Framework basado en agentes para prevenir la delincuencia

1. Framework basado en agentes para prevenir la delincuencia Gema López Muñoz

2. Índice Introducción Trabajo relacionado Modelo simulación Desplazamiento de la delincuencia. Formalización Estrategias de los guardianes Simulaciones Escenarios Ejemplo de trazas de simulación Resultados de simulación Método de análisis formal Conclusiones

3. ¿De qué hablamos? Framework basado en agentespara el análisis de la dinámicaespacio temporal de la delincuencia. Introducción

4. ¿Para qué? Ayuda para: Construcción teórica dinámica delincuencia Toma de decisiones políticas Introducción

5. Criminal hot spots: Lugares con una alta concentración de actividades delictivas. Muchos transeúntes y vigilancia inadecuada. ¿Cuánto tiempo persisten? ¿Dónde y cuándosurgen los ‘hot spots’? ¿Cómo pueden evitarse? Introducción

6. ¿Cómo? Técnicas de simulación para comparar diferentes estrategias para el movimiento de los guardianes en términos de su eficiencia (bajo coste) y efectividad (alta tasa de prevención). Introducción

7. Enfoque clásico Recoger gran cantidad de datos empíricos y usar técnicas de análisis para identificar las tendencias en estos datos. Inconveniente: Se centra en los patrones de los desplazamientos pasados​​, que no garantiza que los patrones futuros serán similares Introducción

8. Alternativa Utilizar un entorno de simulación para predecir la dinámica del desplazamiento de la delincuencia en el futuro. Introducción

9. Se propone: Framework basado en agentes para apoyar la prevención del delito. Componentes principales: Modelo de simulaciónbasado en agentespara el desplazamiento de la delincuencia. Permitedefinirdiferentesestrategiaspara el movimiento de los guardianes. Método de análisis formal parasimulartrazas con másdetalle. Permite analizar grandes cantidades de trazas en un tiempo limitado. Introducción

10. Técnicas de modelado: Modelado basado en agentes Modelado basado en la población Autómatas celulares Diferentes técnicas de análisis espacial Técnicas de computación evolutivas Trabajos relacionados

11. ¿Qué tienen en común? Proceso de desplazamiento se estudia como el resultado de la interacción entre tres tipos de agentes: criminales, guardianes y transeúntes. Teoría de la actividad rutinaria en la delincuencia: “Un delito sucede cuando un delincuente está motivado por un objetivo adecuado, en ausencia de guardianes.” Trabajos relacionados

12. ¿De dónde se sacan los datos? Datos reales Datos empíricos Punto de vista intermedio (reales y empíricos) Trabajos relacionados

13. ¿En qué se diferencia con otros estudios? Las reglas de comportamiento de los delincuentes y los transeúntes son casi completamente reutilizadas de estudios anteriores. El comportamiento de los guardianes es variable. Una investigación preliminar señaló que hay muchas posibilidades para mejorar las estrategias de movimiento de los guardianes. Trabajos relacionados

14. ¿En qué se diferencia con otros estudios? Estrategia de movimiento de los guardianes Estrategia reactiva: “Los guardianes se mueven a un lugar después de que muchos delitos se hayan cometido allí” Estrategias preventivas: “Los guardianes se mueven a un lugar tan pronto como ellos esperan que muchos crímenes se vayan a cometer” Estrategias híbridas (mezcla de las dos anteriores) Comparación de estas estrategias en términos de su eficiencia y eficacia. Uso de técnicas formales para analizar trazas de simulación. Trabajos relacionados

15. Desplazamiento de la delincuencia Sistemas de mejora de la vigilancia(cámaras) Aumento de agentes de policía Cambio política de vigilancia Reputación de localizaciones específicas en una ciudad (esta última es causa y efecto). Modelo de simulación

16. Para modelar desplazamiento: Nº total de agentes: nº de delincuentes, guardianes y transeúntes La ciudad o lugar puede ser representado en términos de un número de localizaciones. Cuántos agentes de cada tipo están presentes en cada localización: densidad de delincuentes, guardianes y transeúntes Reputación de cada localización. Modelo de simulación

17. Atractivo de localizaciones: Transeúntes: localizaciones seguras (X guardianes y 0 delincuentes) Guardianes: muchos delincuentes Delincuentes: muchos transeúntes y pocos guardianes. Modelo de simulación

18. Idea de ‘hot spots’ “Se producen más agresiones en localizaciones donde hay muchos delincuentes y transeúntes y pocos guardianes.” Modelo de simulación

19. Formalización Variables en el modelo de simulación: Modelo de simulación

20. Formalización Número de agentes en cada localización se calcula determinando el movimiento de los agentes dependiendo del atractivo de la localización. Modelo de simulación

21. Formalización Para delincuentes: c(L, t+Δt)= c(L,t) + η·(β(L,c,t)·c – c(L,t))Δt η: expresa la tasa con la que los criminales se mueven por unidad de tiempo Para transeúntes: p(L, t+Δt)= p(L,t) + η·(β(L,p,t)·p – p(L,t))Δt Modelo de simulación

22. Formalización – Atractivo de una localización Para delincuentes: β(L,c,t)= p(L,t)/p β(L,c,t)= βc1·(1-g(L,t)/g) + βc2·p(L,t)/p + βc3·ba(L,c,t) Para transeúntes: β(L,p,t)= g(L,t)/g β(L,p,t)= βp1·(1-c(L,t)/c) + βp2·g(L,t)/g + βp3·ba(L,p,t) Modelo de simulación

23. Formalización Agresiones por unidad de tiempo: assaul_rate(L,t)= max(c(L,t)·p(L,t) – ϒ·g(L,t),0) ϒ: capacidad de los guardianes para evitar un asalto Agresiones totales: total_assaults(L, t+Δt)= total_assaults(L,t) + assault_rate(L,t) Δt Modelo de simulación

24. Formalización Implementado en el entorno de modelado basado en agentes LEADSTO (a Language and EnvironmentforAnalysis of Dynamics bySimulaTiOn) Modelo de simulación

25. Cantidad de guardianes que se mueven a una nueva localización: “Baselinestrategie”: No se mueven. “Reactive 1”: Proporcional a la densidad de criminales en esa localización. “Reactive 2”: Proporcional al porcentaje de agresiones que ha tenido lugar recientemente en ese lugar. “Reactive 3”: Proporcional al porcentaje de agresiones que ha tenido lugar hasta el momento en ese lugar. “Reactive 4”: Proporcional a la densidad de transeúntes en esa localización. “Anticipate 1”: Proporcional a la densidad de criminales que ellos esperan que esa localización tenga en el futuro. “Anticipate 2”: Proporcional a la densidad de transeúntes que ellos esperan que esa localización tenga en el futuro. “Anticipate 3”: Proporcional a la cantidad de agresiones que ellos esperan que esa localización tenga en el futuro. “Hybrid1”: Combinación de reactive 2 y anticipate 2. Media de la cantidad de los guardianes determinado por esas dos estrategias. “Hybrid2”: Combinación de reactive 3 y anticipate 2. Media de la cantidad de los guardianes determinado por esas dos estrategias. Estrategias de los guardianes

26. Formalización G(L, t+Δt)= g(L,t) + η · σ(L,t) Δt, donde σ(L,t): cantidad de guardianes que se mueven por unidad de tiempo. Estrategias de los guardianes

27. Formalización Tasa media de delincuencia: aar(L,t)= assault_rate(L,t) / ΣX:locassault_rate(X,t) Tasa media total de delincuencia: taar(L,t)= total_assaults(L,t) / ΣX:loctotal_assaults(X,t) η2 : velocidad a la que se mueven los delincuentes y/o transeúntes Estrategias de los guardianes

28. ¿Cuál es la mejor estrategia? Recuerda: ¿Cómo? Mediante técnicas de simulación para comparar diferentes estrategias para el movimiento de los guardianes en términos de su eficiencia (bajo coste) y efectividad (alta tasa de prevención). Efectividad: total_assaults < Eficiencia: total_costs-(t+Δt)= total_costs(L,t) + ΣX:locσ(X,t)·ε·Δt ε: el coste del movimiento de los guardianes por paso de tiempo Estrategias de los guardianes

29. Escenarios Simulaciones

30. Escenarios 800 delincuentes 400 guardianes 4000 transeúntes Simulaciones

31. Parámetros Atractivo localización: βc1=0.4, βc2=0.6, βc3=0 βp1=0.1, βp2=0.1, βp3=0.8 Factor de velocidad: η=0.5, η2=10 (η2=30 anticipate 3b) Capacidad de los guardianes para evitar un asalto: ϒ=1950 Coste movimiento: ε=250 Δt=0.1 Tiempo total simulación = 100 Simulaciones

32. Ejemplo de trazas de simulación Simulaciones

33. Ejemplo de trazas de simulación Simulaciones

34. Resultados – Cantidad total de asaltos Simulaciones

35. Resultados – Importe total de costes Simulaciones

36. Resultados de la simulación total_prevented_assaultss (t)= ΣX:loc(total_assaultsbaseline(X,t) – total_assaultss(X,t)) ratios= total_costss(lt) / total_prevented_assaultss (lt) Simulaciones

37. Resultados de la simulación – Relación coste-beneficio Simulaciones

39. Herramienta de chequeo propiedades contra las trazas.Método de análisis formal

40. P1 - Tiempo de adaptación máxima Método de análisis formal

41. P2 – Propagación igualitaria de la delincuencia Método de análisis formal

42. P3 – Tasa de movimiento máxima Método de análisis formal

43. Trabajo futuro Incorporar un agente de ayuda inteligente dentro del modelo de simulación (BD con actividades de los ciudadanos y delitos cometidos) Uso de más estrategias para los delincuentes Conclusiones

44. Referencia Tibor Bosse and Charlotte Gerritsen, AnAgent-Based Framework toSupportCrimePrevention http://www.freedigitalphotos.net

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