THE USE OF BIG DATA AND PREDICTIVE ANALYTICS IN ADDRESSING MISCONDUCT WITHIN BRAZILIAN MILITARY POLICE FORCES
Abstract
This article analyzes the potential use of Big Data and predictive analytics as tools to support the prevention of misconduct within Brazilian Military Police forces, focusing on the Military Police of Paraná (PMPR). Based on a qualitative, exploratory, and bibliographic approach, combined with institutional observation, the study investigates how these technologies can transform traditionally reactive disciplinary control mechanisms into more proactive and effective processes. The research presents theoretical foundations on Big Data and predictive analytics, examines international experiences such as Early Intervention Systems (EIS) and Continuous Integrity Screening, and discusses the ethical, technical, and legal challenges of applying these technologies in institutional public security environments. Additionally, it highlights organizational factors that affect the effectiveness of internal controls and explores the potential of integrating existing Business Intelligence systems within the PMPR. The paper proposes the adoption of data-driven disciplinary governance capable of anticipating deviant behaviors and strengthening institutional integrity. It concludes that, although there are significant challenges, the responsible and ethical use of predictive tools can represent a substantial advancement in the disciplinary management of military police forces, promoting greater efficiency, transparency, and public trust.
Author Biographies
Polícia Militar do Paraná - PMPR.
Policial militar do Estado do Paraná, com formação superior em Comunicação Institucional pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), pós graduado em Inteligência Policial e Penitenciária e Análise Criminal e acadêmico de Engenharia da Computação.
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