Avaliac¸˜ao de Completude

A avaliac¸˜ao de Completude consiste em prover uma medida em porcentagem do quanto uma den´uncia est´a completa em relac¸˜ao `a presenc¸a dos atributos que a descrevem.

As m´etricas para o c´alculo da completude foram definidas com base da ´arvore de atri- butos e no resultado do question´ario, definindo assim os objetos essenciais, os atributos que necessariamente devem estar presentes, para n˜ao comprometer o ´ındice (valor quantitativo da completude), bem como os atributos considerados priorit´arios, para controle da influˆencia dos mesmos no c´alculo. Como exemplo, em uma situac¸˜ao de an´alise de situac¸˜ao de roubo, tais atributos priorit´arios s˜ao:

• Local do evento;

• Presenc¸a e tipo de armas utilizadas; • Localizac¸˜ao atual do criminoso; • Condic¸˜ao da v´ıtima;

A F´ormula 5.2 define o arranjo das m´etricas para o c´alculo do ´ındice de completude dos objetos identificados em uma den´uncia textual:

Cos= δ × [(

∑β× ψ

∑ψ × 0.9) + 0.1)] (5.2)

Sendo:

• δ a presenc¸a do objeto (0 se n˜ao estiver presente, 1 se estiver presente no objeto JSON). • β a presenc¸a do atributo (0 se n˜ao estiver presente, 1 se estiver presente no objeto JSON). • ϕ o peso do atributo (2 se objeto priorit´ario, 1 se objeto n˜ao priorit´ario)

δ representa um dos quatro objetos essenciais cuja presenc¸a ´e esperada, sendo igual a 0, caso n˜ao houver objetos presentes no String, ou 1 se todos eles estiverem presentes.

Encontrar os ´ındices para os demais itens de β consiste em determinar a presenc¸a dos atributos que o descrevem, sendo igual a 1 quando o atributo que est´a presente ou 0, caso ausente. J´a o peso do atributoϕ ´e definido como 1, se ´e um atributo convencional, ou 2, se ´e um atributo priorit´ario.

Primeiro ocorre a multiplicac¸˜ao entre o pesoϕ e a presenc¸a de atributos β . Supondo que existam 8 atributosβ , apenas um deles com peso 2 ϕ e os demais com peso 1. Destes 8 atributos, 3 de peso 1 est˜ao ausentes.

A somat´oria de ϕ x β seria igual a 6 e a somat´oria do peso ϕ seria 9. Dividindo 6 por 9, multiplicando por 0.9 e somando com 0.1, resultaria em 0.7, indicando 70% de completude local (valores finais s˜ao multiplicados por 100).

O valor 0.1 representa o caso em que o objeto est´a presente, mas nenhum atributo deste fora encontrado na den´uncia, recebendo assim um valor m´ınimo de 10% de completude.

O c´alculo do ´ındice de completude ´e o mais frequente durante o processo de avaliac¸˜ao de qualidade, visto que pode ser diversos momentos de um processo de avaliac¸˜ao de situac¸˜oes, mais especificamente a cada momento que uma nova informac¸˜ao ´e inferida (ex: ap´os a aquisic¸˜ao ou fus˜ao de dados e informac¸˜oes).

Cada vez que houver um processo de inferˆencia, como uma fus˜ao de informac¸˜oes, a qual agrega mais informac¸˜oes sobre um evento, os ´ındices devem ser recalculados, sendo ajustado para valor maior ou menor.

Se poucas informac¸˜oes s˜ao fornecidas em um relato textual, o ´ındice de completude de al- guns objetos s˜ao baixos e, de acordo com as m´etricas definidas, objetos sem atributos presentes recebem um ´ındice m´ınimo de completude.

Se existem atributos priorit´arios presentes, os ´ındices de completude destes objetos n˜ao sofrer˜ao grandes descontos.

Para ilustrar a avaliac¸˜ao de completude, ´e apresentado um exemplo da aplicac¸˜ao desta di- mens˜ao em informac¸˜oes provenientes de uma den´uncia, feita ao sistema de atendimento 190 da PMESP, neste caso destacando os atributos avaliados sobre um criminoso.

Crime reportado ao 190 : “Um crime acaba de acontecer aqui na avenida Do- mingos Setti. Um motorista foi ameac¸ado e expulso do carro sem levar nada. O ladr˜ao fugiu em direc¸˜ao ao metrˆo Klabin”.

Nesta den´uncia, o Criminoso encontrado, seus atributos e o ´ındice de completude (atributos ausentes nesta lista n˜ao foram identificados) foram:

• “sexo”: “masculino” • “status”: “correndo”

• “direc¸˜ao de fuga”: “ metrˆo Klabin” • “Completude”: “23.80”.

A atualizac¸˜ao do ´ındice de completude acontece assim que um novo processamento ´e de- mandado pelo operador humano ou pelo pr´oprio sistema. Esta rotina ´e necess´aria para comple- mentar as informac¸˜oes que o operador julga necess´ario para seu entendimento da situac¸˜ao.

Neste caso, se tal processo ocorrer e de fato o sistema encontrar novos objetos ou atri- butos complementares e consistentes de outras fontes de dados, o ´ındice de completude pode aumentar.

Na sequˆencia, ´e apresentado um exemplo reduzido do resultado da atualizac¸˜ao da avaliac¸˜ao de completude em informac¸˜oes provenientes da combinac¸˜ao da den´uncia anterior com uma nova den´uncia do roubo, novamente ilustrada utilizando somente os atributos avaliados sobre um criminoso.

Novo Crime reportado ao 190: “Um cara foi assaltado na minha frente por algu´em armado. Foi na Domingos Setti perto do restaurante Don Paladino. O

ladr˜ao tinha um revolver, era um cara alto e tinha tatuagens nos brac¸os. A v´ıtima parece muito machucada”.

O Criminoso encontrado com seus atributos e a avaliac¸˜ao de completude (atributos ausentes nesta lista n˜ao foram identificados) foram:

• “sexo”: “masculino”, • “status”: “correndo”,

• “direc¸˜ao de fuga”: “ metrˆo Klabin”. • “altura” : “alto”,

• “arma”: “revolver” , • “tatuagens”: “brac¸os”, • “Completude”: “42.85”.

Nesta nova den´uncia foram encontrados novos atributos para o criminoso, como ind´ıcios de que este estava armado e que tinha tatuagem nos brac¸os, bem como uma referˆencia ao local. Desta maneira, o ´ındice de completude de tais objetos aumentou.

Esse processo de atualizac¸˜ao de peso ocorrer´a sempre que uma nova inferˆencia, sobre objetos ou atributos, for obtida pelo processo de fus˜ao ou demais processos, como a pr´opria interac¸˜ao do operador via interface de usu´arios.