Análise da criminalidade no território catarinense: desenvolvimento de modelo analítico integrado para apoio à prevenção criminal

Abstract

Esta tese analisou a criminalidade no território catarinense a partir de uma abordagem integrada, multidimensional e territorialmente orientada, considerando que o fenômeno criminal apresenta distribuição desigual no espaço e resulta da interação entre indicadores criminais e fatores contextuais associados à sua ocorrência. A pesquisa partiu da necessidade de aprimorar os instrumentos de diagnóstico da criminalidade em escala municipal, superando leituras fragmentadas e produzindo conhecimento aplicado ao planejamento de estratégias de prevenção criminal baseadas em evidências. O objetivo geral consistiu em desenvolver um modelo analítico para mensurar e analisar a criminalidade em nível municipal no território catarinense, de forma integrada e territorialmente orientada, considerando a complexidade dos fatores associados, com vistas a subsidiar o diagnóstico e a prevenção criminal. Para isso, realizou-se revisão teórica sistematizada, análise documental e tratamento empírico de dados criminais e contextuais dos 295 municípios de Santa Catarina, no período de 2019 a 2023. A pesquisa desenvolveu a arquitetura conceitual do modelo analítico integrado, definiu suas dimensões, indicadores e critérios de composição, e realizou sua operacionalização por meio da construção do Índice de Complexidade Criminal Municipal. A execução do modelo envolveu a seleção de indicadores, o cálculo de taxas criminais, a padronização de variáveis, a composição de subíndices dimensionais, a formação do índice final, a classificação em faixas e o ranqueamento municipal. Em etapa complementar, aplicaram-se procedimentos estatísticos descritivos, análise multidimensional e agrupamento por k-means, com a finalidade de analisar os resultados produzidos pelo modelo. Os resultados indicaram que a criminalidade catarinense apresenta padrões territoriais heterogêneos, com diferentes combinações entre intensidade criminal e fatores contextuais, exigindo interpretação comparativa por perfis municipais. Os achados evidenciaram que o modelo proposto e o Índice de Complexidade Criminal Municipal permitem mensurar, classificar, comparar e interpretar os municípios segundo níveis de complexidade criminal, oferecendo subsídios para o diagnóstico territorial, a priorização de ações preventivas e a formulação de políticas públicas ajustadas às realidades locais. Concluiu-se que a análise integrada da criminalidade contribui para transformar dados dispersos em conhecimento estruturado, fortalecendo a gestão pública, a prevenção criminal e a tomada de decisão em segurança pública.

Abstract: This thesis analyzed criminality in the territory of Santa Catarina from an integrated, multidimensional, and territorially oriented approach, considering that the criminal phenomenon is unevenly distributed across space and results from the interaction between criminal indicators and contextual factors associated with its occurrence. The research was based on the need to improve instruments for diagnosing criminality at the municipal scale, overcoming fragmented interpretations and producing applied knowledge to support the planning of evidence-based crime prevention strategies. The general objective was to develop an analytical model to measure and analyze criminality at the municipal level in the territory of Santa Catarina, in an integrated and territorially oriented manner, considering the complexity of the associated factors, with a view to supporting diagnosis and crime prevention. To this end, a systematized theoretical review, documentary analysis, and empirical treatment of criminal and contextual data from the 295 municipalities of Santa Catarina were carried out, covering the period from 2019 to 2023. The research developed the conceptual architecture of the integrated analytical model, defined its dimensions, indicators, and composition criteria, and operationalized it through the construction of the Municipal Criminal Complexity Index. The execution of the model involved the selection of indicators, the calculation of crime rates, the standardization of variables, the composition of dimensional subindices, the formation of the final index, classification into ranges, and municipal ranking. In a complementary stage, descriptive statistical procedures, multidimensional analysis, and k-means clustering were applied with the purpose of analyzing the results produced by the model. The results indicated that criminality in Santa Catarina presents heterogeneous territorial patterns, with different combinations between criminal intensity and contextual factors, requiring comparative interpretation based on municipal profiles. The findings showed that the proposed model and the Municipal Criminal Complexity Index make it possible to measure, classify, compare, and interpret municipalities according to levels of criminal complexity, providing support for territorial diagnosis, the prioritization of preventive actions, and the formulation of public policies adjusted to local realities. It was concluded that the integrated analysis of criminality contributes to transforming dispersed data into structured knowledge, strengthening public management, crime prevention, and decision-making in public security.