BrazilCrime

Roadmap de desenvolvimento

• Inclusão de shapes dos estados e argumento booleano para retornar dados espacializados;

• Adicionar argumento booleano para retornar o formato da tabela diferente com o tidyr;

• Inclusão de argumento booleano para retornar o número de ocorrências a cada 100 mil habitantes (dados de projeções mensais provenientes das projeções do IBGE);

• Adicionar testes para as funções;

• Adição da função que coleta os dados divulgados na plataforma gov.br disponibilizados pelo Ministério da Justiça (Sinesp-VDE);

• Subir versão inicial para o CRAN;

• Incluir dados populacionais anuais por município e interpolar dados por mês para o argumento relative_values da função get_sinesp_vde_data; e

• Adicionar microdados do SUS com estatísticas sobre violência (agressões).

Sobre o projeto

A principal função do pacote BrazilCrime é disponibilizar de maneira acessível os dados sobre criminalidade e violência do Brasil, através da linguagem R.

Para isso coleta-se as informações divulgadas pelo Sistema Nacional de Informações de Segurança Pública (Sinesp), órgao do Ministério da Justiça e Segurança Pública, esses dados são organizados em um data frame e disponibilizados ao usuário.

Nessa primeira versão, temos disponível dados a partir de janeiro de 2015 até dezembro de 2022, em estratificação por unidade federativa, para as seguintes tipologias criminais: Estupro, Furto de Veículo, Homicídio Doloso, Lesão Corporal Seguida de Morte, Roubo a Insituição Financeira, Roubo de Carga, Roubo de Veículo, Roubo Seguido de Morte (Latrocínio) e Tentativa de Homicídio.

Instalação do Pacote

Versão oficial no CRAN:

install.packages("BrazilCrime")
library(BrazilCrime)

Versão de desenvolvimento:

install.packages("devtools")
devtools::install_github("GiovanniVargette/BrazilCrime")
library(BrazilCrime)

Exemplo de Uso das Funções

Baixar todos os dados do SINESP entre 2015 e 2022 com granularidade mensal.

dados <- get_sinesp_data() 

Baixar todos os dados do SINESP entre 2015 e 2022 com granularidade anual.

dados <- get_sinesp_data(granularity = 'year') 

Baixar todos os dados do SINESP de 2018 e 2019 sobre homicídio doloso para os estados de São Paulo, Rio de Janeiro e Minas Gerais com granularidade mensal.

dados <- get_sinesp_data(state = c('RJ', 'SP', 'MG'),
                         typology = 'Homicídio doloso',
                         year = c(2018, 2019))

Baixar os dados dos estados do Sul do Brasil sobre roubo de veículos para o ano de 2022 com granularidade anual e com os vetores espaciais das UFs.

data_sul <- get_sinesp_data(state = c('PR','SC','RS'),
                            typology = 'Roubo de veículo',
                            year = 2022,
                            geom = T,
                            granularity = 'year')

# criar o mapa
library(ggplot2)
ggplot(data = data_sul) +
  geom_sf(aes(fill = ocorrencias)) + 
  theme_minimal() +
  labs(title = "Mapa de Ocorrências",
       subtitle = "Visualização espacial das ocorrências",
       fill = "Qtd de ocorrências")

Citação

Para citar em trabalhos utilize:

citation("BrazilCrime)

#To cite package ‘BrazilCrime’ in publications use:

#  Vargette G, Justus M, Laltuf I (2024). _BrazilCrime: Crime data from Brazil_. R
#  package version 0.0.2, <https://github.com/GiovanniVargette/BrazilCrime>.

#A BibTeX entry for LaTeX users is

#  @Manual{,
#    title = {BrazilCrime: Crime data from Brazil},
#    author = {Giovanni Vargette, Marcelo Justus and Igor Laltuf},
#    year = {2024},
#    note = {R package version 0.0.3},
#    url = {https://github.com/GiovanniVargette/BrazilCrime},
#  }