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Análisis geográfico de los delitos contra
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Conclusiones
1. Los eventos delictivos se agrupan en Hot Spots
también los accidentes en lo...
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Análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de KDE

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La vigilancia y supervisión formal e informal desempeñan un importante papel en la prevención de la delincuencia. En este sentido, tal y como ha puesto de manifiesto la Teoría de las Actividades Cotidianas, el elemento “guardián capaz” no está conformado exclusivamente por la Policía, ni siquiera principalmente. No obstante, en el caso de los delitos de conducción bajo la influencia de bebidas alcohólicas o drogas, la investigación ha mostrado que la vigilancia formal juega un papel esencial en la detección y reducción de estas conductas. Por ello, el diseño de métodos eficientes de asignación de efectivos de vigilancia y supervisión se ha convertido en una prioridad para las administraciones encargadas de gestionarlos. En este sentido, el paradigma de la Policía guiada por la inteligencia (ILP) ha experimentado en los últimos años un notable crecimiento, fundamentalmente en países del ámbito anglosajón, aunque también en España, dónde el campo del análisis delictivo se encuentra en plena expansión, gracias a la introducción de herramientas como los Sistemas de Información Geográfica. En este estudio, se muestra un análisis espacio-temporal de procesos puntuales, donde cada punto en el espacio, corresponde a un accidente de tráfico en carretera en el que alguno de los conductores implicados presentó una tasa positiva de alcohol o drogas. Concretamente, se analizaron 3.557 accidentes registrados en las provincias de Cádiz y Alicante en los años 2011 a 2015. En una primera fase, se calculó el índice del promedio del vecino más cercano para estimar la distancia media entre accidentes, lo que permitió detectar la presencia de cluster en el espacio y obtener el ancho de banda para el análisis de densidad Kernel. La posterior introducción de una matriz de pesos en el estimador, mostró las áreas más peligrosas. Con esta investigación, se optimizará el proceso de apoyo a la toma de decisiones (DSS).

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Análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de KDE

  1. 1. 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:
  2. 2. Proyecto financiado por la DGT 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
  3. 3. Proyecto financiado por la DGT Policía predictiva Valoración 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)
  4. 4. Proyecto financiado por la DGT 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…
  5. 5. Proyecto financiado por la DGT De los mapas del delito a los “hot spot” Escuela cartográfica Escuela Chicago Consolidación
  6. 6. Proyecto financiado por la DGT Hipótesis de partida: Vigilancia Policial es efectiva en la prevención Los recursos son limitados Existen herramientas (Análisis del crimen) potencialmente útiles MapVial
  7. 7. Proyecto financiado por la DGT Evento Base de datos GC Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots Toma de decisiones
  8. 8. Proyecto financiado por la DGT Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots Evento Base de datos GC Toma de decisi ones • ¿Cómo se obtienen los datos de localización? • ¿Qué calidad tienen esos datos? • ¿Está preparada la cartografía para registrar variables ambientales? Arena Sanciones Atestados ¿DÓNDE?
  9. 9. Proyecto financiado por la DGT Muestra Alicante Cádiz Año f % f % Total 2011 110 68,3 51 31,7 161 2012 93 72,1 36 27,9 129 2013 83 72,2 32 27,8 115 2014 61 65,6 32 34,4 93 2015 62 68,1 29 31,9 91
  10. 10. Proyecto financiado por la DGT Muestra Accidentes con Alcoholemia
  11. 11. Proyecto financiado por la DGT Depuración BD Posicionamiento BD Cartografía Procedimiento
  12. 12. Proyecto financiado por la DGT
  13. 13. Proyecto financiado por la DGT Distribución puntual
  14. 14. Proyecto financiado por la DGT Distribución puntual
  15. 15. Proyecto financiado por la DGT Agregación de puntos a rejilla >Tamaño de celda: 100 > > Análisis puntos calientes
  16. 16. Proyecto financiado por la DGT Kenel Density Estimator >Tamaño de celda: 450 >Radio de búsqueda: 25 km > Análisis clásico de “hot spots”
  17. 17. Proyecto financiado por la DGT Kenel Density Estimator >Tamaño de celda: 400 >Radio de búsqueda: 28 km Análisis clásico de “hot spots”
  18. 18. Proyecto financiado por la DGT Análisis clásico de “hot spots” Kenel Density Estimator >Tamaño de celda: 400 >Radio de búsqueda: 20 km
  19. 19. Proyecto financiado por la DGT
  20. 20. Proyecto financiado por la DGT
  21. 21. Proyecto financiado por la DGT Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots Evento Base de datos GC Toma de decisi ones • ¿Qué variables introducimos para estimar mejor? • Individuales • Vehículo • Temporales • Ambientales • Evento
  22. 22. Proyecto financiado por la DGT 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
  23. 23. Proyecto financiado por la DGT S=Segmentos de vía >n=13.475 > x=312,73m Construcción del algoritmo
  24. 24. Proyecto financiado por la DGT NS=Segmentos de vía >n=80 > Construcción del algoritmo
  25. 25. Proyecto financiado por la DGT IRS=Índice de Riesgo en Segmento >n=80 >3 categorías Análisis de segmentos (Weisburd et al. 2011)
  26. 26. Proyecto financiado por la DGT ¿Dónde controlamos?
  27. 27. Proyecto financiado por la DGT Provincia de Cádiz
  28. 28. Proyecto financiado por la DGT Tarifa Jerez de la Frontera Medina-Sidonia Arcos de la Frontera Barrios (Los) Olvera Alcalá de los Gazules Villamartín Barbate Rota Espera Puerto Real Jimena de la Frontera Vejer de la Frontera San Roque San José del Valle Grazalema Algodonales Zahara Algeciras Ubrique Bornos Benaocaz Trebujena Algar Chiclana de la Frontera Castellar de la Frontera Sanlúcar de Barrameda Puerto de Santa María (El) Puerto Serrano Conil de la Frontera Chipiona Prado del Rey Benalup-Casas Viejas Bosque (El) Villaluenga del Rosario Gastor (El) San Fernando Cádiz Paterna de Rivera Torre Alháquime Línea de la Concepción (La) Setenil de las Bodegas A-7 N-340 A-372 CA-33 A-480 CA-3206 A-2233 A-2231 A-389 CA-6105 A-2001 CA-32 N -IV A-373 A-405 A-372 A-7 A-7 A-2233 Proyecto financiado por la DGT
  29. 29. Proyecto financiado por la DGT
  30. 30. Proyecto financiado por la DGT Conclusiones 1. 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
  31. 31. Proyecto financiado por la DGT

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