Modelos Preditivos Espaço-Temporais para Antecipação de Ocorrências de Violência Doméstica em Marília-SP

Resumo

A crescente disponibilidade de dados públicos de segurança no Brasil possibilita modelos capazes de antecipar situações de risco, diante do agravamento da violência doméstica contra a mulher. Em 2025, o país registrou recorde de 1.470 feminicídios, com São Paulo liderando em números absolutos (MJSP, 2026; CNN Brasil, 2026; SSP, 2026). A efetividade das Medidas Protetivas de Urgência (MPUs) depende da identificação de padrões de vulnerabilidade e da capacidade de agir preventivamente (Ismael; Camargo, 2018), porém a utilização desses dados para fins preditivos ainda é limitada. Diante disso, este projeto propõe modelos preditivos espaço-temporais para Marília-SP, utilizando ocorrências registradas entre 2003 e 2022 (Freitas; Clarindo; Aguiar, 2023). A abordagem combina clusterização espacial por densidade (DBSCAN), para identificar regiões de maior concentração criminal, com modelos de séries temporais (ARIMA e Holt-Winters), capazes de representar dependências temporais e sazonalidade. O objetivo é construir indicadores que apoiem a proteção à mulher e a tomada de decisão no âmbito das MPUs, por meio da integração das bases públicas, identificação de regiões críticas, previsão do tempo-resposta, desenvolvimento de uma ferramenta de visualização e predição espaço-temporal e avaliação de sua aplicabilidade em outros municípios. A pesquisa parte de revisão bibliográfica sobre violência doméstica, MPUs, policiamento inteligente e bases públicas, com destaque para o dataset SPSafe (USP). A primeira etapa consistiu na limpeza e padronização da base de Marília, realizada em Python, com filtragem do período de 2003 a 2022. Como o dataset apresenta múltiplos registros para um mesmo evento, decorrentes das combinações de natureza e veículo em um mesmo boletim de ocorrência (B.O.), foi realizada a deduplicação por número de B.O., consolidando-os em uma única ocorrência. Na base tratada, aplicou-se o k- distance plot (k=20) para orientar a definição do parâmetro eps do DBSCAN, cujas configurações serão comparadas por ruído e coeficiente de silhueta. Como resultado preliminar, a deduplicação reduziu a base de 8.618 para 6.789 ocorrências únicas (- 21,1%), evitando a superestimação da densidade em endereços com múltiplos registros. O k-distance plot indicou uma mudança acentuada da curva entre 300 e 350 m, faixa inicial para os testes de eps, mantendo min_samples = 20. Paralelamente, os modelos ARIMA (Newbold, 1983) e Holt-Winters (Chatfield; Yar, 1988) serão utilizados para analisar dependência temporal e sazonalidade, com foco no tempo-resposta das MPUs. As próximas etapas incluem os testes do DBSCAN e a integração dos clusters a uma ferramenta de visualização geoespacial (Leaflet/HTML). ll MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTIFICA E EXTENSÃO Os resultados preliminares confirmam a viabilidade da deduplicação e da calibração inicial do DBSCAN sobre a base de Marília, etapas que sustentam a construção dos clusters e a modelagem temporal via ARIMA e Holt-Winters. Espera-se que a ferramenta resultante aprimore a decisão operacional, fortaleça a proteção às mulheres em Marília e sirva de base para outros municípios.