainda de uma área localizada em torno de
um estádio. Enfim, depende do desejo de quem está lançando os dados e pretenda
analisá-los por meio de um mapa de Kernel.
Por pura convenção, semelhante àquela que estimulou como limites da
probabilidade os números 0 e 1, definiu-se que probabilidades maiores, ou seja,
próximas de 1, são representadas em cores mais escuras, ou mais fortes, indicando
assim, maior intensidade de ocorrências do delito. Por outro lado, probabilidades
menores são expressas em cores mais brandas tendendo ao branco, indicando
valores próximos à impossibilidade absoluta, extrema, ou seja, zero.
Obtida essa variância de colorações e intensidades, vai-se ter, logicamente,
ao se observar o município de Findomundópolis, uma imagem geral, expressa em
quadrículas, que traz um mapa dotado de espaços mais escuros, outros mais claros.
Eis um mapa de Kernel! Graças aos avanços da tecnologia gráfica, essa coloração é
feita automaticamente, à medida que se lança no computador dotado do programa
específico, os dados sobre quantidades de delitos de natureza x, y, ou z (se forem
três, por exemplo, os tipos de crimes lançados).
Em outras palavras, a utilidade do mapa de Kernel está em permitir estimar-
se a intensidade de um padrão de pontos, estimativas que é, por fim, expressa em
cores mais ou menos fortes, no mapa.
Pois bem, essa é a explicação visual do mapa de Kernel. No entanto, é
preciso inserir mais um raciocínio a respeito de seus bastidores. O que cada kernel
69
não indica apenas quantidade (intensidade) de delitos, em determinada quadrícula,
mas sim a posição de cada um desses delitos, dentro da quadrícula. Isto não muda
o fato de que o mapa de Kernel trará sempre uma visão de intensidades maiores ou
menores de cores em um mapa de um certo espaço geográfico, mas é interessante
saber que, na verdade, o que permite a transformação de números em cores não é
simplesmente um cálculo baseado em valores, mas em posições.
O valor seria uma medida de influencia das amostras na quadrícula. Esta é
denominada célula, no contexto de mapeamento de crimes. Para fins técnicos, deve-
se conhecer a fórmula utilizada automaticamente pelo programa de computador,
para a geração das estimativas de kernel, isto é, dos pontos expressos em cores,
dentro de cada célula de 200m x 200m (quadrícula), que equivale a quatro
quilômetros quadrados (4km2).
Exemplos:
Mapa 05.
70
Mapa 06.
71
5.7. Função dos mapas da criminalidade
Os mapas normalmente são vistos como ferramentas de exibição. Na
realidade, os mapas desempenham um papel importante no processo de pesquisa e
análise. O mapeamento é mais eficaz quando suas múltiplas capacidades são
reconhecidas em toda sua extensão.
O mapa de criminalidade é o produto final de um processo que começa com o
primeiro relatório policial, que passa pela equipe do processamento de dados, é
introduzido no banco de dados e finalmente transformado em um símbolo no papel.
Mas os mapas podem ser úteis de outras formas, como adiante se vê.
Pensamento visual: neste caso, o mapa é utilizado para criar idéias e
hipóteses acerca do problema que está sendo investigado. Analisando um mapa,
pode-se, por exemplo, notar uma relação, correlação, entre fatores ambientais que
de outra forma não teriam sido notados. Esta correlação pode ser vertical no sentido
de que se captam as conexões entre fenômenos distintos, como os crimes, a
ocupação da terra e a demografia. Pode-se, alternativamente, perceber uma relação
horizontal na qual se reconhece um fator comum que perpassa um tipo especifico de
crime, como pichações em tipos semelhantes de locais onde houve crimes.
Comunicação visual: à medida que passa do pensamento visual à
comunicação visual, avança-se do domínio individual às atividades de síntese e
apresentação. A síntese implica em mesclar diversos tipos de informações, neste
caso, as camadas do sistema de informação geográficas (SIG) – em um produto
final coerente. Embora a síntese seja essencialmente cientifica, o julgamento
humano é o núcleo do processo de filtragem e refinamento.
A apresentação junta todos os pedaços relevantes do mapa. O mapa pode
ser altamente persuasivo, caso forneça informações relevantes para a questão com
a qual se lida, e seja bem projetado.
Um problema pouco reconhecido pelos analistas criminais é que, para
algumas pessoas, os mapas não significam nada. Elas podem não compreender
nem a escala, nem a simbolização. Como resultado, não se tem senso de distância,
72
relativa ou absoluta, e são incapazes de tirar conclusões significativas a partir de um
mapa.
Enquanto os policiais possuem uma percepção geográfica razoável, devido
em parte à sua experiência de campo, os membros da comunidade podem não
possuí-la. Uma atenção especial deverá ser dada aos mapas direcionados à
comunidade. Deve-se inserir em um mapa para a comunidade, por exemplo, fotos
digitais de pontos de referência para mostrar aos moradores como os mapas se
relacionam ao seu ambiente.
5.8. Utilidade e significado do mapa
Um problema pouco conhecido pelos analistas criminais é que, para algumas
pessoas, os mapas não significam nada. Elas podem não compreender nem a
escala, nem a simbolização. Como resultado, não têm senso de distância, relativa
ou absoluta, e são incapazes de tirar conclusões significativas a partir de um mapa.
Enquanto os policiais possuem uma percepção geográfica razoável, devido
em parte à sua experiência de campo, os membros da comunidade podem não
possuí-la. Uma atenção especial deverá ser dada aos mapas direcionados à
comunidade. Deve-se inserir em um mapa para a comunidade, por exemplo, fotos
digitais de pontos de referência para mostrar aos moradores como os mapas se
relacionam ao seu ambiente.
PETERSON(1995) APUD HARRIES (1999) desenvolveu diversas teorias e
modelos para explicar como a informação visual é processada:
Modelo fásico – a informação visual caminha ao longo de três estágios (ou
fases) da memória. O primeiro (icônico) é muito curto e lida com o reconhecimento
inicial. O segundo (armazenagem visual e curto prazo) é mais longo, porém tem
menos capacidade, introduzindo então a questão da complexidade. A mudança do
73
icônico para o de curto prazo demanda atenção. A informação é então enviada para
a memória visual de longo prazo. As imagens de longo prazo constituem pistas que
auxiliam o reconhecimento de novos estímulos visuais.
Teoria do padrão de reconhecimento – as imagens icônicas são
convertidas em algo reconhecível através do padrão de associação.
Modelo computacional – este sofisticado modelo tridimensional se
assemelha ao processo de abstração na cartografia.
Essas considerações técnicas lembram que a produção do mapa é só metade
do caminho. Também é necessário atentar para como ele é interpretado. O
armazenamento de pistas para a interpretação das imagens visuais na memória de
longo prazo significa que a familiaridade proporciona uma vantagem substantiva na
interpretação dos mapas. Frequentemente se esquece o fato de que o mapa que se
construiu é extremamente familiar para seu construtor, porém, pouco ou nada
familiar para aqueles que não possuem pontos de referência em sua memória de
longo prazo, ou que não tiveram tempo suficiente para estudar e processar os
detalhes.
A utilização dos diversos tipos de instrumentos estatísticos nos mapas
depende da imaginação do analista. Pode ser útil, por exemplo, combinar o mapa
com um diagrama de dispersão que mostre uma relação colateral, como as
chamadas de emergência segundo hora do dia (gráfico) e segundo a localização
(mapa). Os softwares de mapeamento oferecem inúmeras possibilidades, pois os
programas geralmente são capazes de produzir tanto gráficos quanto mapas, e de
combiná-los em layouts de maneira útil.
Por isso, são úteis algumas orientações:
Evitar mapas temáticos de taxas de criminalidade para pequenas áreas como
quarteirões, porque eles podem produzir resultados falsos em áreas onde não há
moradores, mas há crimes;
Acrescentar, em alguns mapas, uma indicação de que algumas áreas com
altas taxas de criminalidade têm população residencial pequena ou zero. Outra
74
forma de comunicar este fato seria avisar que não foram calculadas, ou mesmo que
foram omitidas intencionalmente têm a população residencial pequena ou zero.
Outra forma de comunicar este fato seria avisar que não foram calculadas, ou
mesmo que foram omitidas intencionalmente as taxas para áreas com pequena ou
nenhuma população residencial. Isto deve ser feito com cuidado, pois alguns leitores
podem concluir que a Polícia tem algo a esconder, caso pensem que os dados
foram manipulados de maneira seletiva;
Na utilização de cores e tonalidades, usar cores mais escuras ou tonalidades
de cinza para valores maiores e cores mais claras para valores menores.
5.9. Atividade científica
O mapeamento do crime, devido aos seus aspectos relacionados ao
levantamento de informações, pode ser abordado como uma atividade cientifica.
Segundo HARRIES (1999), tal mapeamento abrange a cartografia e o processo
hipotético-dedutivo.
O mapeamento do crime concebido no campo cartográfico é identificado por
três escolas que seguem uma linha temporal:
a) A escola geográfica, predominante na França entre 1830 e 1880, onde
o mapeamento se baseava em dados sociais e seus resultados
tendiam a se concentrar na influencia de variáveis como o fator
econômico e densidade populacional sobre a criminalidade;
b) A escola tipológica, onde o enfoque era a relação entre as
características físicas e mentais das pessoas e a criminalidade;
75
c) A escola da ecologia social, surgida no início do século XX,
relacionando os padrões de criminalidade às variações geográficas em
condições sociais.
Sob o ponto de vista hipotético-dedutivo, HARRIES (1999) entende que assim
como outras formas de visualização, os mapas são resultados da atividade
científica: formulação de hipóteses, coleta de dados, análise, revisão dos resultados
e avaliação da hipótese inicial como aceita ou rejeita em prol de uma versão
modificada. Para o autor, a construção dos mapas envolve tomar um conjunto de
dados e decidir de acordo com o processo hipotético-dedutivo.
Os mapas podem ser vistos como uma abstração da realidade, contudo, essa
abstração pode demonstrar mais ou menos informações. HARRIES (1999)
menciona que, quanto maior a abstração, menor a informação, pois a abstração fica
mais longe da realidade, mas a comunicação visual do mapa é mais eficaz por ser
mais simples e inteligível. Já uma menor abstração é igual a mais informação, por
estar mais próxima da realidade; todavia, a comunicação visual é menos eficaz,
devido à maior complexidade e menor inteligibilidade.
Outras perspectivas importantes são o espaço e o tempo. Nesse sentido, o
mapeamento do espaço envolvendo distancia, direção e local pode ser relacionado
a mapas de: dia da semana, mês, ano, hora do fato e tempo decorrido do fato.
Esses mapas são fundamentais nas análises e apontam padrões.
Os padrões são fatores que ligam o mapeamento da criminalidade à atividade
cientifica. As atuais pesquisas científicas buscam padrões em determinados
comportamentos. Aos padrões, podem ser aplicadas as teorias que, se confirmadas,
podem tornar-se regras. Os mapas, devidamente construídos, podem identificar
certos padrões no comportamento criminoso, que por sua vez geram teorias que
podem ser comprovadas com ações policiais preventivas.
76
5.10. Análise de mapas
A análise de mapas pode ser abordada em dois pontos, segundo HARRIES
(1999). O primeiro aponta o escopo da análise, envolvendo os níveis de análise
macro e análise micro. A análise macro, no contexto da Polícia Militar de Minas
Gerais (PMMG), pode ser apontada como análise da criminalidade em Minas Gerais
ou análise da criminalidade na 5ª Região de Polícia Militar, por exemplo, ou ainda,
análise da área do 4° Batalhão de Polícia Militar. A análise macro mostra-se útil
apenas a nível estratégico e governamental, ou seja, quando abrange a população
do Estado de Minas Gerais, principalmente no que se refere à alocação de recursos
e políticas de governo.
A análise micro se restringe à atuação de uma Companhia da PMMG, por
exemplo, a subárea da 191ª Cia PM, que é responsável por alguns bairros da cidade
de Uberaba/MG. Esse tipo de análise é mais eficaz, principalmente pelo fato de que
o comportamento da criminalidade é percebido mais localmente.
A Análise de mapas pode se desenvolver por duas perspectivas teóricas
mencionados por HARRIES (1999): interpretação da análise rotineira e interpretação
do comportamento espacial criminoso.
A “interpretação da atividade rotineira” apresenta onde os crimes ocorrem
devido a três fatores:
a) Objetivos satisfatórios – existência de fatores que possibilitem o
cometimento de infrações que trarão resultados satisfatórios aos
infratores;
b) Provável ofensor – cidadão propenso à prática de delitos;
c) Ausência de prevenção – ausência de fatores que possam prevenir o
ato delituoso.
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Diagrama do Crime (Triângulo do Crime):
Trabalhando com a perspectiva da interpretação da atividade rotineira, o
analista tenta encontrar nos mapas os três fatores, relacionando-os e extrapolando
as informações e os dados apresentados, buscando em outras fontes as respostas
de perguntas decorrentes da identificação dos três elementos.
A segunda perspectiva apontada por HARRIES (1999) enfoca o
“comportamento espacial criminoso”, ou seja, todo criminoso utiliza pistas e
sinais ambientais para escolher suas vítimas, podendo ser interpretado , também,
como todo criminoso escolhe seus alvos ou vítimas em um estudo de aspectos
sociais, físicos e ambientais. Nesse caso o analista deve, além de utilizar diversas
fontes de informação, fazer uma empatia, colocando-se no lugar do infrator e
observando os fatores analisados pelos criminosos, tentando perceber o padrão do
comportamento. As perspectivas teóricas são bastante úteis na análise micro.
Autor motivado
Vítima Potencial
CRIME
Ausência de
prevenção
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REFERÊNCIAS:
DANCEY, CHISTINE P, REIDY, JONH, REIDY. Estatística sem matemática para
Psicologia. Porto Alegre: Bookmam, 2006. 3ªed.
HARRIES, Keith. Mapping Crime: Principle and Practice. Dezembro 1999.
KELLING, George R, J. BRATTON, William. Taxas de criminalidade em declínio:
Uma visão de bastidores sobre a história de Nova York.
LEVIN, JACK. Estatística Aplicada à Ciências Humanas. Harba. 2ªed. 1987.
MINAS GERAIS, Polícia Militar. Seção de Emprego Operacional. Manual de
Conhecimentos Básicos de Banco de Dados, Estatística e Geoprocessamento. Belo
Horizonte/2003.
79
QUINTA REGIÃO DE POLÍCIA MILITAR QUARTO BATALHÃO DE POLÍCIA MILITAR
105ª COMPANHIA DE ENSINO E TREINAMENTO Praça Governador Magalhães Pinto, 530
(0xx34) 3318-3817
PLANO DE DISCIPLINA
IDENTIFICAÇÃO
Estabelecimento de Ensino: 105ª Companhia de Ensino e Treinamento
Curso: Especial de Formação de Sargentos Carga Horária Total: 40horas-aula Ano Letivo: 2012
Modalidade: Educação Profissional Tipo de Ensino: Presencial Atividade: Formativa de Aperfeiçoamento
Disciplina: Análise Criminal Carga Horária: 20 horas-aula
Coordenador da Disciplina: 1° Ten. PM Marcos César Rodrigues Alves
Ementa: O planejamento eficiente das ações e operações policiais é uma das principais condições para uma prestação de serviços adequada aos anseios da comunidade. Para garantir essa eficiência, é preciso que dados sejam analisados e explicitados de forma clara e objetiva e, para tanto, a PMMG adotou o modelo da “Polícia de Resultados”, desenvolvendo programas e métodos que permitem diagnosticar o movimento e comportamento da violência e da criminalidade por regiões específicas. Tais programas representaram um grande salto qualitativo na produção de segurança, permitindo que as ações de polícia possam ser planejadas e executadas com maior direcionamento para as demanda peculiares de cada localidade. A principal ferramenta utilizada pela “Polícia de Resultados” é o Geoprocessamento, que compreende as atividades de aquisição, tratamento e análise de dados. Envolve desde um conjunto de tecnologias para a coleta de imagens do espaço físico geográfico, até o processamento e análise desses dados, em forma de mapas digitais, tornando possível que cada policial obtenha informações precisas sobre o que ocorre ou caracteriza o espaço geográfico de sua responsabilidade. A PMMG foi pioneira na utilização desse recurso para o desenvolvimento de mapas da criminalidade e tem como meta levar essa ferramenta de trabalho a toda a Corporação, difundindo-a para todos. Por isso, é fundamental torná-la conhecida pelo profissional em formação, pois, além de contribuir para a compreensão dos aspectos administrativos que norteiam as ações policiais, a compreensão e o uso estratégico das informações é certamente uma habilidade que tem sido cada vez mais valorizada no processo de desenvolvimento de O planejamento eficiente das ações e operações policiais é uma das principais condições para uma prestação de serviços adequada aos anseios da comunidade. Para garantir essa eficiência, é preciso que dados sejam analisados e explicitados de forma clara e objetiva e, para tanto, a PMMG adotou o modelo da “Polícia de Resultados”, desenvolvendo programas e métodos que permitem diagnosticar o movimento e comportamento da violência e da criminalidade por regiões específicas. Tais programas representaram um grande salto qualitativo na produção de segurança, permitindo que as ações de polícia possam ser planejadas e executadas com maior direcionamento para as demanda peculiares de cada localidade. A principal ferramenta utilizada pela “Polícia de Resultados” é o Geoprocessamento, que compreende as atividades de aquisição, tratamento e análise de dados. Envolve desde um conjunto de tecnologias para a coleta de imagens do espaço físico geográfico, até o processamento e análise desses dados, em forma de mapas digitais, tornando possível que cada policial obtenha informações precisas sobre o que ocorre ou caracteriza o espaço geográfico de sua responsabilidade.
OBJETIVOS GERAIS DA DISCIPLINA: Padronizar os métodos e as técnicas estatísticas no sentido de racionalizar os trabalhos de coletas, transferências, tratamentos e tabelamentos das
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informações, de forma a revelar o comportamento da criminalidade, sua distribuição espacial, seus indicadores e tendências conforme especificidades de cada Unidade da Polícia Militar de Minas Gerais, através do uso de técnicas e métodos já conhecidos, como a estatística convencional e a introdução de novas tecnologias, como o uso de ferramentas de Geoprocessamento, Sistema de Informação Geográfica, Estatística Espacial e mapeamento da criminalidade e áreas de risco para a segurança pública.
UNIDADE DIDÁTICA I – GESTÃO DAS INFORMAÇÕES CRIMINAIS N° DE AULAS: 04 (QUATRO)
CONTÉÚDO DA UNIDADE OBJETIVOS ESPECÍFICOS ESTRATÉGIAS METODOLÓGIAS
RECURSOS DIDÁTICOS
Apresentação da Disciplina UNIDADE I 1 Gestão das Informações Criminais 1.2 Dado 1.3 Informação 1.4 Conhecimento
-Melhor interação dos alunos e professor e estabelecer o cronograma das atividades; -Compreender a diferença entre dados, informação e conhecimento; -Correlacionar dado, Informação, conhecimento e processo decisório; - Entender o processo de gestão das Informações criminais
· Aula expositiva participativa; · Aula expositiva · Leitura e discussão em sala de aula
· Quadro · Apostila · Computador · Multimídia · Textos complementares
UNIDADE DIDÁTICA II: ANÁLISE CRIMINAL N.º DE AULAS: 04
(quatro)
CONTÉÚDO DA UNIDADE OBJETIVOS ESPECÍFICOS ESTRATÉGIAS METODOLÓGIAS
RECURSOS DIDÁTICOS
2.1 A análise criminal e seu campo de aplicação 2.2. Conceito de análise criminal 2.3. POR QUEM E COMO É REALIZADA A ANÁLISE CRIMINAL 2.4. A Análise Criminal 2.5. O processo de análise na Polícia Militar 2.6. Análise Criminal na Polícia Militar de Minas Gerais 2.7. Finalidades 2.8. A comunidade de estatística e Geoprocessamento. 2.9. Geoprocessamento
Proporcionar conhecimentos e desenvolver as habilidades dos discentes acerca do conceito da Análise Criminal dos dados estatísticos, que possam executá-lo ou melhor ainda saber aproveitá-los em suas tarefas policiais militares, especificamente no que concerne às atividades de polícia ostensiva de preservação da ordem pública. Conhecer o processo de análise na PMMG e compreender sua importância para o planejamento de ações operacionais
· Aula expositiva participativa; · Aula expositiva · Leitura e discussão em sala de aula
· Quadro · Apostila · Computador · Multimídia · Textos complementares
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2.10. Avaliação do Desempenho Operacional 2.11. Acordo de Resultados 2.12. Monitoramento de Metas 2.13. Indicadores de avaliação 2.14. Índices de segurança pública UNIDADE DIDÁTICA III: ESTATÍSTICA APLICADA ANÁLISE CRIMINAL N.º DE AULAS: 06 (seis)
CONTÉÚDO DA UNIDADE OBJETIVOS ESPECÍFICOS ESTRATÉGIAS METODOLÓGIAS
RECURSOS DIDÁTICOS
3. ESTATÍSTICA APLICADA A ANÁLISE CRIMINAL 3.1. Definições essenciais 3.2. Apresentação tabular de dados 3.3. Elaboração geral de tabela 3.4. Análise gráfica 3.5. Medidas de Tendência Central 3.6. Cálculo da Medida de Tendência Central
Conhecer a aplicar as principais técnicas para a obtenção, análise estatística e apresentação de dados. Entender alguns processos estatísticos. Desenvolver uma postura científica por parte dos policiais militares frente ao fenômeno da criminalidade e da violência
· Aula expositiva participativa;. · Aula expositiva · Leitura e discussão em sala de aula
· Quadro · Apostila · Computador · Multimídia · Textos complementares
UNIDADE DIDÁTICA IV: NOÇÕES DE CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO N.º DE AULAS: 02 (duas)
CONTÉÚDO DA UNIDADE OBJETIVOS ESPECÍFICOS ESTRATÉGIAS METODOLÓGIAS
RECURSOS DIDÁTICOS
4. NOÇÕES DE CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO 4.1. Definição 4.2. Cartografia 4.3. Sistema GIS (Geographic Information Systems)
Compreender a necessidade e a viabilidade do uso de ferramentas de análise cartográfica no planejamento das operações preventivas e repressivas na corporação
· Aula expositiva participativa; · Aula expositiva · Leitura e discussão em sala de aula
· Quadro · Apostila · Computador · Multimídia · Textos complementares
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UNIDADE DIDÁTICA V: MAPEAMENTO DA CRIMINALIDADE N.º DE AULAS: 04
(quatro)
CONTÉÚDO DA UNIDADE OBJETIVOS ESPECÍFICOS ESTRATÉGIAS METODOLÓGIAS
RECURSOS DIDÁTICOS
UNIDADE V 5. MAPEAMENTO DA CRIMINALIDADE 5.1. Introdução 5.4. Elementos do mapa 5.2. Visão geral 5.3. Informações do mapa 5.5. Tipos de informação dos mapas 5.6. Mapas temáticos 5.7. Função dos mapas da criminalidade 5.8. Utilidade e significado do mapa 5.9. Análise de mapas 5.10. Atividade científica
Entender o processo de construção e análise dos mapas de criminalidade
· Aula expositiva participativa;. · Aula expositiva · Leitura e discussão em sala de aula
· Quadro · Apostila · Computador · Multimídia · Textos complementares
AVALIAÇÃO SOMATIVA: Prova escrita, no VALOR DE 10 PONTOS, mensurando a compreensão correta das aulas ministradas e a apropriação do conhecimento pelo
aluno, através da capacidade de interpretação das questões e exposição escrita.
REFERÊNCIAS: 1 BRASIL, Secretaria Nacional de Segurança Pública. Plan Nacional de Segurança Pública. Brasília, 2003. 2 MINAS GERIAS, Secretaria de Estado da Defesa Social. Plano Estadual de Segurança Pública. Belo Horizonte, 2003. 3 MINAS GERAIS, Polícia Militar. Diretriz para produção de serviços de segurança pública (DPSSP) Nr 01/2002-CG. Belo Horizonte: omando Geral,março 2002. 4 MINAS GERAIS, Polícia Militar. Seção de Emprego Operacional. Manual de Conhecimentos Básicos de Banco de Dados, Estatística e geoprocessamento. Belo Horizonte. 2011. 5 BRASIL, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Normas de Apresentação Tabular. Rio de Janeiro, 1993. 6 HARRIES, Keith. Mapping Crime: Principle and Practice. Dezembro 1999 7 SOARES,F.J.,FARIAS,A. F.,CESAR, C. C. Introdução à Estatística. Livros Técnicos e Científicos –LTC, 1991. 8 ALMEIDA, Maria Cristina de Mattos. Manual para Treinamento MAPINFO professional versão 4.0.2. Sistema de Informação – Secretaria Municipal de Saúde de Belo Horizonte. Belo Horizonte, 2001. MINAS GERAIS, Secretaria de Estado de Defesa Social (SEDS) Instrução conjunta nr 01/2003 – Orientações para o preenchimento do boletim de ocorrência. Belo Horizonte/2003. 9 MINAS GERAIS, Polícia Militar de Minas Gerais. DIRETRIZ PARA PRODUÇÃO DE SERVIÇOS DE SEGURANÇA PÚBLICA Nº 3.01.01/2010. Diretriz Geral para Emprego Operacional da PMMG (DGEOp), 2010 10 KELLING,George R, J. BRATTON , William. Taxas de criminalidade em declínio: Uma visão de bastidores sobre a história de Nova York. 11 LEVIN, JACK. Estatística Aplicada à Ciências Humanas. Harba. 2ed.1987 12 MINAS GERAIS, Polícia Militar. Seção de Emprego Operacional. Manual de Conhecimentos Básicos de Banco de Dados, Estatística e
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Geoprocessamento. Belo Horizonte 2010. 13 MINAS GERAIS, Secretaria de Estado de Defesa Social (SEDS) Instrução conjunta nr 01/2003 – Orientações para o preenchimento do boletim de ocorrência. Belo Horizonte/2003.
![Apostila Criminal is Tic A 2010 - Escrivaes e Inspetores[1]](https://img.document.onl/doc/110x75/5571fc42497959916996dd12/apostila-criminal-is-tic-a-2010-escrivaes-e-inspetores1.jpg)
![Cefs 11 conv_matricula[1]](https://img.document.onl/doc/110x75/559e7aa01a28abe4318b46ab/cefs-11-convmatricula1.jpg)
