Lately, Rio de Janeiro State has been characterized by the occurrence of successive public security events (shootings, assaults, robberies, etc.), causing great insecurity, affecting the daily lives of the population, and worrying public security agencies in the fight against crime. Although the indicators of public security events recently decreased, there is still a feeling of insecurity, while the population uses social networks to notify illegal acts that occurred in their vicinity. Although this collaboration is limited to the crimes that occurred, many published messages are difficult to interpret. Knowledge Discovery is a process of extracting data in an implicit, previously unknown, and useful way that can be applied for different purposes. In this context, Natural Language Processing is a powerful tool that allows the extraction of information from these unstructured data. This work proposes a methodology for automatic knowledge extraction, in the form of statistics related to public security events posted on social networks, particularly the ones occurred in Rio de Janeiro. The main contribution of this work is the proposal of a methodology for the construction of an Information System that allows the collection of statistics of notified public security events. In addition to this methodology, which can also be used in the construction of other Information Systems, this work contributes with a public security event recognition model that has a performance of 95%, and an available dataset that can be used to support other researches, such as: the identification of new behavior patterns, the discovery of hidden knowledge, among other fronts.

Security agencies have been striving to reduce crime in the city, through the application of security techniques, intelligence services and the use of public policies to mitigate public insecurity (Instituto de Segurança Pública [ISP], 2020). However, with the advent of the internet and especially of social networks, the opportunity for a more proactive action opens up, as it is now possible to report criminal acts in real time, maintaining a pseudo anonymity while providing collaboration between users of these social networks.

In recent years, the need to communicate faster and more efficiently between the media and information systems has led both academia and industry to provide new methods and artifacts that aim to meet this demand. In the military context, depending on the circumstances, an efficient exchange of information can make the mission successful. However, there are numerous issues to be pointed out so that the so desired efficiency in the exchange of information is achieved. The term interoperability is quite broad and used in several domains, but its essential remains, being a form of exchange of information between agents. One of the big problems in interoperability is when two different systems that handle the same type of data can not get along. In other words, data from the same domain are mapped in different ways, making semantic interoperability between them difficult. This work, from a hypothetical scenario, aims to create a conceptual model based on a foundation ontology and its derivations to be a means in the continuous improvement process used in C2 systems.

Nos dias atuais é muito difícil encontrar algum indivíduo que não esteja cadastrado em alguma rede social. Muitas destas pessoas as utilizam por meio de seus computadores e dispositivos móveis, tornando-as parte de suas vidas. Com isso as redes sociais passam a ser um instrumento de colaboração para troca de informações. A facilidade com que essas informações são geradas, juntamente com o seu crescimento exponencial, torna essas mensagens nas redes sociais uma abundante fonte de informação para descoberta de conhecimento ocultos e secretos. Tais descobertas não seriam possíveis pelos métodos tradicionais, visto a quantidade de informações geradas por segundos. Diante disso, foi criado uma metodologia de mineração automatizada para mineração de dados por meio do PLN (Processamento de Linguagem Natural), ramo da inteligência artificial, focado em identificar eventos de segurança (tiros, roubos, operações policiais, assaltos, dentre outros) ocorridos no Rio de Janeiro. A metodologia foi dividida em três blocos denominados: Parametrização e Iniciação; Preparação e Mineração; Marcação e Apresentação. Os blocos contêm tarefas que operacionalizam a metodologia. O primeiro bloco, Parametrização e Iniciação, permite que as configurações e os parâmetros necessários sejam definidos. O segundo bloco, Preparação e Mineração, aplica os algoritmos de inteligência artificial para gerar as estatísticas e a descoberta de conhecimento. Por fim, o bloco Marcação e Apresentação, constrói um dashboard com os indicadores para visualização dos eventos de segurança em gráficos e mapas dinâmicos. A metodologia foi implementada por meio de um Bot desenvolvido na linguagem de programação Python e utilizando o banco de dados PostgreSQL.

Hoje em dia, as redes sociais são uma fonte inesgotável de informação, verdadeira ou falsa, mas sempre relevante. De uma forma desorganizada, muitas pessoas utilizam esse meio para propagar informações e opiniões que podem ser utilizadas pelo poder público para mapear diversos problemas que muitas vezes não são apresentados em uma forma oficial. Esse trabalho tem por objetivo apresentar uma proposta de metodologia de extração automática de eventos de segurança, tais como confrontos armados, furtos, roubos, dentre outros, reportados nas redes sociais, na forma de microtextos. Espera-se que as informações advindas dessa extração possam auxiliar sistemas de apoio à tomada de decisão de ações públicas.