Análise de cenários de roubos contra instituições financeiras no Rio Grande do Norte utilizando o método k-means

Abstract

A presente pesquisa se debruça sobre o fenômeno de roubos a instituições financeiras, tendo como objetivo identificar cenários em que as características do delito influenciam o resultado das investigações e a delimitação de autoria. O estudo de caso tomou como amostra ocorrências registradas pela Polícia Federal contra o serviço de correspondente bancário de Agências de Correios no Estado do Rio Grande do Norte entre os anos de 2013-2015. Os dados foram tratados com o auxílio do software Minitab® para obtenção de estatísticas descritivas e aplicação de técnicas de análise de clusters pelos métodos hierárquico e k-means. O método k-means classificou as ocorrências em clusters que predizem baixa, média e alta probabilidade de solução de autoria dos crimes, de acordo com a variação das características observáveis em cada caso. A classificação exitosa das ocorrências nestes termos possibilitou comprovar estatisticamente a relação entre a presença de imagens de CFTV de qualidade dos criminosos, roubos a cofres das agências, com altas taxas de elucidação de autoria dos crimes. A inovação da pesquisa reside na utilização de inferências estatísticas sobre o fenômeno observado para possibilitar um melhor gerenciamento dos meios empregados nas investigações, fornecendo elementos para sustentação científica do processo decisório de direcionar esforços para os casos com maior probabilidade de êxito, em detrimento daqueles com baixa probabilidade de solução. Os resultados e as fragilidades reveladas pelo estudo oferecem elementos para que a Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos justifique cientificamente novos investimentos em segurança institucional. Em última análise, a pesquisa possibilita concluir com a formulação de um pacote de providências mínimas capazes de determinar a ausência, em um caso real, das circunstâncias estatisticamente relacionadas com altas probabilidades de solução, viabilizando argumentação técnica para o encerramento dos casos classificados em clusters indicativos de baixa probabilidade de solução, evitando assim um desnecessário prolongamento das investigações pouco promissoras e seus custos para a sociedade.