Análise Bayesiana De Classes Latentes Aplicada à Criminalidade No Estado Do Rio De Janeiro

Résumé

A criminalidade no estado do Rio de Janeiro se caracteriza por uma
diversidade de delitos distribuídos de forma desigual entre suas
regiões. Este estudo utilizou a Análise de Classes Latentes (LCA), sob a
perspectiva bayesiana, para analisar os dados de criminalidade deste
estado entre 2020 e 2023, com o objetivo de identificar perfis ocultos
de incidência criminal e agrupar as Circunscrições Integradas de
Segurança Pública (CISPs) com base em padrões semelhantes. A segmentação
revelou duas classes distintas: uma com alta e outra com baixa
criminalidade, com maior concentração de delitos na Região Metropolitana
e em parte do interior. A análise espacial evidenciou que áreas com
baixa incidência formam clusters mais coesos, enquanto regiões de alta
criminalidade apresentaram maior dispersão geográfica. Os resultados
monstram que a LCA é uma ferramenta eficaz para subsidiar o diagnóstico
e o planejamento de políticas de segurança pública diante da
complexidade dos padrões criminais.
\textbf{Palavras-chave:} Análise de Classes Latentes, Inferência
Bayesiana, Criminalidade.