Grupo de Estudos de Aprendizado de Máquina (GEAM)

Hotspot Mapping: identificando locais de risco para a ocorrência de crimes

Sobre o problema

• Contexto

  Imagine que você foi encarregado para decidir quais áreas da região de Manhattan devem receber mais patrulhamento policial.

  Como você resolveria esse problema?

• Informações

  • Conjunto de dados com registros de crimes de toda a cidade de NY
  • A força policial disponível é capaz de cobrir apenas 5% da região

• Objetivo

• Identificar áreas de risco na região de Manhattan

• Determinar o nome das ruas da cidade que deverão receber reforço no patrulhamento policial

Conjunto de dados

New York City Crimes

• Crimes reportados em todos os 5 bairros da cidade de NY (2014-2015)
• Subconjunto dos dados disponíveis em NYPD Complaint Data Historic, 2006 - 2019

O que foi visto com esse exercício?

• Operações com dados geoespaciais usando GeoPandas
• Tipos de Sistemas de projeção de coordenadas
• Visualização dos dados usando contextily e matplotlib
• Geocoding e obtenção de dados do openstreetmap usando OSMNX
• Aplicação do KDE com grade de células para a geração de Hotspots

Referências

• [DOC] Geopandas
• [DOC] OSMNX
• [PAPER] The Utility of Hotspot Mapping for Predicting Spatial Patterns of Crime
• [SITE] Kernel Density Estimation