| Summary: | === Police of Minas Gerais. Several empirical measurements were made to characterize the network and extract important information concerning it's operation and how the individuals are related. The first part consisted in the preparation of the base, aiming to extract the individuals stored in that base and point out the replicas in order to identify the individuals uniquely in that base. After carrying out the deduplication of the base, it was possible to extract the criminal networks which was obtained in such a way that two offenders are related if they have appeared in any police report together. Analysis showed that the criminals' networks can be classified as small-world which indicates that the flow of information in these networks works well and that communication is done efficiently. Thus, identifying individuals who play important roles in these networks and isolate them can help to dismantle these criminal organizations and therefore these individuals should be the targets of police actions. In this work, we also compared different algorithms used in the identification of important nodes. It was possible to show that the use of the metric of betweenness is the most appropriate because it leads to an effective result, very close to the optimum, but it is computationally more efficient than the optimal solution. We hope that the results obtained here and the tool for identifying key people may assist in the police's investigative work by helping them solve cases faster and disrupt the organizations more efficiently. === Entender como as organizações criminosas estão interligadas é de fundamental importância no desenvolvimento de ações e táticas de combate ao crime. Uma das formas de aumentar a quantidade de informações a respeito dessas organizações é explorar os dados que a própria polícia já possui, como os dados de registros de ocorrências policiais, e extrair deles informações que até então estavam ocultas. Neste trabalho foi utilizada a rede de criminosos extraída a partir
da base de registros de ocorrências da Polícia Militar de Minas Gerais.
Foram calculadas várias métricas visando caracterizar a rede e extrair informações importantes sobre seu funcionamento e forma como os indivíduos se relacionam. A primeira parte consistiu no tratamento da base, com o objetivo de extrair os indivíduos armazenados na mesma e apontar as réplicas de forma a identificar os indivíduos unicamente na base. Após realizada a deduplicação da base, foi possível extrair as redes de criminosos obtidas de forma que dois infratores são relacionados caso eles tenham aparecido em qualquer registro de ocorrência juntos. Foi encontrado um número elevado de componentes conectados sem a existência de um componente gigante. A análise então foi realizada em cima dos componentes de forma separada e foram calculadas várias métricas para eles, dentre as quais:
diametro, betweenness, coeficiente de agrupamento e outros.
De acordo com as análises realizadas, as redes puderam ser classificadas como \textit{small-world} e \textit{scale-free}. A primeira classificação indica que o fluxo de informações nas redes funciona
bem e que a comunicação é feita de forma eficiente. A segunda, mostra que o controle da rede é feito por poucos membros o que permite identificar indivíduos importantes e que desempenham papéis-chave no funcionamento das organizações criminosas. Esses indivíduos devem ser os alvos das ações policiais pois essas redes são altamente sensíveis a ataques e tenderão a ser desestruturadas com a remoção
dos nós-chave. Neste trabalho, também foram comparados diferentes algoritmos utilizados na identificação de nós importantes. Foi possível mostrar que a utilização da métrica \textit{betweenness} é a mais apropriada pois obtém um resultado eficaz, muito próximo do ótimo, mas é computacionalmente mais eficiente do que a solução ótima.
Esperamos que os resultados obtidos e a ferramenta para identificação de pessoas-chave possa auxiliar no trabalho investigativo da polícia ajudando a solucionar os casos com maior rapidez e a desestruturar as organizações com maior eficiência.
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