Modelos matemáticos, la clave para predecir el crimen en Bogotá

Policía haciendo ronda con la imagen de una cámara de seguridad
Monumento a los héroes en la ciudad de Bogotá
Policía haciendo ronda con la imagen de una cámara de seguridad
06/11/2020
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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. 

Clic AQUÍ para ver el documento Nota de Política "Prediciendo el crimen en Bogotá"

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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