Uma Abordagem de Visual Analytics para Inteligência Artificial Explicável na Análise de Crimes no Estado da Bahia

ALEX GONDIM LIMA

Uma Abordagem de Visual Analytics para Inteligência Artificial Explicável na Análise de Crimes no Estado da Bahia

A segurança pública é uma preocupação central nas sociedades modernas, especialmente no estado da Bahia, onde os índices de Crimes Violentos Letais Intencionais (CVLI)— que incluem homicídios, feminicídios e latrocínios — são alarmantes. Na literatura, estudos vem utilizando análise de dados criminais para mitigar e diminuir os problemas e melhorar as estatísticas criminais na segurança pública. A área de Inteligência Artificial Explicável é um campo recente e tem explorado vários domínios, como agricultura, mídias sociais, finanças, educação, segurança cibernética, entre outros, contudo, há carências de estudos para abordagens que sejam aplicadas a área de segurança pública. Neste contexto, o presente projeto tem o objetivo de desenvolver uma abordagem baseada em Visual Analytics para melhor interpretar o comportamento de modelos de Inteligência Artificial utilizando dados provenientes de CVLI. A abordagem conta com uma série de gráficos interativos ligados que permitirá uma análise exploratória de modelos de aprendizado de máquina, permitindo identificação de padrões, anomalias e tendências, sejam temporais e geospaciais de vários índices criminais. Testes de usabilidade com usuários especialistas e não especialistas serão conduzidos como avaliação, além de estudos de casos para melhor compreensão de cenários de uso da abordagem desenvolvida.

Danilo Barbosa Coimbra

Tácito Trindade de Araújo Tiburtino Neves

http://lattes.cnpq.br/6235762668449473

Frederico Araújo Durão

http://lattes.cnpq.br/6271096128174325

Ricardo Araújo Rios

http://lattes.cnpq.br/0427387583450747

Bruno Pereira dos Santos

http://lattes.cnpq.br/0092226104911153

23 Apr, 2025

2:00 PM