Trabalho da disciplina de Mineração de Dados - Mestrado Acadêmico do CIN UFPE
Este estudo aborda a aplicacão de mineracão de dados para apoiar decisões no combate ao terrorismo na América Latina. Utilizando o Global Terrorism Database, foram analisados eventos ocorridos desde 1970 em 19 países. A abordagem incluiu a construcão de modelos, como regressão logística e ́arvores de decisão para identificar fatores associados ao sucesso ou fracasso no combate a ataques terroristas.
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Planilha de Artigos e Literatura
Os Scripts etão ordenados na ordem sugerida, no entanto eles foram apenas utilizados para construir a planilha de dados que já está disponibilizada no link.
O terrorismo é uma ameaça global que impacta a estabilidade de países e regiões. O Global Terrorism Database (GTD), desenvolvido pelo START - Study of Terrorism and Responses to Terrorism, é um banco de dados abrangente com mais de 200.000 registros de incidentes terroristas em todo o mundo desde 1970 \cite{codebook}. Este projeto se concentra na América Latina, explorando como a mineração de dados pode ser uma ferramenta eficaz para apoiar as autoridades antiterrorismo na região.
O objetivo principal é analisar 10.000 incidentes terroristas em 19 países da América Latina, utilizando o GTD. A abordagem inclui a aplicação de técnicas de mineração de dados e Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para fornecer insights que auxiliem as autoridades na tomada de decisões estratégicas e táticas.
- Utilização da base de dados do GTD fornecida pelo START.
- Amostra de 10.000 incidentes em 19 países da América Latina.
- Variáveis incluem informações sobre data, tipo de ataque, grupo perpetrador, tipo de alvo e sucesso do ataque.
- Utilização do modelo CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining).
- Linguagens de programação: R para limpeza e seleção de amostra, Python para análises estatísticas e Javascript para informações sobre feriados.
- Integração de dados do Banco Mundial para informações socioeconômicas.
- Utilização da biblioteca date-holidays para dados sobre feriados públicos.
- Construção de Datamart para informações específicas de cada país.
- Descrição detalhada das variáveis, incluindo sucesso do combate, número de mortes, feridos, reféns, entre outras.
- Árvores de decisão e algoritmo JRip para extração de conhecimento.
- Regressão logística para suporte à decisão.
- Métricas de avaliação incluem Lift, Confiança e Cobertura.
- Utilização da ferramenta KNIME para implementação dos modelos.
- Workflow inclui fluxos para a regressão logística e regras de indução.
- Fornecimento de insights sobre padrões de ataques terroristas na América Latina.
- Avaliação da eficácia de medidas antiterrorismo com base nas análises.
Este projeto destaca a importância da mineração de dados na análise de incidentes terroristas na América Latina, fornecendo suporte à tomada de decisões das autoridades antiterrorismo. A utilização do GTD e técnicas avançadas de análise demonstram ser ferramentas valiosas para compreender e combater ameaças terroristas na região.