análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de kde
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Proyecto financiado por la DGT
Análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de KDE
José E. Medina; Fernando Llorens; Daniel Salafranca
Centro Crímina – Universidad Miguel Hernández de Elche
Proyecto financiado por la DGT:
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Micro
Teoría del patrón delictivo
•Nodos: los lugares en los que residen, trabajan, compran o se divierten las personas
•Rutas: caminos definidos por el movimiento a pie o en vehículo •Crean espacios de conocimiento
Espacio de actividad personal definido por:
•Espacio de oportunidad: Lugares en los que interactúan víctimas y delincuentes. Esto ayuda a explicar el riesgo de victimización
Espacio de conocimiento del delincuente
•“Principio del mínimo esfuerzo”. Generalmente las personas llevan a cabo sus actividades con el mínimo esfuerzo
•Compras, actividades de ocio … y “Journey to crime”•La frecuencia de las actividades decae con la distancia. Eso significa que los delincuentes tienden a viajar cortas distancias para cometer los delitos
El movimiento de los delincuentes está restringido en el espacio
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Policía predictivaValoración de riesgo - probabilidad
Todas las cosas están relacionadas entre sí, pero las cosas más próximas en el espacio tienen una relación mayor que las distantes.
(Tobler, 1970)
Estimación
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Micro
Mapa del Cólera de Londres – John Snow 1854. Londres. En 10 días
cerca de 500 personas mueren en un barrio. La misteriosa concentración de fallecidos es especialmente temible debido a que nadie conoce la fuente.Nadie salvo John Snow, un epidemiólogo que realizó un análisis geográfico de la enfermedad…
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Sistemas de Información GeográficaNivel de agregación de los datos
El papel del espacio en el delito/delincuente
De los mapas del delito a los “hot spot”
Escuela cartográfica
Escuela Chicago
Consolidación
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Hipótesis de partida:
Vigilancia Policial es efectiva en la
prevención
Los recursos son limitados
Existen herramientas (Análisis del
crimen) potencialmente
útiles
MapVial
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Evento
Base de datosGC
Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots
Toma de decisione
s
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Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots
Evento
Base de datosGC
Toma de
decisione
s
• ¿Cómo se obtienen los datos de localización?• ¿Qué calidad tienen esos datos?• ¿Está preparada la cartografía para registrar
variables ambientales? Arena Sanciones Atestados
¿DÓNDE?
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Muestra
Alicante Cádiz Año f % f % Total2011 110 68,3 51 31,7 1612012 93 72,1 36 27,9 1292013 83 72,2 32 27,8 1152014 61 65,6 32 34,4 932015 62 68,1 29 31,9 91
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Muestra Accidentes con Alcoholemia
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Depuración BD
Posicionamiento BD
Cartografía
Procedimiento
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nteCádiz
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Distribución puntual
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Proyecto financiado por la DGT
Distribución puntual
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Agregación de puntos a rejilla
>Tamaño de celda: 100>>
Análisis puntos calientes
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Kenel Density Estimator
>Tamaño de celda: 450>Radio de búsqueda: 25 km>
Análisis clásico de “hot spots”
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Kenel Density Estimator
>Tamaño de celda: 400>Radio de búsqueda: 28 km
Análisis clásico de “hot spots”
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Análisis clásico de “hot spots”
Kenel Density Estimator
>Tamaño de celda: 400>Radio de búsqueda: 20 km
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Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots
EventoBase de datos
GC
Toma de
decisione
s
• ¿Qué variables introducimos para estimar mejor?• Individuales• Vehículo• Temporales• Ambientales• Evento
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Índice de riesgo en segmento de vía (IRS)• Ambientales (sólo accidentes con alcohol o drogas):
• S: Longitud en metros del segmento• C: Número de accidentes con alcohol o drogas en un
segmento*• M: Relación entre accidentes y accidentes mortales• Ti: Tiempo entre accidentes (1 a 3 donde 1<1 mes; 2<6
meses; 3>6 meses)• Personales (accidentes con alcohol o drogas y denuncias):
• Ei: Patrón de edad (1 a 2 donde 1>Ds; 2<1Ds)• Ai: Concentración de alcohol en sangre (1 a 2 donde 1>Ds;
2<1Ds)
*Segmentos: porción de vía entre intersecciones
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S=Segmentos de vía
>n=13.475> x=312,73m
Construcción del algoritmo
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NS=Segmentos de vía
>n=80>
Construcción del algoritmo
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IRS=Índice de Riesgo en Segmento
>n=80>3 categorías
Análisis de segmentos (Weisburd et al. 2011)
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¿Dónde controlamos?
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Provincia de Cádiz
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Conclusiones1. Los eventos delictivos se agrupan en Hot
Spots también los accidentes en los que algún conductor ha consumido alcohol
2. Las características ambientales promueven la formación de Hot Spots
3. La concentración de los recursos preventivos en los Hot Spots optimizada sobre la base de las técnicas de análisis delictivo es más efectiva que una distribución aleatoria
4. Las técnicas de estimación de la concentración de hot spots más precisas son aquellas que utilizan los segmentos
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