Identificar as regiões de uma cidade onde a incidência de crimes é maior é de interesse das pessoas que por ela trafegam, e também das autoridades, para melhorar os programas de prevenção da segurança pública. Atualmente, esta identificação é feita de forma pouco metodológica, baseada na percepção subjetiva das pessoas, no status socioeconômico da região, e em fotografias das cenas onde ocorrem crimes. Por outro lado, já faz parte de nossa intuição julgar a segurança de uma área com base em sua aparência, seja pela presença de vegetação, por exemplo, que permite a um criminoso se esconder, seja pela degradação que indica pouca observância de normas sociais.
Sendo assim, pesquisadores do Instituto de Ciência e Tecnologia Gwangju (GIST), na Coreia do Sul, desenvolveram uma inteligência artificial capaz de fazer a classificação do grau de risco de uma região com base em atributos visuais. A periculosidade dos locais foi mensurada em função de um conceito que eles chamaram de “desvio”, que inclui crimes violentos presentes em registros policiais mas também reclamações informações de comportamento desviante, como a presença de pessoas alcoolizadas. Estes dados, contendo a tag geográfica correspondente, foram tratados por uma rede neural convolucional, batizada de DevianceNet, junto com imagens sequenciais dos locais do incidente obtidos do Google Street View, para prever o potencial de ocorrência de novos crimes.
O estudo incluiu dados de 5 cidades da Coreia do Sul e 2 dos Estados Unidos. Em um raio de 50 metros do local onde os incidentes foram reportados, 10 coordenadas foram selecionadas para representara região. De cada coordenada, imagens de 12 direções diferentes foram coletadas, para obter um panorama completo de sua aparência. No total, 2250 lugares desviantes e quase 761 mil imagens foram analisados.
Os autores reportaram que seu sistema é capaz de reconhecer consistentemente regiões onde ocorrem desvios de norma em várias cidades. Eles também avaliaram quais atributos visuais são relevantes para identificação dos desvios e de sua gravidade. Eles também acreditam haver certa universalidade entre a aparência do local e a incidência de crimes, o que pode tornar o sistema de fácil adaptação para outras localidades. Esta é a primeira vez que a inteligência artificial foi utilizada para classificar o risco da ocorrência de crimes com base em atributos físicos da localidade.
O trabalho está sendo apresentado esta semana na Conferência de Inteligência Artificial AAAI, que ocorre de maneira virtual.
