Complex Network Tools to Understand the Behavior of Criminality in Urban Areas

Complex networks are nowadays employed in several applications. Modeling urban street networks is one of them, and in particular to analyze criminal aspects of a city. Several research groups have focused on such application, but until now, there is a lack of a well-defined methodology for employing complex networks in a whole crime analysis process, i.e. from data preparation to a deep analysis of criminal communities. Furthermore, the "toolset" available for those works is not complete enough, also lacking techniques to maintain up-to-date, complete crime datasets and proper assessment measures. In this sense, we propose a threefold methodology for employing complex networks in the detection of highly criminal areas within a city. Our methodology comprises three tasks: (i) Mapping of Urban Crimes; (ii) Criminal Community Identification; and (iii) Crime Analysis. Moreover, it provides a proper set of assessment measures for analyzing intrinsic criminality of communities, especially when considering different crime types. We show our methodology by applying it to a real crime dataset from the city of San Francisco - CA, USA. The results confirm its effectiveness to identify and analyze high criminality areas within a city. Hence, our contributions provide a basis for further developments on complex networks applied to crime analysis.Comment: 7 pages, 2 figures, 14th International Conference on Information Technology : New Generation

Topological street-network characterization through feature-vector and cluster analysis

Complex networks provide a means to describe cities through their street mesh, expressing characteristics that refer to the structure and organization of an urban zone. Although other studies have used complex networks to model street meshes, we observed a lack of methods to characterize the relationship between cities by using their topological features. Accordingly, this paper aims to describe interactions between cities by using vectors of topological features extracted from their street meshes represented as complex networks. The methodology of this study is based on the use of digital maps. Over the computational representation of such maps, we extract global complex-network features that embody the characteristics of the cities. These vectors allow for the use of multidimensional projection and clustering techniques, enabling a similarity-based comparison of the street meshes. We experiment with 645 cities from the Brazilian state of Sao Paulo. Our results show how the joint of global features describes urban indicators that are deep-rooted in the network's topology and how they reveal characteristics and similarities among sets of cities that are separated from each other.Comment: Paper to be published on the International Conference on Computational Science (ICCS), 201

Das Cidades às Séries: Redes Complexas e Aprendizado Profundo para Aprimorar Análises Espaciais e Temporais

The relationship between different entities is a property that can be represented as a graph, structured sets formed by entities (i.e., vertices) and relationships (i.e., edges). Graphs have often been used to answer questions about the interaction between entities from the real world by analyzing their vertices and edges (i.e., the graphs topology). On the other hand, complex networks are known to be graphs of non-trivial topology, capable of representing human phenomena such as cities urbanization, peoples movement, and migration, besides epidemic processes. However, graph theory and network science, the research fields that oversee the study of graphs and complex networks, have also been traversed in the realm of artificial intelligence, in which the analysis of the interaction between different entities is transposed to the internal learning process of algorithms. In this sense, this thesis introduces complex networks and supervised learning (classification and regression) techniques to improve understanding of human phenomena inherent to street networks, pendular migration, and pandemics progression through computational analysis and modeling. Accordingly, we contribute with: (i) techniques for identifying inconsistencies in the urban plan while tracking the most influential vertices; (ii) a methodology for analyzing and predicting links in the scope of human mobility between cities through machine learning algorithms; and (iii) a new neural network architecture capable of modeling dynamic processes observed in spatial and temporal data with applications on different domains. These results reiterate the potential of graphs and complex networks in solving problems related to analyzing human phenomena and modeling their evolutive processes across space and time when used together with articial intelligence learning algorithms.A relação entre diferentes entidades de um conjunto de dados é uma propriedade passível de ser representada por um grafo, os quais são conjuntos estruturados formados por entidades (i.e., vértices) e relacionamentos (i.e., arestas). Por muitas vezes grafos foram utilizados para responder questionamentos sobre a interação entre entidades do mundo real pela análise de seus vértices e arestas (i.e., topologia do grafo). As redes complexas, por outro lado, ficaram conhecidas por serem grafos de topologia não trivial. Entre suas aplicações, destaca-se a representação de fenômenos humanos como a urbanização de cidades, o movimento migratório de populações, e a propagação de pandemias. A teoria dos grafos e a ciência de redes, os campos de pesquisa que regem o estudo de grafos e redes complexas, tem sido explorados com sinergia no âmbito da inteligencia artificial, no qual transpõe-se a análise da interação entre diferentes entidades para o processo interno de aprendizado computacional dos algoritmos. Neste sentido, a presente tese introduz um ferramental de redes complexas juntamente com técnicas de aprendizado supervisionado de classificação e regressão de modo a contribuir com o entendimento de fenômenos humanos inerentes às malhas viárias, migrações pendulares, e progressões pandêmicas por meio de modelagem e análise computacional. Entre os resultados alcançados, estão: (i) técnicas de identificação de falhas de planejamento urbano ao mesmo tempo em que se auxilia na análise da topologia da rede complexa para diferenciar os vértices mais influentes; (ii) uma metodologia de análise e predição de links em redes complexas no âmbito de mobilidade humana entre cidades por meio de aprendizado de máquina; e, (iii) uma nova arquitetura de rede neural capaz de modelar processos dinâmicos observados em dados variantes no espaço e no tempo, com aplicações de alcance a diferentes domínios. Tais resultados reiteram o potencial dos grafos e das redes complexas na solução de problemas conectados à análise de diferentes fenômenos humanos, bem como a previsão de seus processos evolutivos no espaço e no tempo, quando utilizados conjuntamente com os algoritmos de aprendizado computacional provenientes da inteligência artificial

Caracterização de padrões de mobilidade e comportamento coletivo por meio de processamento analítico de redes complexas do mundo real.

Cities are complex systems of transportation and social activity; their structure can be used to model urban street networks i.e. complex network that represents the geometry of a city allowing analytical activities for data-driven decision-making. The geometry of a city holds intrinsic information that can support activities related to the analysis of the urban scenario; of higher importance is the use of such information to enhance the quality of life of its inhabitants and/or to understand the dynamics of an urban center. Several of these analytical processes lacks in-depth methodologies to analyze crime patterns and ill-designed urban structures, which can provide for public safety and urban design. Consequently, it is our goal to provide means for the structural and topological analysis of highly criminal regions of cities represented as complex networks, and for the identification of urban planning inconsistencies that point to regions that lack access from/to points of interest in a city. In this regard, we devised a set of algebraic and algorithmic procedures that are capable of revealing patterns and provide for data comprehension. More specifically, we introduced pre-processing techniques to transform georeferenced electronic maps into graph representations of cities; we used metric-based and epidemic processes to understand the dynamics of cities in what refers to criminality; finally, we introduced a novel set of formalisms and operations based on set theory to identify design flaws concerning access in urban centers. Our results refer to approaches to preprocess and prepare maps in the form of urban street networks; to the analyses of crimes based on their spatial disposition; to the development of a model to describe criminal activities; and, to the advance of a concept based on critical problems in the urban design.As cidades são sistemas complexos de interação social e de transporte. Suas estruturas podem ser usadas para modelar redes de mobilidade urbana i.e. redes complexas que representam a geometria de uma cidade permitindo a consecução de atividades analíticas para descoberta de padrões e para a tomada de decisão baseada em dados. A geometria da cidade carrega informações intrínsecas que auxiliam atividades relacionadas à análise de dados provenientes do cenário urbano. As informações inerentes a tais análises podem ser usadas para melhorar a qualidade de vida dos habitantes de uma região, ou para entender a dinâmica de centros urbanos. Diversos processos analíticos aplicados a tais cenários carecem de metodologias para analisar o padrão criminal e para identificar estruturas urbanas mal planejadas. Deste modo, este trabalho tem por objetivo prover meios para análise topológica de regiões criminais e para a identificação de inconsistências urbanas, as quais apontam para regiões que carecem de mobilidade e acesso para outras regiões de uma cidade. Neste sentido, foi desenvolvido um conjunto de procedimentos algébricos e algorítmicos capazes de revelar padrões e meios para compreensão e análise dos dados. Mais especificamente, foram desenvolvidos métodos de pré-processamento para transformar mapas eletrônicos georreferenciados em grafos que representam cidades, foi utilizado um conjunto métrico analítico e outro com base em processos epidêmicos para entender a dinâmica intrínseca à criminalidade de uma cidade, e por fim, foi desenvolvido um conjunto de formalismos e operações baseados em teoria dos conjuntos para identificar falhas no desenho das estruturas urbanas que impactam no acesso viário em centros urbanos. Os resultados deste trabalho versam sobre o desenvolvimento de novos métodos para preparar mapas na forma de redes de mobilidade urbana; na análise de crimes baseada em sua disposição espacial; no desenvolvimento de um modelo capaz de descrever a atividade criminal de uma cidade; e, em um conceito baseado na análise de regiões críticas identificadas a partir do desenho urbano

Lig-Doctor: Real-World Clinical Prognosis using a Bi-Directional Neural Network

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