Do carcereiro ao analista de dados
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| dc.contributor.author |
Murça, Thiago Vinicios Pires |
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| dc.contributor.author |
Assef, Julio Cesar Lopes |
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| dc.date.accessioned |
2026-04-15T13:11:46Z |
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| dc.date.available |
2026-04-15T13:11:46Z |
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| dc.date.issued |
2026-04-14 |
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| dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273268 |
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| dc.description.abstract |
O sistema penitenciário brasileiro, marcado por desafios históricos de infraestrutura e pela alta complexidade das dinâmicas criminais, impõe aos policiais penais riscos extremos. Diante desse cenário, o problema que norteia este estudo reside na defasagem tecnológica das ferramentas de vigilância, que sobrecarrega o servidor e impede uma atuação estatal proativa. Este artigo propõe a Gestão Prisional Preditiva (GPP), modelo de Inteligência Artificial nativo para a realidade nacional ("tropicalização"), focado na proteção do servidor e na efetividade estatal. Por meio de pesquisa teórica e propositiva, analisam-se criticamente falhas algorítmicas internacionais (como o viés racial no COMPAS) para fundamentar uma arquitetura ética brasileira. Os resultados estruturam o ecossistema em dois módulos: Threat-AI (focado em inteligência de ameaças e Teoria dos Grafos) e Ops-AI (logística operacional). O estudo preenche algumas lacunas na literatura de segurança pública ao articular tecnologia, LGPD e ergonomia cognitiva, oferecendo subsídios para políticas de modernização institucional que transcendem o encarceramento tradicional. |
pt_BR |
| dc.language.iso |
por |
pt_BR |
| dc.subject |
Inteligência Artificial. Policial Penal. Gestão Preditiva. Viés Algorítmico. Ergonomia Cognitiva. |
pt_BR |
| dc.title |
Do carcereiro ao analista de dados |
pt_BR |
| dc.title.alternative |
Do carcereiro ao analista de dados: inteligência artificial e gestão prisional preditiva |
pt_BR |
| dc.type |
TCCes |
pt_BR |
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