| Summary: | === This dissertation investigates the determinants of victimization in the neighborhoods of three state capitals, with an emphasis on mechanisms that foster the development of various forms of social control in interaction. Social control was treated therefore as an actor to clarify the relationship between structural characteristics and crime, an association suggested by the Social Disorganization Theory in the mid-twentieth century. For the analysis we used secondary data from victimization surveys organized by the Centro de Estudos de Criminalidade e Segurança Pública, Universidade Federal de Minas Gerais (CRISP / UFMG) in partnership with other research centers in the country between 2005-2006, resulting in the possibility comparison of databases related to victimization in Belo Horizonte, Curitiba and Rio de Janeiro. Data were analyzed from Hierarchical Generalized Linear Models (MLGH) suitable for estimating the chance of success in a particular phenomenon, in view, multilevel data structure. In this case, the levels in question were made by respondent and census tract, neighborhood proxy. === Esta dissertação buscou investigar os condicionantes da vitimização em vizinhanças de três capitais brasileiras, com ênfase na participação de mecanismos que propiciam o desenvolvimento de diversas formas de controle social em interação. O controle social foi tratado, portanto, como elemento interveniente a esclarecer a relação entre características estruturais e crime, uma associação apontada pela Teoria da Desorganização Social em meados do século XX. Para a análise foram utilizados dados secundários provenientes de Pesquisas de Vitimização organizadas pelo Centro de Estudos de Criminalidade e Segurança Pública da Universidade Federal de Minas Gerais (CRISP/UFMG) em parceria com outros centros de pesquisa do país entre 2005/2006, resultando na possibilidade de comparação de bancos de dados referentes à vitimização em Belo Horizonte, Curitiba e Rio de Janeiro. Os dados foram analisados a partir de Modelos Lineares Generalizados Hierárquicos (MLGH) adequados para a estimação da chance de sucesso em determinado fenômeno, tendo em vista, uma estrutura multinível de dados. Neste caso, os níveis em questão foram compostos por entrevistado e setor censitário, proxy de vizinhança.
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