Modelos Proativos de Apoio à Informação do Sistema Judiciário

Vladyslav Teremetskyi, Olha Kovalchuk, Andrii Kolesnikov, Zhanna Udovenko, Oleksandr Shramko, Oleg Predmestnikov

Resumen


No mundo moderno e dinâmico, o crime está a tornar-se cada vez mais transnacional e apoiado tecnologicamente. Isto exige que os sistemas judiciais de diferentes países apliquem abordagens inovadoras e tecnologias de informação de última geração para combatê-lo eficazmente. A pesquisa apresentada propõe uma nova abordagem proativa para identificar tendências criminais, que combina modelos de regras associativas e modelos geoespaciais. O artigo visa desenvolver um modelo de informação e implementar uma nova abordagem preditiva para estudar tendências criminais para descobrir padrões complexos e fortes relacionamentos em dados criminais. A pesquisa utilizou uma metodologia abrangente, incorporando procedimentos experimentais, métodos de síntese, mineração de regras associativas para reconhecimento de padrões e modelagem preditiva geoespacial para identificação e previsão de tendências espaciais. Os modelos aplicados foram construídos utilizando dados reais sobre casos criminais na região de Ternopil (Ucrânia) de 2013 a 2023. Foram identificados tipos de crimes e períodos com níveis elevados de atividade criminosa, bem como indicadores de envolvimento de grupos organizados. Foram visualizadas zonas de concentração de ofensas dentro da região. A maior prevalência da criminalidade nas áreas urbanas foi confirmada. Estes modelos podem ser facilmente adaptados a novos dados e integrados num sistema de informação unificado para apoiar a tomada de decisões nos sistemas judiciais da Ucrânia e da União Europeia.


Palabras clave


sistema judicial, judiciário, tribunal, tecnologias de informação, sistema de informação, suporte de informação, agências de aplicação da lei

Texto completo:

PDF (English)

Referencias


ALIKHADEMI, K.; DROBINA, E.; PRIOLEAU, D.; RICHARDSON, B.; PURVES, D.; GILBERT, J. E. A Review of Predictive Policing from the Perspective of Fairness. Artif. Intell. Law, v. 30, p. 1-17, 2022. doi: https://doi.org/10.1007/s10506-021-09286-4.

BEREZKA, K. M.; KOVALCHUK, O. Ya. Associative Rules for modeling international security decisions in the context of the Ukrainian-Russian war. Preliminary evaluations. Folia Oeconomica, v. 23, n. 2, p. 67-85, 2023. doi: https://doi.org/10.2478/foli-2023-0019.

BEREZKA, K. M.; KOVALCHUK, O. Ya.; BANAKH, S. V.; ZLYVKO, S. V.; HRECHANIUK, R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia, v. 22, n. 1, p. 1-17, 2022. doi: https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001.

BERK, R. A. Artificial Intelligence, Predictive Policing, and Risk Assessment for Law Enforcement. Annu. Rev. Criminol., v. 4, p. 209-237, 2021. doi: https://doi.org/10.1146/annurev-criminol-051520-012342.

BOSCHAN, J. A.; ROMAN, C. G. Hot Spots of Gun Violence in the Era of Focused Deterrence: A Space-Time Analysis of Shootings in South Philadelphia. Soc. Sci., v. 13, artigo número 119, 2024. doi: https://doi.org/10.3390/socsci13020119.

BURGIN, M.; MESTDAGH, K. d. V. Complexity of Legal Processes and Systems. Proceedings, v. 47, p. 17, 2022. doi: https://doi.org/10.3390/proceedings2020047017.

CHAINEY, S. P.; MATIAS, J. A. S.; NUNES JUNIOR, F. C. F.; COELHO DA SILVA, T. L.; DE MACÊDO, J. A. F.; MAGALHÃES, R. P.; DE QUEIROZ NETO, J. F.; SILVA, W. C. P. Improving the Creation of Hot Spot Policing Patrol Routes: Comparing Cognitive Heuristic Performance to an Automated Spatial Computation Approach. ISPRS Int. J. Geo-Inf., v. 10, artigo número 560, 2021. doi: https://doi.org/10.3390/ijgi10080560.

DEMPSEY, R. P.; BRUNET, J. R.; DUBLJEVIĆ, V. Exploring and Understanding Law Enforcement’s Relationship with Technology: A Qualitative Interview Study of Police Officers in North Carolina. Appl. Sci., v. 13, artigo número 3887, 2023. doi: https://doi.org/10.3390/app13063887.

DENEGRI, F.; LEY-GARCÍA, J. Crime against Businesses: Temporal Stability of Hot Spots in Mexicali, Mexico. ISPRS Int. J. Geo-Inf., v. 10, artigo número 178, 2021. doi: https://doi.org/10.3390/ijgi10030178.

HE, Z.; LAI, R.; WANG, Z.; LIU, H.; DENG, M. Comparative Study of Approaches for Detecting Crime Hotspots with Considering Concentration and Shape Characteristics. Int. J. Environ. Res. Public Health, v. 19, artigo número 14350, 2022. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph192114350.

HE, Z.; WANG, Z.; GU, Y.; AN, X. Measuring the Influence of Multiscale Geographic Space on the Heterogeneity of Crime Distribution. ISPRS Int. J. Geo-Inf., v. 12, artigo número 437, 2023. doi: https://doi.org/10.3390/ijgi12100437.

KOVALCHUK, O.; BANAKH, S. Problem-oriented approach to the formation of information support for judicial and law enforcement agencies. Actual problems of jurisprudence, v. 4, p. 72-78, 2024. doi: https://doi.org/10.35774/app2023.04.025. (In Ukrainian).

KOVALCHUK, O.; KASIANCHUK, M.; KARPINSKI, M.; SHEVCHUK, R. Decision-Making Supporting Models Concerning the Internal Security of the State. International Journal of Electronics and Telecommunications, v. 69, n. 2, p. 301-307, 2023. doi: https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144365.

KOVALCHUK, O.; SHEVCHUK, R.; SHANGYTBAEVA, G.; KASIANCHUK, M. Decision Support Model Based on the Analysis of International Security Risks and Threats. In: Przetwarzanie, transmisja i bezpieczeństwo informacji. Bielsku-Białej: Wydawnictwo Nauk. Akademii Techniczno-Humanistycznej, 2022. p. 57-70. Disponível em: https://engineerxxi.ubb.edu.pl/konferencja/publikacje-konferencyjne/przetwarzanie-transmisja-i-bezpieczenstwo-informacji2022-3.html.

MALLOY, N. R. Essential Modeling Techniques for Geospatial Analysis Using ArcGIS: An Intermediate-Level GIS Workbook. Textbooks and Manuals Series, v. 6, 2020. Disponível em: https://digitalcommons.humboldt.edu/textbooks/6.

MATHUR, V. Association Rule Mining: Importance and Steps. Analytics Steps, 2022. Disponível em: https://www.analyticssteps.com/.

PARK, S.-H.; LEE, D.-G.; PARK, J.-S.; KIM, J.-W. A Survey of Research on Data Analytics-Based Legal Tech. Sustainability, v. 13, artigo número 8085, 2021. doi: https://doi.org/10.3390/su13148085.

RAHMAN, K. U.; KHAN, Z.; KHAN, T. A. A Review on the Criminal Justice System: Understanding its Structural Components and Process in Pakistan. Global Legal Studies Review. Indiana Journal of Global Legal Studies, v. 5, n. 3, p. 33-38, 2020. doi: https://doi.org/10.31703/glsr.2020(V-III).04.

RAI, A. An Overview of Association Rule Mining; Its Applications. UpGrad, 2022. Disponível em: https://www.upgrad.com/.

SINGH, A. K.; SINGH, Y. A Study on the Concept of Criminal Justice System and Police System. Juni Khyat (UGC Care Group I Listed Journal), v. 10, n. 7, p. 141-152, 2020. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/359002508_A_STUDY_ON_THE_CONCEPT_OF_CRIMINAL_JUSTICE_SYSTEM_AND_POLICE_SYSTEM.

SPYROPOULOS, A. Z.; BRATSAS, C.; MAKRIS, G. C.; GAROUFALLOU, E.; TSIANTOS, V. Interoperability-Enhanced Knowledge Management in Law Enforcement: An Integrated Data-Driven Forensic Ontological Approach to Crime Scene Analysis. Information, v. 14, artigo número 607, 2023. doi: https://doi.org/10.3390/info14110607.

TEREMETSKYI, V. I.; DULIBA, YE. V. Peculiarities of Implementation and Functioning of the Unified Judicial Information and Telecommunication System as an E-Justice Tool. Forum Prava, v. 75, n. 2, p. 130-143, 2023. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7947514.

TEREMECKYI, V. I.; ZHURAVEL, Y. V. Digitization as an organizational basis for optimization of executive authorities. Private and public law, v. 2, p. 108-112, 2020. doi: https://doi.org/10.32845/2663-5666.2020.2.21.

WANG, R. Legal technology in contemporary USA and China. Comput. Law Secur. Rev., v. 39, artigo número 105459, 2020. doi: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2020.105459.

Unified register of pre-trial investigations. 2024. Disponível em: https://erdr.gp.gov.ua. (In Ukrainian).




DOI: https://doi.org/10.18256/2238-0604.2023.v19i3.4975

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Bookmark and Share