Web Scraping e PLN aplicados ao monitoramento de Facções Criminosas em Santa Catarina

Abstract

A presente pesquisa apresenta uma proposta metodológica no potencial da utilização de técnicas de coleta automatizada (web scraping) e Processamento de Linguagem Natural (PLN) aplicado a portais de notícias jornalísticas locais sobre a atuação de facções criminosas em Santa Catarina, visando à possibilidade da ferramenta tecnológica como de apoio à produção de conhecimento em inteligência de segurança pública. O estudo fundamenta-se na necessidade de superar a fragmentação informacional entre instituições para o enfrentamento de organizações criminosas, como o Primeiro Grupo Catarinense (PGC) e outras facções atuantes no Estado. Para isso, foi desenvolvida uma ferramenta em Python, capaz de coletar, estruturar e organizar notícias em base tabular, permitindo identificar padrões espaciais, temáticos e relacionais associados ao crime organizado. Os resultados demonstram que a sistematização desses dados permite visualizar padrões relevantes, reforçando a viabilidade de abordagens computacionais simples como suporte inicial à triagem, à organização da informação e à produção de conhecimento em nível macro, podendo ser um recurso complementar para análise e informação para a produção de conhecimento.