Uso de un álgebra de puntos calientes para analizar eventos delictivos y su contexto urbano

  • Lenin Heredia G. Universidad de los Andes
  • Germán E. Bravo C. Universidad de los Andes
Palabras clave: Álgebra de puntos calientes, Puntos calientes, Análisis del crimen, Elipses espaciales, STAC, CrimeStat, ArcGIS, Desktop

Resumen

 

El análisis de puntos calientes es esencial en el campo de la criminología y bastante importante en la toma de decisiones para las agencias de policía, porque permite la mejora de la asignación de recursos policiales para las acciones oportunas y adecuadas. Existen diferentes técnicas para el análisis y la generación de puntos calientes, limitados por su dificultad para considerar otros factores urbanos y demográficos que podrían ser la causa de la aparición de estos puntos calientes o estos pueden influenciar sobre otros factores. Por otro lado, también es difícil e inusual analizar puntos calientes en un contexto temporal. Este trabajo busca a través de operaciones espacio-temporales basados en los puntos calientes, ir más allá del análisis del crimen clásico basado en puntos calientes, mediante la búsqueda de la influencia espacial de otros factores espaciales y analizando su relación en un contexto temporal.

El trabajo inicialmente presenta y analiza el rendimiento de diversas técnicas para la generación de punto calientes, llegando a la conclusión de que la técnica STAC soportado por CrimeStat es la más adecuada para el objetivo propuesto. A continuación, se define un álgebra de puntos calientes para soportar el estudio combinado del crimen y factores espaciales que lo afectan y/o son afectados por los eventos delictivos. El análisis temporal incluye la generación de puntos calientes para los días de la semana y/o meses en un año. De esta manera es posible estudiar las relaciones de causalidad y/o correlaciones entre los fenómenos estudiados y el entorno espacio-temporal donde se produce el crimen. Por lo tanto, es posible definir y aplicar medidas más adecuadas y oportunas, sobre todo en lo concerniente a la asignación de los recursos policiales.

Por último, se muestran algunos ejemplos de aplicación del análisis espacio temporal de álgebra de puntos calientes utilizando datos de delitos cometidos en la ciudad de Bogotá entre los años 2011 y 2013. Finalmente, se proponen algunos trabajos futuros en el tema.

Biografía del autor/a

Lenin Heredia G., Universidad de los Andes

Docente del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación. Universidad de Los Andes, Bogotá.

Germán E. Bravo C., Universidad de los Andes

Docente del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación. Universidad de Los Andes. Bogotá.

Referencias bibliográficas

[1] Janet Reno, Daniel Marcus, Laurie Robinson, Noël Brennan, Jeremy Travis. “Mapping Crime: Principle and Practice”. NCJ 178919, December 1999.

[2] John E. Eck, Spencer Chainey, James G. Cameron, Michael Leitner, and Ronald E. Wilson. “Mapping Crime: Understanding Hotspots”. NCJ 209393, 2005.

[3] Susan C. Smith, Christopher W. Bruce. “CrimeStat III, User Workbook”. The National Institute of Justice, June 2008.

[4] Chainey and Ratcliffe, “GIS and Crime Mapping”, 2005.

[5] Chainey, S.P., Tompson,L., Uhlig,S. “The utility of hotspot mapping for predicting spatial patterns of crime”. Security Journal, 2008.

[6] Luc Anselin, Jacqueline Cohen, David Cook, Wilpen Gorr, and George Tita. “Spatial Analyses of Crime”, Criminal Justice, 2000.

[7] International Association of Crime Analysts (IACA). “Identifying High Crime Areas”. Standards, Methods, & Technology (SMT) Committee White Paper 2013-02, October 2013.

[8] International Association of Crime Analysts (IACA). “Definition and Types of Crime Analysis”. Standards, Methods, & Technology (SMT) Committee White Paper 2014-02, October 2014.

[9] Chao Ren, Rui Li*, Meng Li, Caihong Li. “A Projection-based Hotspot Analysis Method”. 2013 IEEE.

[10] Guiyun Zhou*, Jiayuan Lin, Wenfeng Zheng. “A Web-based Geographical Information System for Crime Mapping and Decision Support”. 2012 IEEE.

[11] Zhanhong Wang, Jianping Wu, Bailang Yu*. “Analyzing Spatio-temporal Distribution of Crime Hot-spots and Their Related Factors in Shanghai, China”. 2011 IEEE.

[12] Xiang Zhang*, Zhiang Hu, Rong Li and Zheng Zheng. “Detecting and Mapping Crime Hotspots Based on Improved Attribute Oriented Induce Clustering”. National Key Technology R&D Program in the 11th Five-year Plan of china, task number: 2008BAH23B01.

[13] Peng Chen, Tao Chen, Hongyong Yuan. “GIS Based Crime Risk Analysis and Management in Cities”. 2010 IEEE.

[14] MA Wei, CHEN Jianguo, CHEN Peng. “Illegal Activities Hotspot Analysis Based on GIS Methods”. 2011 IEEE.

[15] Li Li, Zhongbo Jiang, Ning Duan, WeiShan Dong, Ke Hu, Wei Sun. “Police Patrol Service Optimization Based on the Spatial Pattern of Hotspots”. 2011 IEEE.

[16] Wilpen L. Gorr, Kristen S. Kurland. “GIS Tutorial for Crime Analysis”. Esri Press, 380 New York Street, Redlands, California. 2012.

[17] Ned Levine (2015). CrimeStat: A Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations (v 4.02). Ned Levine & Associates, Houston, Texas, and the National Institute of Justice, Washington, D.C. August.

[18] Eric Pimpler. “Programming ArcGis 10.1 with Python Cookbook”, Packt Publishing Ltd., Birmingham B3 2PB, UK. February 2013.

[19] ESRI, “ArcGis Resource Center”, http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//00qn0000001p000000, accessed in 2015.

[20] Elenice Oliveira, Braulio Figueiredo Alves Silva and Marcos Oliveira Prates. “Street drug markets beyond favelas in Belo Horizonte, Brazil”, 2015.

[21] Ned Levine, CrimeStat Libraries (1.1). Ned Levine & Associates, Houston, TX, and the National Institute of Justice, Washington, DC, December 2012
Cómo citar
Heredia G., L., & Bravo C., G. E. (2017). Uso de un álgebra de puntos calientes para analizar eventos delictivos y su contexto urbano. Revista Colombiana De Computación, 18(1), 9–26. Recuperado a partir de https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3202

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Publicado
2017-06-01
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica

Métricas

QR Code
Crossref Cited-by logo