Combinando Dados pra Combater a Violência na Sociedade

A violência é um grande problema na sociedade, afetando vários aspectos da Saúde pública e da segurança. Pesquisas mostram que isso tem consequências não só para o sistema de saúde, mas também para a polícia e os serviços jurídicos. Quem sofre violência pode enfrentar problemas físicos e mentais, resultando em perda de produtividade. Para lidar com o problema da violência, analisar dados de diferentes sistemas pode nos ajudar a entender mais sobre isso e encontrar respostas eficazes.

#A Necessidade de Melhores Dados

Pesquisadores têm trabalhado com diferentes tipos de dados para medir melhor a violência. Por exemplo, combinar informações de departamentos de emergência e registros policiais trouxe insights sobre estatísticas de violência. No entanto, muitos estudos ainda analisam os dados separadamente, muitas vezes devido a desafios de acesso à informação e à necessidade de proteger quem foi afetado. Falta conexão entre os Conjuntos de dados, especialmente das organizações que apoiam vítimas ou agressores de violência. Essas organizações preferem manter as informações privadas para proteger os indivíduos que ajudam.

#Por Que Combinar Dados?

Vincular dados de várias fontes pode levar a uma compreensão mais profunda da violência, permitindo uma Análise melhor de seus impactos na saúde e na sociedade. Usar dados das mesmas pessoas ao longo do tempo proporcionaria uma imagem mais completa. No entanto, preocupações de segurança fazem com que informações pessoais sejam frequentemente alteradas para que não possam ser rastreadas até os indivíduos. Isso dificulta a ligação de registros de diferentes conjuntos de dados.

#Uma Nova Abordagem: Modelagem Look-Alike

Modelagem look-alike é um método geralmente aplicado nos negócios, especialmente para marketing. Ajuda as empresas a identificar clientes que compartilham características semelhantes. Podemos aplicar essa técnica para estudar a violência, propondo uma nova maneira de combinar dados que respeite a privacidade individual. Este método permite que os pesquisadores criem um novo conjunto de dados sintético que combina informações de diferentes fontes, com base nas características compartilhadas entre indivíduos.

#Métodos Usados Neste Estudo

Neste estudo, combinamos dados de duas fontes específicas: uma pesquisa nacional de Vitimização chamada Crime Survey for England and Wales (CSEW) e registros administrativos do Rape Crisis England and Wales (RCEW). O foco foi entender as experiências de adultos que sofreram violência sexual.

#Coletando Dados

O CSEW vem coletando informações de milhares de pessoas desde os anos 80. Ele pergunta aos participantes sobre suas experiências com crimes, incluindo violência sexual, no último ano. O RCEW coleta informações de pessoas que buscam Apoio para violência sexual. Esses dados incluem detalhes demográficos, a natureza da violência e o relacionamento entre a vítima e o agressor.

#Ligando Conjuntos de Dados

Para conectar esses conjuntos de dados, focamos em variáveis chave que influenciam as experiências das vítimas. Essas incluíam o tipo de violência sexual vivida, o relacionamento com o agressor, o impacto na saúde e informações sociodemográficas como idade e gênero. Ao garantir que ambos os conjuntos de dados continham informações comparáveis, buscamos criar um conjunto de dados que oferecesse insights mais ricos sobre as experiências de quem foi afetado pela violência.

#Analisando os Conjuntos de Dados

Nossa análise tinha como objetivo determinar se nosso método de vinculação de dados por meio da modelagem look-alike funcionava de maneira eficaz. Analisamos variáveis em ambos os conjuntos de dados para ver se os resultados eram consistentes.

#Características Chave das Vítimas

Antes de integrar os dados, comparamos os perfis das vítimas nos conjuntos de dados CSEW e RCEW. Encontramos diferenças notáveis. Por exemplo, uma porcentagem maior de vítimas no conjunto RCEW relatou ter sido estuprada em comparação com as do CSEW. Além disso, o relacionamento com o agressor diferiu, com mais incidentes envolvendo indivíduos conhecidos no RCEW.

#Testando Nossa Abordagem

Para testar nosso método de integração, criamos um conjunto de dados sintético onde incorporamos informações de uma fonte na outra. Primeiro olhamos para variáveis como idade e gênero antes de avançar para questões mais complexas como impactos na saúde. Nossas descobertas mostraram que os relacionamentos observados nos conjuntos de dados originais se refletiram no conjunto de dados sintético, oferecendo confiança em nossa abordagem.

#Resultados da Análise

Os resultados da nossa análise mostraram que o conjunto de dados sintético espelhava os dados originais de várias maneiras. Por exemplo, ao analisar a idade, descobrimos que os resultados eram semelhantes aos do conjunto CSEW, indicando que indivíduos mais jovens eram mais propensos a relatar certos tipos de violência.

#Análise de Gênero

Na nossa análise de gênero, observamos que homens e mulheres enfrentaram diferentes tipos de violência, o que ajudou a destacar as experiências distintas que diferentes gêneros enfrentam. Os padrões encontrados no conjunto de dados sintético foram consistentes com os do CSEW, confirmando a validade do método usado.

#Impacto na Saúde

O impacto da violência na saúde foi outra área importante de estudo. A análise revelou que quem foi afetado pela violência tem diferentes resultados de saúde dependendo de vários fatores. Ao analisar o conjunto de dados combinado, conseguimos ver padrões emergindo que refletiam as realidades enfrentadas pelas vítimas de violência sexual.

#Implicações das Descobertas

Este estudo tem implicações significativas para a pesquisa sobre violência. Ao demonstrar a viabilidade de integrar diferentes conjuntos de dados enquanto protege a privacidade individual, estamos abrindo as portas para pesquisas mais abrangentes. Essa abordagem não só melhora a compreensão das experiências das vítimas, mas também ajuda no desenvolvimento de intervenções direcionadas.

#Benefícios dos Dados Integrados

Usar dados integrados pode levar a uma melhor alocação de recursos e provisão de serviços para as vítimas. Ajuda a criar uma imagem mais precisa da prevalência da violência e do impacto que ela tem nos indivíduos e na sociedade como um todo. Isso pode, em última análise, guiar decisões políticas e melhorar os serviços de apoio.

#Conclusão

A integração de dados de diferentes fontes apresenta uma oportunidade valiosa para o estudo da violência. Nossas descobertas indicam que, ao usar técnicas de modelagem look-alike e imputação de dados, podemos criar um conjunto de dados sintético que oferece insights sobre as experiências de quem foi afetado pela violência. Essa abordagem permite uma compreensão mais informada do problema, aprimorando a capacidade de lidar com as complexidades da violência na sociedade. Pesquisas futuras devem continuar a explorar esse método, expandindo sua aplicação para diferentes contextos e populações para fortalecer ainda mais as descobertas. Essa abordagem integrada tem o potencial de fomentar colaborações entre pesquisa, políticas e práticas, beneficiando, em última análise, aqueles impactados pela violência.