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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.96.2021.tde-24092021-152217
Documento
Autor
Nome completo
Ian Shinji Ferreira Fukushima
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2021
Orientador
Banca examinadora
Scorzafave, Luiz Guilherme Dacar da Silva (Presidente)
Achcar, Jorge Alberto
Carvalho Junior, José Raimundo de Araújo
Laurini, Marcio Poletti
Título em inglês
Impact of social distancing due to the COVID-19 pandemic on property crimes in São Paulo: a Bayesian spatiotemporal modelling case study
Palavras-chave em inglês
Bayesian analysis
Causal impact
COVID-19
Crime
Integrated ested laplace approximations
Resumo em inglês
With the goal of stopping COVID-19 infections, several countries adopted social distancing regulations, including closure of non essential establishments and mobility restrictions. This paper estimates the impact of these regulations on property crime in the state of São Paulo. The impact is estimated using a Bayesian spatiotemporal model, and is disaggregated by microregions. The space variability of the impact is used to infer which observed variables characterize places with higher probability of impact. We found that most microregions experienced a decrease in property crime, and that these places are characterized by higher isolation indices and less receipt of emergency cash transfers.
Título em português
Impacto do distanciamento social devido à pandemia de COVID-19 nos crimes contra propriedade em São Paulo: um estudo de caso espaço-temporal Bayesiano
Palavras-chave em português
Análise bayesiana
Aproximações de laplace aninhadas e integradas
COVID-19
Crime
Impacto causal
Resumo em português
Com o objetivo de frear o número de infecções por COVID-19, vários países adotaram regulamentações de distanciamento social, incluindo o fechamento de estabelecimentos não essenciais e restrições de mobilidade. Este artigo estima o impacto dessas regulamentações sobre os crimes contra a propriedade no estado de São Paulo. O impacto é estimado usando um modelo espaço-temporal Bayesiano e é desagregado por microrregiões. A variabilidade espacial do impacto é usada para inferir quais variáveis observadas caracterizam os locais com maior probabilidade de terem sido impactados. Os resultados indicam que a maioria das microrregiões sofreu uma redução nos crimes contra a propriedade e que esses locais são caracterizados por índices de isolamento mais altos e menos recebimento de transferências emergenciais de dinheiro.
 
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Data de Publicação
2021-10-06
 
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