Modelagem estatística da impunidade: métodos inferenciais e preditivos para dados de crimes no estado de São Paulo
| dc.contributor.advisor1 | Russo, Cibele Maria | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1011098065426388 | |
| dc.contributor.author | Saran, Fernanda Bartolo dos Santos | |
| dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/1329295409384052 | |
| dc.contributor.referee | Loschi, Rosângela Helena | |
| dc.contributor.referee | Santos, Daiane de Souza | |
| dc.contributor.refereeLattes | http://lattes.cnpq.br/8443300958745785 | |
| dc.contributor.refereeLattes | http://lattes.cnpq.br/0929922667210546 | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-29T13:42:35Z | |
| dc.date.issued | 2026-03-20 | |
| dc.description.abstract | High levels of violence in Brazilian society have been interpreted by political scientists as indicative of a legitimacy crisis - namely, a widespread lack of public trust in the State. This context is exacerbated by impunity, a critical social issue that undermines the principle of equality before the law. Due to the inherent challenges in quantifying impunity and in order to investigate the efficiency of the judicial system in the country, the analysis focuses on the state of São Paulo and proposes a novel indicator: the time elapsed between the filing of a police report and the initiation of a formal criminal investigation. The analysis focuses on intentional homicide cases in the state of São Paulo from 2017 to 2022. A survival model with Intrinsic Conditional Autoregressive (ICAR) spatial frailty is employed, incorporating municipal-level socioeconomic variables such as the Human Development Index (HDI) for education, per capita income, and the Gini index. Also, a simulation study was conducted and concluded that the model is capable of accessing the true parameters appropriately. The study is thus relevant as it contributes to the literature on the subject by proposing a novel approach to the analysis of impunity in Brazil. | eng |
| dc.description.resumo | Cientistas políticos interpretam os altos índices de violência na sociedade brasileira como uma crise de legitimidade, ou seja, uma difundida falta de confiança dos cidadãos no estado. Este cenário é agravado pela impunidade, que se configura como uma problemática social relevante, dada a quebra do princípio da igualdade dos indivíduos perante a lei. Considerando a complexidade associada à quantificação da impunidade e a fim de investigar a eficiência do sistema judiciário no país, o presente estudo utiliza o recorte do cenário paulista e propõe um novo índice para essa problemática: o tempo de conversão de boletins de ocorrência em inquéritos policiais. Dessa forma, os dados utilizados são referentes a casos de homicídios dolosos no estado de São Paulo entre 2017 e 2022. Aplica-se um modelo de sobrevivência com fragilidade espacial modelada por meio da \textit{priori} \textit{Intrinsic Conditional Autoregressive} (ICAR) considerando variáveis socioeconômicas como o Índice de Desenvolvimento Humano do município (IDH-M) em relação à educação, renda per capita e índice de Gini de cada cidade. Também foi realizado um estudo de simulação, que concluiu que o modelo utilizado é capaz de acessar adequadamente os verdadeiros parâmetros. O estudo é, então, relevante enquanto enriquecimento da literatura acerca do tema, ao propor uma nova abordagem para o contexto de análise da impunidade no Brasil. | por |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | |
| dc.identifier.citation | SARAN, Fernanda Bartolo dos Santos. Modelagem estatística da impunidade: métodos inferenciais e preditivos para dados de crimes no estado de São Paulo. 2026. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, Campus São Carlos, 2026. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/24426. | * |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14289/24426 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | |
| dc.publisher.address | Campus São Carlos | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia - CCET | |
| dc.publisher.initials | UFSCar | |
| dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Criminalidade | por |
| dc.subject | Impunidade | por |
| dc.subject | Análise de sobrevivência | por |
| dc.subject | Dados espaciais | por |
| dc.subject | Criminality | eng |
| dc.subject | Impunity | eng |
| dc.subject | Survival analysis | eng |
| dc.subject | Spatial data | eng |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | |
| dc.subject.ods | 16. Paz, Justiça e Instituições Eficazes | |
| dc.title | Modelagem estatística da impunidade: métodos inferenciais e preditivos para dados de crimes no estado de São Paulo | por |
| dc.title.alternative | Statistical modeling of impunity: inferential and predictive methods for crime data in the state of São Paulo | eng |
| dc.type | Dissertação |
Arquivos
Pacote Original
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- Dissertação - Fernanda.pdf
- Tamanho:
- 20.09 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format