Desenvolvimento de uma aplicação servidora para coleta automática de dados para o aplicativo de monitoramento de crimes BHSafezone em Belo Horizonte

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de crimes em Belo Horizonte, baseado na coleta automatizada de mensagens de grupos do WhatsApp. Para isso, foi implementado um framework modular utilizando NodeJS com o NestJS, permitindo a integração com bancos de dados MongoDB e Firestore para armazenamento e sincronização eficiente das informações. O sistema é composto por diferentes serviços que realizam desde a filtragem inicial das mensagens até a estruturação e organização dos dados para inserção no banco. A identificação de crimes ocorre em duas etapas: primeiramente, um serviço de filtragem desenvolvido em NodeJS analisa as mensagens e detecta possíveis crimes com base em um dicionário de palavras-chave; em seguida, um modelo de Machine Learning, implementado em Python, realiza a classificação detalhada, garantindo maior precisão na categorização das ocorrências. Para possibilitar análises detalhadas, os dados são organizados hierarquicamente no Firestore, estruturados por regiões, bairros e períodos de tempo, permitindo consultas flexíveis e facilitando o acompanhamento da criminalidade. Além disso, a solução adota uma abordagem de automação para garantir que as mensagens sejam processadas continuamente, sem necessidade de intervenção manual. A arquitetura desenvolvida proporciona escalabilidade e adaptabilidade, tornando o sistema versátil para possíveis expansões e aplicações em outros contextos de monitoramento de dados.