Modelos matemáticos, la clave para predecir el crimen en Bogotá

La Nota de Política # 38: “Prediciendo el crimen en Bogotá”, publicada por la Facultad de Economía y la Escuela de Gobierno Alberto Lleras Camargo, reporta los avances del proyecto “Diseño y validación de modelos de analítica predictiva de fenómenos de seguridad y convivencia para la toma de decisiones en Bogotá”. 

La recolección de todo tipo de datos descriptivos sobre fenómenos sociales mediante el empleo de técnicas modernas de inteligencia artificial puede ayudar a solucionar problemas tan complejos como la seguridad ciudadana.

Predecir el crimen, detectar las zonas más peligrosas e, incluso, saber a qué hora se disparan los actos de delincuencia en Bogotá, son datos clave a los que se puede acceder a través del diseño de diversos modelos matemáticos y el uso de la inteligencia artificial. Esta información sería un insumo valioso para que gobernantes y autoridades competentes tomen mejores decisiones en política pública  enfocadas a disminuir los casos de inseguridad en la ciudad.

"El crimen se concentra en el espacio: en zonas con pocos servicios públicos, de tolerancia, de entretenimiento nocturno, y áreas visualmente deterioradas y abandonadas. También se concentra en el tiempo: hay días y horas más propensas al crimen y, para algunos crímenes como el hurto a viviendas, hay evidencia de patrones repetitivos (por ejemplo, porque los ladrones aprenden los riesgos y vulnerabilidades de los lugares donde realizan hurtos)"; señala la Nota de Política  # 38: “Prediciendo el crimen en Bogotá”, publicada en octubre de 2020 por la Facultad de Economía y la Escuela Alberto Lleras Camargo. 

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Identificar todos estos  aspectos, así como entender las dinámicas en la formación de los llamados "puntos calientes", es esencial para optimizar la distribución de recursos públicos destinados a la seguridad ciudadana. Se puede, por ejemplo, priorizar el monitoreo de las más de 3.500 cámaras de seguridad, ubicar en puntos estratégicos Centros de Atencion Inmediata (CAI)  y/o estaciones de policía, analizar tiempos de respuesta por parte de las autoridades, entre otros beneficios.

Reviva el lanzamiento de la Nota de Política #38


Teniendo en cuenta lo mencionado, los investigadores hacen a las autoridades competentes las siguientes recomendaciones:

• En el caso particular del fenómeno de predicción del crimen, de este proyecto muestran que es posible contar con herramientas de predicción que mitiguen problemas de discriminación y, a su vez, sean útiles para mejorar la eficiencia de los recursos policiales.

• Este tipo de análisis tiene muchas externalidades positivas: aplicaciones diversas como las mencionadas en el documento (priorización de cámaras y ubicación optima de CAIs), pero además disciplina las discusiones de los temas sociales más complejos y promueve una cultura de datos y su análisis.

Autores:

Alvaro Riascos, profesor de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes y codirector de la empresa Quantil; Mateo Dulce, investigador de la Universidad de Carnegie Melon; Juan Sebastián Moreno, director asociado del área de Minería de Datos en Quantil; y Francisco Gómez, profesor de la Universidad Nacional de Colombia.

* La información reportada en la Nota de Política  # 38: “Prediciendo el crimen en Bogotá” está basada en la investigación “Diseño y validación de modelos de analítica predictiva de fenómenos de seguridad y convivencia para la toma de decisiones en Bogotá”, un proyecto que utiliza técnicas de inteligencia artificial y grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada, para predecir fenómenos de criminalidad en la capital.

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