Banca de QUALIFICAÇÃO: JONATA PAULINO DA COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JONATA PAULINO DA COSTA
DATA: 25/10/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do CCAD e Google Meet (Híbrido)
TÍTULO:

ANÁLISE DE SUBNOTIFICAÇÕES EM BASES DE SEGURANÇA PÚBLICA: USANDO REDES NEURAIS LSTM, TÉCNICAS DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS E INVESTIGAÇÃO DE CORRELAÇÃO E CAUSALIDADE EM DADOS DE REDES SOCIAIS E BASES OFICIAIS

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de Redes Sociais, Mineração de Dados, Subnotificações, Análise de Sentimentos, Redes Neurais Recorrentes LSTM, Correlação e Causalidade

PÁGINAS: 105
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

A sociedade contemporânea enfrenta uma transformação significativa de valores, costumes e cultura, notadamente pela expansão do acesso à Internet e o surgimento de novas formas de comunicação virtual, e de tudo que de tal fato deriva, como por exemplo, o surgimento de ambientes para conexão virtual entre pessoas. Há uma nova maneira de expressão na sociedade, cuja característica primordial está na forma em que essa expressão se processa: de maneira virtual.  Essas plataformas geram grandes volumes de dados fornecendo oportunidades reais para análises em diversas áreas do conhecimento, permitindo investigar a relação entre expressões virtuais e fenômenos sociais reais, no sentido de não apenas compreender melhor essa nova forma de comunicação, mas também de compreender como, nessas diferentes áreas, esse novo cenário influencia e é influenciado. Este projeto de pesquisa propõe uma metodologia para analisar dados de redes sociais, correlacionando-os com registros de fontes oficiais, como RISP, IBGE, INEP/MEC, e DATASUS, com o objetivo de identificar e mensurar subnotificações e suas correlações, particularmente de crimes que aparecem online, mas não em bases oficiais. A pesquisa busca entender até que ponto as redes sociais refletem a sociedade real e quais fatores, como geografia, escolaridade e poder aquisitivo, influenciam as subnotificações de bases oficiais. Utilizando técnicas de análise de redes sociais, mineração de dados e Redes Neurais Recorrentes LSTM, a abordagem proposta visa extrair padrões e gerar conhecimento sobre a complexidade da coleta e interpretação de dados em ambientes digitais e físicos. Assim, a tese busca evidenciar a relação entre manifestações nas redes sociais e suas implicações na sociedade, contribuindo para uma compreensão mais profunda das subnotificações em bases de dados de segurança pública. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Externo ao Programa - 1401069 - EVELIN HELENA SILVA CARDOSO
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Interno - 751.497.452-00 - MARCELINO SILVA DA SILVA - UFPA
Externo à Instituição - NANDAMUDI LANKALAPALLI VIJAYKUMAR