Quantitative Analysis of Criminal Events Using Semantic Approach

Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).O gerenciamento de informações de riscos utilizando dados criminais apresenta desafios associados à aquisição de Consciência Situacional, tais como a dinamicidade, heterogeneidade, variedade e o grande volume de dados. Além disso, representar adequadamente as informações no domínio criminal, tais como dados sobre vítimas, criminosos, locais e a própria situação de crime, pode contribuir para processos de análise quantitativa de dados, tornando assim a tomada de decisão ser mais assertiva. Ao mesmo tempo, há ainda a necessidade do desenvolvimento de modelos semânticos que representem a realidade das situações de ambientes de riscos, o que produz ainda mais desafios para a quantificação de entidades e características relevantes. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar o processo de desenvolvimento de quantificação de dados em ontologias para o domínio de gerenciamento de riscos, visando suportar a extração de dados específicos para ampliar a capacidade de obtenção de Consciência Situacional e permitir que as decisões tomadas, baseadas nestas informações, sejam mais assertivas. Para tal, será empregada a análise de tarefas dirigidas por objetivos, a análise de vocabulários e propriedades no contexto criminal a fim de restringir sua interpretação e a avaliação de pesos e valores semânticos desses vocabulários. Sendo assim, ao final, será possível mensurar as informações necessárias dentro de um sistema de gerenciamento de riscos.The management of risk information using criminal data presents challenges associated with the acquisition of Situational Awareness, such as dynamicity, heterogeneity, variety and large data volume. In addition, adequately representing information in the criminal domain, such as data on victims, criminals, places and the actual crime situation, can contribute to quantitative data analysis processes, thus making decision making more assertive. At the same time, there is still a need for the development of semantic models that represent the reality of situations in risk environments, which produces still more challenges for the quantification of entities and relevant characteristics. Therefore, this paper aims to present the process of a development of data quantification in ontologies for the domain of risk management, aiming at support the extraction of specific data to increase the capacity to obtain Situational Awareness and allow the decisions taken to be more assertive. For this, the analysis of tasks directed by objectives, the analysis of vocabularies and properties in the criminal context will be used in order to restrict their interpretation and the evaluation of semantic weights and values of these vocabularies. Therefore, in the end, it will be possible to measure the necessary information within a risk management system

Desenvolvimento de ontologia ciente de qualidade de informações para o domínio de gerenciamento de emergências

Para a comunidade de avaliação e gerenciamento de situações de emergências, determinar um processo de análise informacional para o desenvolvimento da Consciência da Situação (SAW) é um desafio, devido à limitada qualidade e complexidade dos dados, além da dinamicidade de ambientes reais monitorados. Operadores de sistemas de avaliação de situações de emergência, expostos a dados de qualidade incerta, estão suscetíveis a erros de SAW, diminuindo suas chances de uma tomada de decisão assertiva. Neste contexto, representar corretamente informações sobre tais situações, à medida que são coletadas e processadas, vai contribuir para melhor orientar humanos e sistemas sobre o que de fato acontece num ambiente de interesse. O presente trabalho visa contribuir com o problema de produção de melhores insumos na avaliação de situações de incêndios florestais, no âmbito do projeto DF100Fogo, apresentando o desenvolvimento de uma ontologia que agrega informações sobre a qualidade dos dados, promovendo ao operador de sistemas de emergência, uma melhor representação de dados sobre os incêndios. Um estudo de caso envolvendo um atendimento a uma situação de incêndio florestal será mostrado para demonstrar a aplicabilidade da ontologia junto à gestão da qualidade. Resultados apresentam um modelo de representação semântica, capaz de receber instâncias extraídas de dados de inteligência humana, com origem em sensoriamento participativo, e avaliadas quantitativamente sob aspectos de qualidade da informação