ANÁLISE E CLASSIFICAÇÃO DE ROTAS DE VIATURAS

As apresentações do histórico da movimentação das viaturas e dos eventos criminais unificadas em uma única ferramenta visual fornecem subsídios para a exploração das relações e, como conseqüência, a identificação de tendências pertinentes à criminalidade. O interesse desta análise é aprimorar a percepção e o nível de conhecimento sobre os dados.

Discutiu-se, neste item, a eficácia do modelo apresentado aplicado a uma análise de um curto espaço de tempo das viaturas e ocorrências criminais, isto é, durante as últimas horas ou dias.

Apresentou-se, também, uma classificação para as rotas das viaturas em relação aos eventos criminais considerando os aspectos espaciais e temporais. Esta classificação leva em consideração a proximidade espacial e temporal da viatura e as ocorrências criminais. E permite classificar a qualidade da rota.

Resumidamente, uma rota pode ter uma das seguintes classificações quando comparada com determinado evento criminal que está dentro de sua área de atuação:

a) Lugar Certo X Hora Certa: ocorre quando o evento está posicionado na exata localização do espaço e tempo (ou muito próximo) de uma viatura;

b) Lugar Certo X Hora Errada: ocorre quando o evento se encontra na mesma localização do espaço (ou muito próximo) de um ponto da rota, contudo, em um momento diferente de quando a viatura passou pela localidade em questão;

c) Lugar Errado X Hora Certa: ocorre quando o evento se encontra no mesmo instante de tempo de um determinado ponto da rota, entretanto, distantes espacialmente;

d) Lugar Errado X Hora Errada: ocorre quando a rota está completamente distinta do evento, tanto no que se refere à localização no espaço quanto ao instante do tempo.

Nos exemplos a seguir serão aplicados os conceitos discutidos e os modelos de apresentação de objetos móveis e eventos em um mesmo mapa. Os conceitos de tempo, localização, tonalidade e velocidade serão aplicados simultaneamente.

A Figura 3.5 apresenta o histórico da viatura em um período de quatro horas. A variação de velocidade da viatura está explícita na representação. Pontos de menor velocidade são representados por linhas mais espessas. No período em análise houve apenas um ponto de parada. O momento da rota em que a viatura ficou parada ocorreu na parte inicial da trajetória, percebido através do círculo em volta do ponto cuja cor possui maior luminosidade (valor). A figura apresenta, também, alguns eventos policiais com a mesma tipificação criminal, por isso possuem o mesmo tom de cor. A gradação da luminosidade indica o tempo e pode ser facilmente associada ao trajeto do veículo. Desta forma, pode-se identificar se o evento ocorreu antes ou depois ou, ainda, durante a passagem do veículo. Este aspecto permite algumas inferências interessantes sobre o comportamento dos eventos em relação à viatura, como, por exemplo, se as características do movimento interferiram na ocorrência do crime, ou se o fato da viatura ter parado, por um intervalo de tempo, diminuiu a ocorrência criminal do local.

Ainda na Figura 3.5, pode-se perceber que a rota da viatura passa muito próxima dos pontos de ocorrência, portanto a distância espacial entre os eventos criminais e a rota é muito pequena. A partir da comparação entre a luminosidade dos tons entre a rota e os eventos, torna-se claro que a rota coincide temporalmente com os eventos. Neste sentido, é possível classificar a rota como Lugar Certo na Hora Certa.

Figura 3.5: Histórico de uma viatura e alguns eventos (Lugar Certo, Hora Certa). Fonte: Elaboração do autor (2008).

A Figura 3.6 apresenta o histórico da mesma viatura apresentada na figura anterior, mas com os eventos policiais ocorrendo em momentos distintos. Nesta apresentação é possível trabalhar com as mesmas inferências apresentadas anteriormente, é possível, também, realizar um busca visual sobre as regiões de maior incidência de crimes e verificar se existe uma relação temporal entre os eventos. Se os eventos ocorreram em momentos próximos, a diferença de luminosidade será sutil. Pode-se perceber, também, que ocorreram predominantemente eventos criminais muito próximos à rota da viatura, todavia em momentos distintos, portanto é possível classificar esta rota como Lugar Certo na Hora Errada.

Figura 3.6: Histórico de uma viatura e muitos eventos (Lugar Certo, Hora Errada). Fonte: Elaboração do autor (2008).

A Figura 3.7 apresenta um caso inverso ao explicitado pela Figura 3.6. No caso atual, os eventos criminais estão ocorrendo em posições relativamente distantes da rota. Entretanto, é possível identificar que os eventos ocorrem durante a ronda da viatura, ou seja, o ponto da rota mais próximo do evento em análise possui uma distância temporal pequena. Portanto, conclui-se que a rota apresenta um caso predominante de Lugar Errado na Hora Certa.

Figura 3.7: Histórico de uma viatura e alguns eventos (Lugar Errado, Hora Certa). Fonte: Elaboração do autor (2008).

O último caso apresenta o pior caso da rota. Nesta figura pode-se identificar que predominantemente os eventos ocorrem distantes temporal e espacialmente. Portanto, esta rota é classificada como Lugar Errado na Hora Errada.

Figura 3.8: Histórico de uma viatura e alguns eventos (Lugar Errado, Hora Errada). Fonte: Elaboração do autor (2008).

O modelo de apresentação das características do movimento de viaturas e dos eventos criminais em mapas estáticos apresenta bons resultados quando aplicado a um curto espaço de tempo. Ao analisar os históricos da movimentação das viaturas e dos eventos limitados a uma janela de tempo reduzida, é possível construir hipóteses e extrair conhecimento, relacionando características espaço-temporais entre as viaturas e as ocorrências policiais.

A utilização do modelo para a análise de longos espaços de tempo, entretanto, não se mostrou adequado. A distinção entre longo espaço de tempo e curto espaço de tempo não é absoluta, o conceito por trás desta distinção reflete a quantidade de primitivas gráficas representadas simultaneamente em um mesmo mapa. Existe uma limitação clara na apresentação de dados através de computadores quando a quantidade de informações extrapola o espaço disponível ou sobrepõe em demasia outras primitivas, tornando a leitura do mapa complexa e pouco eficiente. Essa limitação faz surgir alguns problemas como a dificuldade em localizar um item específico (navegação), interpretar as informações (compreensão) e relacionar itens distintos (associação) (LEUNG; APPERLEY, 1994).

Resumidamente, o que caracteriza um longo espaço de tempo é a dificuldade crescente de extrair conhecimento dos dados apresentados. Esta dificuldade pode ser percebida quando o histórico apresentado se estende por dias ou meses.

A Figura 3.9 apresenta o histórico da movimentação de uma viatura adicionado ao mapa uma quantidade grande de eventos que ocorreram na região. Os eventos recuperados possuem o mesmo tipo de crime e ocorrem durante uma janela de tempo de 3 dias. A quantidade de dados na tela gerou a superposição de eventos e a dificuldade de identificá-los individualmente. O mesmo efeito ocorrerá se for adicionada na apresentação uma quantidade maior de viaturas por um período longo de tempo. Quanto maior a quantidade de rotas apresentadas maior a complexidade de acompanhar visualmente o percurso da viatura e, portanto, menor será o proveito da aplicação do modelo.

Figura 3.9: Histórico da movimentação de uma viatura e muitos eventos criminais em um longo espaço de tempo. Fonte: Elaboração do autor (2008).

Conclui-se que o modelo proposto contempla a representação das características do movimento dos objetos considerando o histórico da movimentação em um curto espaço de tempo, isto é, nas últimas horas ou dias. O modelo, entretanto, não se mostrou adequado ou robusto o suficiente para a representação das características do movimento com dados históricos de um longo período de tempo, isto é, dias, meses ou anos. Esta desvantagem, apesar de não ser exclusiva do modelo em alusão, limita as possibilidades de análise do usuário ao dificultar o entendimento dos dados e ocultar possíveis informações que conduzem ao planejamento adequado.

De forma a complementar o modelo de visualização proposto e suportar a análise dos deslocamentos das viaturas por períodos variados de tempo, faz-se necessário a concepção de uma métrica para classificar, de forma automática, as rotas das viaturas, independente da duração da janela de tempo utilizada na análise. Esta métrica deverá permitir mensurar a qualidade do policiamento sobre curtos e longos espaços de tempo.

Neste sentido, foi proposto um sumário descritivo para qualificar a interação de uma rota sobre determinado evento formalizando um conceito espaço-temporal dependente. O sumário se baseia no conceito de classificação de rotas apresentado e visa diminuir a complexidade de análise através de uma classificação automatizada dos dados, gerando um valor numérico que representa a qualidade da rota em relação aos eventos.

3.3 SUMÁRIO DESCRITIVO PARA CLASSIFICAÇÃO DA ROTA VERSUS