{"id":35158,"date":"2018-02-01T12:06:07","date_gmt":"2018-02-01T12:06:07","guid":{"rendered":"http:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=35158"},"modified":"2018-02-01T12:06:07","modified_gmt":"2018-02-01T12:06:07","slug":"ai-que-eu-caio-segurem-me-que-eu-caio-2-2-3-2-2-2-2-2-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=35158","title":{"rendered":"Homofilia, Geografia e Fraude"},"content":{"rendered":"

Pedro Moura<\/strong><\/span>, Vis\u00e3o online<\/p>\n

\"\"<\/a>\"\"<\/a><\/p>\n

a 'farinha do mesmo saco' costuma, bom\u2026, estar toda no mesmo saco.
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A fraude \u00e9 perpetrada por seres humanos. Os seres humanos, quando em n\u00famero suficientemente grande, tendem a ter comportamentos previs\u00edveis e padronizados. Um desses padr\u00f5es comportamentais \u00e9 a homofilia, um palavr\u00e3o que muito sumariamente indica a propens\u00e3o que o ser humano tem para se associar a seres humanos similares. Gracejando com um dito popular, a 'farinha do mesmo saco' costuma, bom\u2026, estar toda no mesmo saco. Ou, para uma vers\u00e3o mais angl\u00f3fona \"birds of a feather flock together<\/em>\".<\/p>\n

Pessoas semelhantes costumam fazer as mesmas coisas, viver nos mesmos lugares, ter os mesmos gostos, a mesma estrutura pessoal, social, econ\u00f3mica e familiar, etc.<\/p>\n

A homofilia pode assim ser uma base muito forte para preven\u00e7\u00e3o e dete\u00e7\u00e3o de comportamentos fraudulentos (entre outros), ao permitir compreender comportamentos-padr\u00e3o dentro de um certo grupo constitu\u00eddo por indiv\u00edduos similares, e procurando desvios (outliers<\/em>) a esses padr\u00f5es.<\/p>\n

Entre outras manifesta\u00e7\u00f5es, a homofilia humana surge a n\u00edvel geogr\u00e1fico: pessoas similares tendem a residir e frequentar os mesmos lugares. Veja-se os casos de exclus\u00e3o social dos \u201cguettos\u201d (muitas vezes imposta por falta de condi\u00e7\u00f5es) e da auto-exclus\u00e3o social dos que resolver habitar em condom\u00ednios fechados.<\/p>\n

Esta caracter\u00edstica (homofilia) permite perceber clusters de popula\u00e7\u00e3o semelhante entre si, definidos n\u00e3o s\u00f3 por um conjunto de caracter\u00edsticas e comportamentos padr\u00e3o, mas tamb\u00e9m por uma delimita\u00e7\u00e3o espacial.<\/p>\n

Estes clusters espaciais hom\u00f3filos permitem, ap\u00f3s definidos, serem trabalhados para melhorar as capacidades de preven\u00e7\u00e3o de fraude (pr\u00e9-evento) e dete\u00e7\u00e3o de fraude (p\u00f3s-evento).<\/p>\n

Por exemplo, no que toca \u00e1 preven\u00e7\u00e3o de fraude (pr\u00e9-evento): aquando da atribui\u00e7\u00e3o de benef\u00edcios sociais, defini\u00e7\u00e3o de pr\u00e9mios de seguro ou concess\u00e3o de cr\u00e9dito banc\u00e1rio pode ser \u00fatil perceber, atrav\u00e9s da morada do requerente, se este se encontra numa zona com mais ou menos propens\u00e3o para comportamentos fraudulentos ou falsas declara\u00e7\u00f5es, podendo-se, a partir destas an\u00e1lises, decidir medidas preventivas (pr\u00e9-inspe\u00e7\u00e3o, publicidade dissuasiva, etc.).<\/p>\n

Este dado pode servir para gerir melhor os recursos alocados \u00e0 gest\u00e3o destes processos. Naturalmente trata-se aqui sempre de uma an\u00e1lise massificada, que gera hip\u00f3teses de comportamento indesej\u00e1vel a partir de padr\u00f5es significantes de desvio em rela\u00e7\u00e3o a comportamentos m\u00e9dios, n\u00e3o devendo este tipo de an\u00e1lises servir para discriminar negativamente pessoas, devendo sempre as hip\u00f3teses ou desconfian\u00e7as ser verificadas com dados mais objetivos.<\/p>\n

No que toca \u00e0 dete\u00e7\u00e3o de fraude (p\u00f3s-evento), mais uma vez vamos para o campo dos m\u00e9todos indici\u00e1rios, baseados em modelos e hip\u00f3teses.<\/p>\n

Imagine-se uma zona geogr\u00e1fica correspondente a um agregado de condom\u00ednios fechados, geralmente habitado por indiv\u00edduos com posses. Aquando da declara\u00e7\u00e3o de impostos (IRS, por exemplo) \u00e9 feita uma an\u00e1lise que conjuga todos os agregados familiares e define padr\u00f5es de valores de todas as declara\u00e7\u00f5es. A partir das m\u00e9dias estat\u00edsticas, \u00e9 poss\u00edvel agora analisar qual o desvio de cada declara\u00e7\u00e3o individual frente ao padr\u00e3o das declara\u00e7\u00f5es, identificando-se imediatamente os outliers (ou seja, as declara\u00e7\u00f5es que por excesso ou defeito t\u00eam valores mais discrepantes do padr\u00e3o). Por exemplo, algu\u00e9m que declara sal\u00e1rio m\u00ednimo em meio a uma multid\u00e3o de agregados vizinhos com declara\u00e7\u00f5es de rendimento acima das centenas de milhares de euros. Resulta assim, desta an\u00e1lise com base num limite espacial, um conjunto de casos potencialmente fraudulentos (que, mais uma vez, carecem de verifica\u00e7\u00e3o e prova objetivas).<\/p>\n

A principal mensagem que quero deixar \u00e9 que, n\u00e3o sendo uma varinha de cond\u00e3o, a utiliza\u00e7\u00e3o do conceito de Homofilia Espacial pode ser forte aliado na preven\u00e7\u00e3o e dete\u00e7\u00e3o de fraude.<\/p>\n

Aqui, as ferramentas de Informa\u00e7\u00e3o Geogr\u00e1fica (SIG) ou Location Analytics s\u00e3o um aliado fundamental enquanto suporte ao tratamento e processamento de dados.<\/p>\n

Imp\u00f5e-se, finalmente, uma declara\u00e7\u00e3o de interesses: Sou (pedro.moura@mapidea.co ) s\u00f3cio fundador da Mapidea.co, uma empresa que atua na \u00e1rea de Location Analytics<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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