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http://hdl.handle.net/10071/33605
Autoria: | Carvalho, Joaquim Henriques |
Orientação: | Nunes, Luís Miguel Martins Neves, Ana Cristina Pestana |
Data: | 22-Nov-2024 |
Título próprio: | Reincidência criminal em Portugal: Um olhar através dos dados da Direção Geral de Reinserção e Serviços Prisionais |
Referência bibliográfica: | Carvalho, J. H. (2024). Reincidência criminal em Portugal: Um olhar através dos dados da Direção Geral de Reinserção e Serviços Prisionais [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/33605 |
Palavras-chave: | DGRSP Reincidência criminal Modelação e interrogação de dados Aprendizagem automática Criminal recidivism Data modelling and querying Machine learning -- Machine learning |
Resumo: | O estudo da reincidência criminal é fundamental para a identificação de perfis de risco e compreensão
dos fatores que levam indivíduos a cometer novos crimes, após o cumprimento de penas ou medidas.
Nesse sentido, o seu estudo é crucial para o desenvolvimento de políticas de prevenção e
reabilitação, bem como para melhorar o sistema de justiça penal e ajudar a reduzir a criminalidade.
Adicionalmente, permite avaliar a eficácia das penas e programas de reinserção social.
Em Portugal, a Direção Geral de Reinserção e Serviços Prisionais (DGRSP) é a entidade pública a
que, no âmbito da sua missão, incumbe “executar penas e medidas privativas da liberdade, orientando
a intervenção para a reinserção do agente de crime na sociedade, preparando-o para conduzir a sua
vida de modo socialmente responsável, sem cometer crimes.”
Este organismo resulta da fusão da Direção-Geral dos Serviços Prisionais e da Direção Geral de
Reinserção Social. Na execução da sua atividade, a DGRSP regista e mantém informação acerca dos
seus utentes, em dois grandes sistemas legados que não se comunicam, que importa estudar.
Sendo este um trabalho realizado para a conclusão de um Mestrado em Engenharia de
Informática, procurou-se usar algoritmos de aprendizagem automática, supervisionados e não
supervisionados, no estudo desses dados.
Ao longo do seu desenvolvimento, foram ainda elaboradas e disponibilizadas aos utilizadores da
DGRSP um conjunto de estruturas e ferramentas digitais que permitirão continuar o trabalho aqui
iniciado, pelo que o término deste projeto representa apenas um ponto de partida para os seguintes. The study of criminal recidivism is essential for identifying risk profiles and understanding the factors that lead individuals to commit new crimes after serving sentences or measures. In this regard, its study is crucial for developing prevention and rehabilitation policies, as well as for improving the criminal justice system and helping to reduce crime rates. Additionally, it allows for the evaluation of the effectiveness of sentences and social reintegration programs. In Portugal, the Directorate-General of Rehabilitation and Prison Services (DGRSP) is the public entity tasked, within its mission, with “implementing sentences and measures involving deprivation of liberty, guiding intervention towards the reintegration of the criminal offender into society, preparing them to lead a socially responsible life without committing crimes”. This organization resulted from the merger of the former Directorate-General for Prison Services and the former Directorate-General for Social Reintegration. In carrying out its activities, the DGRSP records and maintains information about its users across two major legacy systems that do not communicate with each other, which warrants further study. Since this is a project undertaken to complete a Master's degree in Computer Engineering, we sought to use supervised and unsupervised machine learning algorithms in the study of this data. Throughout its development, a set of digital structures and tools was also created and made available to DGRSP users to allow them to continue the work initiated here, making the conclusion of this project merely a starting point for those that follow. |
Designação do Departamento: | Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação |
Designação do grau: | Mestrado em Engenharia Informática |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Restrito |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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