6º congreso de violencia chile

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Artículos académicos del 6° Congreso Nacional de Violencia y Delincuencia, Chile 2010

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6º congreso de violencia chile

  1. 1. SEXTO CONGRESO NACIONALDE INVESTIGACIÓN SOBREVIOLENCIA Y DELINCUENCIASANTIAGO, CHILE - 23 y 24 NOVIEMBRE 2010 1
  2. 2. SEXTO CONGRESO NACIONALDE INVESTIGACIÓN SOBREVIOLENCIA Y DELINCUENCIASANTIAGO, CHILE - 23 y 24 NOVIEMBRE 2010
  3. 3. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia COMITÉ ACADÉMICO Jose Miguel Benavente Universidad de Chile Javiera Blanco Fundación Paz Ciudadana Lucía Dammert Programa Seguridad y Ciudadanía FLACSO Mauricio Duce Facultad de Derecho, Universidad Diego Portales Hugo Frühling Centro de Estudios en Seguridad Ciudadana, Instituto de Estudios Públicos, Universidad de Chile Fernando Larrain Escuela de Gobierno, Universidad Adolfo Ibáñez Raúl Manasevich Centro de Análisis y Modelamiento de la Seguridad (CEAMOS) Catalina Mertz Facultad de Gobierno, Universidad del Desarrollo Eduardo Valenzuela Instituto de Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile Franz Vanderschueren Universidad Alberto Hurtado DISEÑO Y DIAGRAMACIÓN Roxana Morales Publicado en Santiago, Chile Abril 2011 Nota: Las opiniones expresadas en este documento, el cual no se ha sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsa- bilidad de los autores y no representan la de los organizadores del Sexto Congreso Nacional de Investigación sobre Violencia y Delincuencia.2
  4. 4. ACTAS DEL CONGRESO 3
  5. 5. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia TABLA DE CONTENIDO 9. Origen y destino de la delincuencia en el gran Santiago 2009: delitos de robos con violencia o intimidación y robo en lugar habitado Emiliano Oteíza Diamante. Ministerio del Interior. 25. Dynamic hotspot analysis using agent-based modeling and data mi- ning Gastón L’Huillier, Raúl Manasevich, Richard Weber. Departamento de Inge- niería Industrial, Universidad de Chile. 33. Los incentivos a denunciar un crimen: una mirada empírica a la Re- forma Procesal Penal de Chile Nicolás Rojas Souyet. Instituto de Economía, Pontificia Universidad Católica de Chile. 53 Violencia intrafamiliar contra la mujer: análisis de sus factores deter- minantes Pablo Antonio Carvacho Traverso. Instituto de Sociología, Pontificia Univer- sidad Católica de Chile. 79. ¿Es posible desarrollar intervenciones de barrio en materia de segu- ridad ciudadana?: problemas conceptuales y de implementación de políticas públicas María José Pérez Bravo, Pía Monardes y Alexis Acevedo. Centro de Siste- mas Públicos, Departamento Ingeniería Industrial, Universidad de Chile. 91. Distribución espacial del delito y la violencia en barrios del gran San- tiago según estratos socioeconómicos Ximena Tocornal, Hugo Frühling y Roberto Gallardo. Centro de Estudios en Seguridad Ciudadana, Instituto de Asuntos Públicos, Universidad de Chile. 107. Los individuos frente a la experiencia del delito: coordinación, pro- tección y control Roberto Lagos Flores. Instituto Chileno de Estudios Municipales, Universi- dad Autónoma de Chile. 123. Determinantes, ocurrencia y denuncias de delitos en Chile: estiman- do la efectividad de la dotación policial José Miguel Benavente H. y Javier Turén. Departamento de Economía, Uni- versidad de Chile.4
  6. 6. 141. Adaptación y validación del instrumento “Internet experiences questionnaire” a escolares que cursan 7° año básico a 4° año medio, de la ciudad de Santiago de Chile, en el año 2008 Felipe Lecannelier, Jorge Varela, Javiera Astudillo, Jorge Rodríguez y Paula Orellana. Centro de Estudios Evolutivos e Intervención en el Niño (CEEIN), Facultad de Psicología, Universidad del Desarrollo.163. Violencia escolar, clima y rendimiento: encuesta nacional de violen- cia en el ámbito escolar 2009 Javier Celis Correa, Isabel Espinosa Bobadilla, Pablo Orrego Rivera y Cecilia Tijmes Ihl. Ministerio del Interior.207. Caracterización de adolescentes infractores de ley consumidores de drogas y judicializados de la provincia de Concepción, ingresados al programa de tratamiento ambulatorio intensivo “CreSer Concep- ción”- Fundación Tierra de Esperanza Joanna Adolfssen, Sofía Bello, Joel Díaz, Andrea González, Paula González, Julián Hernández, Gonzalo Navarrete, Ana Quezada, Paulina Reyes, Lorena Trujillo y Nelson Villagrán. Fundación Tierra de Esperanza223. Sentido y significados atribuidos al actuar delictivo por adolescentes condenados a privación de libertad en el marco de la ley de respon- sabilidad penal adolescente Viviana Zambrano Lizama. Universidad de la Frontera.235. Factores tras la decisión de ingresar al mercado de la droga: una mirada desde el microtraficante Pilar Larroulet Philippi. Instituto de Sociología, Pontificia Universidad Cató- lica de Chile.247. Estudio de la relación droga-delito a partir de la caracterización de usuarios de programas de tratamiento en contexto penitenciario Diego Piñol y Olga Espinoza. Centro de Estudios en Seguridad de Ciudada- na, Universidad de Chile.263. Evaluación del Programa Hoy es Mi Tiempo: aprendizajes para la con- solidación de una política pública de reinserción postpenitenciaria Ángela Navarro Arévalo. Universidad de Chile. 5
  7. 7. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia6
  8. 8. PRESENTACIÓNLa presente publicación contiene una selección de los mejores trabajos presentados en la sexta versióndel Congreso Nacional de Investigación sobre Violencia y Delincuencia realizado en noviembre del año2010. Este evento académico fue organizado por el Centro de Análisis y Modelamiento de la Seguridad(CEAMOS), Centro de Estudios en Seguridad Ciudadana (CESC) de la Universidad de Chile, Fundación PazCiudadana, Instituto de Sociología de la Pontificia Universidad Católica, Centro de Seguridad Ciudadanade la Facultad de Derecho de la Universidad Alberto Hurtado, Escuela de Gobierno de la Universidad AdolfoIbáñez, Facultad de Derecho de la Universidad Diego Portales y Facultad de Gobierno de la Universidad delDesarrollo.Desde el año 2004 el objetivo principal de esta instancia ha sido convocar a investigadores y académicos apresentar trabajos y estudios inéditos que fomenten la creación y difusión del conocimiento empírico sobreviolencia y delincuencia en nuestro país, tanto respecto de los factores que las componen y generan, comosobre las acciones o programas que las reducen. De esta forma, se busca enriquecer la información existentesobre estos temas y potenciar el desarrollo de mejores políticas públicas.Dentro de sus principales logros, el Congreso Nacional sobre Violencia y Delincuencia ha contribuido aldesarrollo de investigaciones y a la consolidación de la información empírica en relación con estos temas, loque es crucial para la planificación y evaluación de las políticas públicas que buscan abordarlos. Además, elnúmero cada vez creciente de trabajos recibidos y la mejor calidad de los mismos dan cuenta de un aumentode la rigurosidad y calidad de la investigación científica. Tras su sexta versión, este congreso representa hoydía una contribución como instancia académica y técnica, una oportunidad para investigadores y acadé-micos de mostrar sus investigaciones y resultados, y un avance en el diseño de propuestas de políticas deseguridad ciudadana. 7
  9. 9. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia8
  10. 10. ORIGEN y DESTINO DE LA DELINCUENCIA EN EL GRAN SANTIAGO 2009:DELITOS DE ROBOS CON VIOLENCIA O INTIMIDACIÓNy ROBO EN LUGAR HABITADOEmiliano Oteíza Diamante 1División de Seguridad Pública – Ministerio del Interior,Gobierno de ChileRESUMEN I. INTRODUCCIÓNEl estudio se construye a partir de los datos de de- Resulta cada vez más preocupante para la opinióntenidos por delitos flagrantes de robos con violen- pública el tema de la delincuencia y la inseguridad encia o intimidación y robo en lugar habitado de Ca- el país. A partir del año 2005, la encuesta del Cen-rabineros de Chile correspondientes al año 2009. tro de Estudios Públicos (CEP) sitúa a la delincuenciaEl análisis central se elabora a partir de tres indi- como el principal problema que el Gobierno deberíacadores: el delito cometido, la comuna donde se afrontar, superando a temas como el empleo y lacometió el delito y la comuna de residencia del de- pobreza que otrora ocupaban los primeros lugares.tenido. El trabajo es una aproximación descriptiva Pese a que los niveles de victimización e inseguridadde los patrones de desplazamiento de la población han evidenciado una disminución significativa endetenida. El análisis revela que el lugar de origen los últimos 5 años, los niveles de preocupación hande la delincuencia, tanto en delitos de robos con mostrado un fuerte crecimiento que mantiene vivaviolencia o intimidación como robos en lugar habi- la demanda ciudadana por acciones permanentestado, es más concentrado que el lugar de destino. del Estado frente al crimen y la violencia.Esto quiere decir, que los “delincuentes” vienen enmayor proporción de un área claramente definida, En efecto, los datos revelados por la Encuesta Na-sin embargo, delinquen en un área más difusa. En cional Urbana de Seguridad Ciudadana (ENUSC)2términos de gestión, esto facilita la focalización en 2009 muestran una disminución significativa de laestrategias de prevención social. Un “delincuente” victimización de 4,7 puntos porcentuales respectoque usa la violencia como medio para cometer un del año 2005, de 38,3% a 33,6%, respectivamente;robo tenderá a desplazarse fuera de su comuna de y una disminución de 9,7 puntos porcentuales en laresidencia. En cambio, un “delincuente” que opta creencia a ser víctima de un delito en los próximospor un robo no violento vinculado a viviendas, ten- 12 meses, de 48,6% a 38,9%, respectivamente.derá a desplazarse lo menos posible. En este sentido, y dentro de las medidas que elPalabras claves: robos, aprehendidos, delincuentes, Gobierno está implementando para brindar a lageneradora, receptora. comunidad mayor justicia y seguridad ciudadana, está aquella encaminada a mejorar los niveles de información que se disponen para la toma de deci- siones. En este objetivo están enmarcadas una serie de iniciativas, tanto de organismos públicos como privados, que buscan fórmulas más eficaces para la acción y eficientes en el uso de los recursos.1. Agustinas 1235, piso 4 – eoteiza@interior.gov.cl – fono: 56/2/5502717 - 940424542. Encuesta Nacional Urbana de Seguridad Ciudadana ¬ Ministerio del Interior – Instituto Nacional de Estadísticas – Santiago de Chile, 2009. 9
  11. 11. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia Este estudio pretende contribuir al desarrollo de nue- Bajo el enfoque de las actividades rutinarias, las tasas vas líneas de investigación a través de una caracteri- de delincuencia se incrementan por un marcado au- zación simple del origen y destino de los detenidos mento de las oportunidades para cometer el delito. en el Gran Santiago por delitos de robos con vio- Los cambios estructurales de la vida moderna están lencia o intimidación y robo en lugar habitado. Esta ofreciendo al delincuente más objetivos asequibles, información reforzará las acciones de prevención y más víctimas y mejores circunstancias para delinquir. control situacional en las áreas donde se delinque, El constante desplazamiento de un lugar a otro, el como también, orientará la focalización hacia los incremento de los tiempos de viaje, el aumento del factores de riesgo en las áreas de residencia de la tiempo fuera de la casa, el aumento del consumo y población infractora. la oferta comercial, el incremento de los bienes re- ducibles, entre otros aspectos, estarían favoreciendo A. Enfoque teórico conceptual mayores y mejores oportunidades al delincuente. Este estudio reconoce la fuerte penetración de las “Las teorías de prevención situacional subrayan la teorías prevencionistas de orientación situacional en importancia de las dimensiones temporales y espa- la gestión del Estado chileno en materia de control ciales del delito, principalmente asociadas a la distri- del delito y la criminalidad. bución de los objetivos y del movimiento cotidiano de los infractores”4. La prevención situacional centra su atención en la “delincuencia común” asociada a los grupos so- B. Planteamiento del problema cioeconómicos más carenciados y que reviste gran impacto y connotación social. Se buscan efectos El surgimiento de la delincuencia como un tema re- preventivos a corto plazo poniendo énfasis en pro- levante en la década de los noventa es uno de los gramas orientados a neutralizar las “oportunidades” grandes desafíos que han enfrentado los gobiernos que potencian la actividad delictual, más que en las democráticos dada la importancia y preocupación “causas” de este problema social. que genera en los diversos actores y en la población en general. El Ministerio del Interior asume la res- Las teorías preventivas de base situacional conciben el ponsabilidad de afrontar este problema en diversas crimen como una opción racional. La delincuencia no áreas. Una de ellas se orienta a la creación de un sis- sería un fenómeno casual, fortuito o aleatorio, sino tema que permita mantener informada a la ciudada- más bien selectivo, que busca el lugar, el momento y nía acerca de la evolución del delito y la inseguridad la víctima adecuada. Estas teorías sugieren una inter- en el país y que, además oriente los planes y políticas vención en las situaciones y contextos donde el delito en el ámbito de la prevención y del control. se manifiesta como fenómeno estadísticamente recu- rrente, es decir, incidir sobre el conjunto de “oportu- Una parte importante de los esfuerzos se han con- nidades” que facilitan la acción criminal. centrado en generar un sistema nacional de medición del crimen direccionado básicamente hacia el hecho Cohen y Felson a través de su “teoría de las activida- delictual y que ha sustentado las políticas de control des rutinarias”3, señalan que la oportunidad delictiva de los últimos años, pero se ha avanzado menos en se genera cuando converge en un mismo espacio y sistemas de información orientados hacia los partici- tiempo, a lo menos tres elementos: La presencia de pantes del hecho delictivo, víctimas o victimarios, con un delincuente, que esté resuelto a cometer un de- el objeto de fortalecer la política pública de preven- lito; un objetivo de interés para el delincuente, que ción y rehabilitación de mediano y largo plazo. puede ser una persona o un bien material; y la ausen- cia de un guardián capaz de prevenir su comisión, en En efecto, las estadísticas oficiales públicas sólo dan otras palabras, la inexistencia de vigilancia formal o cuenta del lugar de ocurrencia del delito y no del informal capaz de reaccionar frente al acto ilícito. lugar de residencia del sujeto detenido o de las víc- 3. Cohen, L. y Nelson, M. Social change and crime rate trends: A routine activity approach, En: American Sociological Review, vol. 44 (1979). Citado por: García, A. y Molina, P. en Tratado de Criminología (2003), pag. 1024 4. Brantingham, P. Environmental Criminology, 1991. Citado por: García, A. y Molina, P. en Tratado de Criminología (2003), p. 1025.10
  12. 12. timas, elemento que le resta capacidad de gestión a Pese a que puede existir un sesgo espacio – tempo-los niveles territoriales regionales y comunales para ral generado por el actuar de las policías, el lectorafrontar el problema desde sus causas. debe tener presente que éstas planifican su accionar conforme a los más modernos principios de eficien-El presente trabajo pretende ser un aporte en esa di- cia y eficacia, haciendo permanentemente una foca-rección, además de validarse como un producto infor- lización en las zonas de mayor riesgo criminológico.mativo permanente para los niveles subnacionales. Esto permite asumir a priori, que los datos son un buen reflejo de la realidad.C. Objetivos1. General II. METODOLOGÍA y TÉCNICAS DEContrastar la residencia de la población detenida ANÁLISIScon el lugar de comisión del delito para determinarpatrones de desplazamiento que orienten las políti- El estudio planteado se construye a partir de las de-cas de prevención y control delictual. tenciones por delitos flagrantes de robos con vio- lencia o intimidación y robos con fuerza en lugar2. Objetivos específicos habitado. El análisis central se elabora a partir de tres indicadores: el delito cometido, la comuna don-a) Generar un mapa origen – destino de la delincuen- de se cometió el delito y la comuna de residencia delcia del Gran Santiago, que dé cuenta de la movilidad detenido.de los detenidos por delitos flagrantes de robos conviolencia o intimidación y robo en lugar habitado. El estudio se propuso como objetivo contrastar el lugar de residencia de la población detenida con elb) Identificar y jerarquizar los patrones de desplaza- lugar de comisión del delito, utilizando como fuentemientos entre las comunas del Gran Santiago según las detenciones flagrantes de Carabineros de Chiledelitos de robos con violencia o intimidación y robo durante el año 2009. Todo ello, para las comunasen lugar habitado. que forman parte del “Gran Santiago” o Gran Co- nurbación de la Región Metropolitana.D. Alcances y limitaciones del estudio El objetivo se fundamenta en la disposición de la in-Este estudio es sólo una aproximación descriptiva de formación a través del Ministerio del Interior, y en lalos patrones de desplazamiento de la población de- participación y confiabilidad de los registros de Cara-tenida. Pretende generar información útil para apo- bineros de Chile5 respecto de otras fuentes de datos.yar la gestión de los distintos organismos públicos yprivados en materia de prevención y control delic- A. Delitos consideradostual. Asimismo, es un insumo para el desarrollo denuevas líneas de investigación criminológica. El presente trabajo analiza las detenciones flagrantes practicadas por Carabineros de Chile por dos gruposLa mayor fortaleza de este estudio reside en las téc- de robos.nicas de procesamiento y análisis de los datos que seorientan a obtener información confiable, precisa y El robo en su concepción jurídica más simple se re-altamente focalizada. No se pretende suponer cul- fiere a la apropiación de una cosa mueble ajena sinpabilidad a priori de los detenidos sobre los delitos la voluntad de su dueño, cuando ésta se producecometidos, no obstante, se debe considerar que a ejerciendo fuerza sobre los medios de resguardo demás del 90% de los aprehendidos por los delitos fla- la cosa o cuando se aplica violencia, intimidación ograntes considerados en este estudio se les formaliza sorpresa sobre las personas que custodian la cosa –ouna investigación por parte del Ministerio Público. sus dueños–.5. Carabineros de Chile es la principal fuente receptora de denuncias del país concentrando sobre el 85% de los delitos de mayor connotación social(robos con violencia, robos con fuerza, hurtos, lesiones, homicidios y violación) y el 95% de los casos de violencia intrafamiliar. Asimismo constituye lapolicía preventiva por excelencia concentrando sobre el 95% de las detenciones por delito flagrante. 11
  13. 13. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia En este trabajo, el delito de robo se clasificó en dos hablar de Robos con Violencia o Intimidación y Ro- categorías: por una parte, los robos que implican bos en Lugar Habitado. algún grado de violencia hacia las personas, y por otra, el robo en lugar habitado o destinado a la La tabla N° 1 muestra los tipos de robos que se reco- habitación que implica daños a la propiedad pero nocen en el Código Procesal Penal chileno y las cate- sin violencia hacia las personas. En un lenguaje más gorías consideradas en el presente estudio. simple y convencionalmente aceptado es posible Tabla N° 1: Tipologías usadas para el análisis de los delitos de robos B. Indicadores cada uno de los individuos involucrados en el hecho será considerado una captura individual. El análisis se elabora a partir de tres indicadores centrales: el delito cometido, la comuna donde se Para clarificar esta situación se presenta el siguiente cometió el delito y la comuna de residencia del de- ejemplo: Una unidad policial concurrió en una sema- tenido. na a 10 procedimientos por delitos de robos, en los cuales se detuvieron a 20 personas. A la semana si- a) El delito cometido: Como se ha descrito en puntos guiente la misma unidad concurrió a 5 procedimien- precedentes, este trabajo analiza dos tipos de robos. tos de robos y se detuvieron a 10 personas, 5 de las La tipificación del robo la realiza el policía al momen- cuales ya habían sido detenidas en el procedimiento to que se efectúa el procedimiento de detención y se de la semana anterior. elabora la denuncia respectiva. Esta tipificación tiene un grado de asertividad sobre el 95%, en otras pa- Este ejemplo permite visualizar tres datos que dan labras, en sólo el 5% de los casos el parte de deten- cuenta de la actuación policial: ción es retipificado por el Ministerio Público, como un delito distinto del robo. - El número de procedimientos policiales total = 15 procedimientos por robos. Las estadísticas de detenidos de Carabineros dan - El número de detenciones o capturas total = 30 cuenta del número de capturas que realiza la poli- detenciones por robos. cía por un determinado delito. En este sentido, un - El número de personas involucradas total = 25 per- mismo sujeto puede ser detenido varias veces en el sonas involucradas en robos. período analizado. Cada evento de captura tendrá asociado una persona y un delito. En los casos que La diferencia entre el número de detenciones y el participan más de una persona en el mismo delito, número de personas involucradas está dada por el de acuerdo al procedimiento analítico ya descrito, fenómeno de la reincidencia.12
  14. 14. Este trabajo analiza los delitos de robos asociados al C. Análisis de los movimientos de origen ynúmero de detenciones o capturas desestimando de destinoesta forma el efecto de la reincidencia. El análisis de los movimientos de origen y destinoEl análisis de los movimientos se realizó conside- de la población detenida por delitos de robos en elrando la cantidad absoluta de detenciones flagran- Gran Santiago, surge de la relación entre la comunates por delitos de robos cometidos en las comunas de residencia del detenido (origen) y la comuna don-del Gran Santiago. Para incrementar el volumen de se cometió el delito (destino).de información se agregó al análisis el dato deldetenido“denunciado”, que se obtiene de las esta- Las relaciones de origen y destino entre las comu-dísticas de denuncias, la participación de esta cate- nas se establecen a través de una matriz de doblegoría fue la siguiente: 20% en el caso del robo en entrada, cuyas filas y columnas mantienen el mismolugar habitado y sólo 5% en los robos con violencia orden de los componentes. El total fila, como el totalo intimidación. columna, entregaran datos respecto de la cantidad de detenidos que vive en la comuna y cometieronb) La comuna donde se cometió el delito: Este dato delito en otras comunas, como también, de los quelo genera directamente la policía que concurre a un cometieron delito en esa comuna y viven en otrasprocedimiento de detención. Estos registros son de comunas. La relación entre estos valores nos deter-alta confiabilidad por cuanto la información es vali- mina si una comuna es proveedora o atractora dedada en dos etapas, directamente en terreno por el delincuencia. En este sentido:funcionario policial, y a través de la dirección pun-tual de ocurrencia del hecho que permite, en una - Una comuna será proveedora de delincuenciafase posterior, ubicar de manera precisa el delito. cuando el total de detenidos que declaró vivir en la comuna (origen) sea mayor al total de dete-Sin perjuicio de lo anterior, la incorporación de los nidos que cometió delitos en la misma comunasistemas de información geográfica al análisis espa- (destino). Esta diferencia debe ser mayor que 5%,cial del delito ha permitido visualizar algunos pro- a favor del origen.blemas de asociación comunal vinculados a las áreas - Una comuna será atractora de delincuencia cuandolimítrofes. En efecto, cuando los hechos ocurren en la cantidad total de detenidos que cometió delitosla vía pública, en calles que representan límites co- en la comuna (destino) sea mayor a la cantidad totalmunales, se producen problemas en la asignación de detenidos que declaró vivir en la misma comunade la comuna. En estos casos puntuales, se asignará (origen). Esta diferencia debe ser mayor que 5%, ala comuna a la que pertenece la unidad policial que favor del destino.concurre al procedimiento. El error estimado para - Cuando la diferencia entre el origen y el destinoestos casos no supera el 5% de los registros. sea igual o inferior a 5% la comuna será considera- da neutra.c) La comuna de residencia del detenido: Este datolo registra la policía a partir de la información que Para facilitar la comprensión de los desplazamien-le proporciona la persona detenida. La policía no tos se utilizará una técnica simplificada basada endispone de un mecanismo de verificación que le la “teoría de grafos”, que permite reducir una je-permite corroborar, en el momento, el domicilio del rarquía de unidades espaciales (comunas) a una redaprehendido. Esto conlleva la posibilidad de registros abstracta de puntos y líneas (diagrama de flujos).falseados, sin embargo, la misma policía estima queel detenido tiende más a falsear en mayor medida su El principio de este método diagramático establecedirección puntual (calle y altura), no así su comuna que la asociación funcional entre distintas unidadesde procedencia. espaciales puede visualizarse a través de los flujos generados entre ellos. Dichos flujos se establecenNo obstante estos problemas, la información relati- a través de una matriz de doble entrada, que per-va a la comuna de residencia del detenido sería un mite distinguir las relaciones entre las comunas ymuy buen indicador de los territorios proveedores calcular su orden y jerarquía. De esta forma el aná-de delincuencia. lisis se centra en las interrelaciones más fuertes y significativas. 13
  15. 15. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia D. Análisis espacial de la información de una parte de las personas detenidas por robos con violencia o intimidación y robos en lugar habita- Como herramienta de análisis espacial se utilizará do en el Gran Santiago. El balance que se produce un sistema de información geográfica (SIG), con el entre ambos indicadores determina si una comuna cual se realizará la cartografía de los indicadores es proveedora o atractora de delincuencia. según delito. A. Delitos de robos con violencia o intimi- La tecnología SIG proporciona un medio para inte- dación grar la información de un modo que permite foca- lizar los problemas y su relación con factores am- Existen 18 comunas proveedoras de delincuencia bientales, demográficos, sociales por nombrar sólo que son el lugar de residencia del 68% de los dete- algunos. Los SIG nos permiten organizar el uso del nidos en el Gran Santiago. En contraste, existen 14 computador, la información y los sistemas en torno comunas atractoras de delincuencia que concentran al usuario, estableciendo la relación espacial entre el 47% de los robos con violencia o intimidación los datos y por consiguiente, apoyando en forma cometidos por los detenidos en el Gran Santiago el más inteligente el proceso de toma de decisiones. año 2009 (5.388 casos). Al analizar los grados de concentración de las comu- III. RESULTADOS nas proveedoras (68%) y atractoras (48%) respecto del total de detenidos, se determina que el área de Análisis de los movimientos de origen y origen de la delincuencia es significativamente más destino concentrada que el lugar de destino, que tiende a ser más dispersa. En otras palabras, 7 de cada 10 Todas las comunas del Gran Santiago6 proveen y detenidos vive en alguna de las comunas definidas atraen delincuencia. Cada territorio contiene una como proveedoras, mientras que, sólo 5 de cada 10 parte del total de hechos delictivos cometidos (desti- delitos se cometerán en alguna de las comunas defi- no), como a su vez, es el lugar de residencia (origen) nidas como atractoras. Tabla N° 2: Gran Santiago año 2009. Comunas proveedoras y atractoras de delincuencia. Delitos de robos con violencia o intimidación 6. Las comunas del Gran Santiago son 34 unidades territoriales. Contiene a todas las comunas de la Provincia de Santiago más la comuna de Puente Alto de la Provincia Cordillera y San Bernardo de la Provincia del Maipo.14
  16. 16. Las comunas proveedoras de delincuencia se con- Peñalolén altera la continuidad de la zona atractoracentran geográficamente en el sector sur y nor po- configurándose una isla desde la cual se producenniente del Gran Santiago. En contraste, las atractoras desplazamientos orientados principalmente haciase concentran en el sector centro oriente, se genera las comunas ubicadas al norte de la misma.una prolongación al sur a través de las comunas deSan Miguel y La Cisterna, y hacia el sur oriente a Las comunas de Conchalí y Maipú presentan unatravés de las comunas de Macul y La Florida. condición de neutralidad. Mapa N° 11. Movimientos origen – destino, principa- 65% de los detenidos con residencia en esta comu-les comunas proveedoras de delincuencia na cometió el delito en la misma comuna, en con- traste, sólo un 35% se desplazó a otro territorio. LosLas principales comunas de residencia de la pobla- movimientos más importantes se realizan hacia Lación detenida por delitos de robos con violencia o in- Florida (11%) y Santiago (8%).timidación durante el año 2009 en el Gran Santiago,corresponden a: Puente Alto, La Pintana y Pudahuel. b) Pudahuel: El 6% del total de detenidos en el GranEl 21% del total de detenidos declaró residencia en Santiago la identificó como su lugar de residencia.algunas de estas comunas. El 58% de los detenidos con residencia en esta co- muna cometió el delito en la misma comuna, ena) Puente Alto: Dentro de este grupo es la más im- contraste, sólo un 42% se desplazó a otro territorio.portante. El 9% del total de detenidos en el Gran Los movimientos más importantes se realizan haciaSantiago la identificó como su lugar de residencia. El Santiago (10%) y Maipú (7%). 15
  17. 17. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia c) La Pintana: El 6% del total de detenidos en el comuna se desplazó a delinquir a otra comuna, en Gran Santiago la identificó como su lugar de resi- contraste, un 26% lo hizo en su interior. Los despla- dencia. Es la comuna que genera la mayor cantidad zamientos más importantes se realizan hacia Santia- de movimientos hacia fuera de su territorio, en efec- go (15%) y La Florida (10%). to, el 74% de los detenidos con residencia en esta Mapa N° 2 2. Movimientos origen – destino, principa- nidos proviene de otras comunas, en contraste, un les comunas atractoras de delincuencia 21% declaró residir en la misma comuna. El origen de los delincuentes se asocia principalmente a las Las tres comunas que concentran la mayor canti- comunas de La Pintana (6%), Cerro Navia (6%) y dad de delitos de robos con violencia o intimidación Huechuraba (5%). cometidos por la población detenida el año 2009, corresponden a: Santiago, La Florida y Estación Cen- b) La Florida: Concentra el 6% del total de deten- tral. El 25% de las detenciones flagrantes fueron por ciones realizadas en el Gran Santiago. El 59% de los delitos cometidos en algunas de estas comunas. detenidos proviene de otras comunas, en contraste, 41% declaró residir en la misma comuna. El origen a) Santiago: Dentro de este grupo es la más impor- de los delincuentes se asocia principalmente a las tante. Concentra el 14% del total de detenciones comunas de Puente Alto (15%) y La Granja (11%). realizadas en el Gran Santiago. El 79% de los dete-16
  18. 18. c) Estación Central: Concentra el 5% del total de traste, un 47% reside en la misma comuna. El ori-detenciones realizadas en el Gran Santiago. El 53% gen de los delincuentes se asocia principalmente ade los detenidos proviene de otras comunas, en con- las comunas de Cerrillos (9%) y Maipú (6%). Mapa N° 3Del análisis se puede concluir que las principales cia de una parte importante de la delincuencia quecomunas proveedoras tienen como destino común opera en Estación Central. Pese a ello, no logra lala comuna de Santiago, y en todos los casos inte- clasificación de proveedora, por cuanto es tambiénractúan con alguna comuna atractora vecina o más el destino de la delincuencia que genera la comunapróxima. Las principales comunas atractoras no tie- de Pudahuel.nen un origen común. B. Delitos de robo en lugar habitadoLa comuna de Santiago genera los desplazamientosmás largos en comparación a sus pares (La Florida Existen 15 comunas proveedoras de delincuenciay Estación Central) que tienden a relacionarse más que son el lugar de residencia del 55% de los de-con la comuna proveedora vecina o más próxima. tenidos en el Gran Santiago. Asimismo, existen 15 comunas atractoras de delincuencia que concentranPor otra parte, llama la atención los flujos que se el 32% de los robos en lugar habitado cometidosproducen desde la comuna de Maipú que teniendo por los detenidos en el Gran Santiago el año 2009una condición de neutralidad, es el lugar de residen- (1.544 casos). 17
  19. 19. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia Al analizar los grados de concentración de las comu- En otras palabras, 5 de cada 10 detenidos vive en nas proveedoras (55%) y atractoras (32%) respecto alguna de las comunas definidas como proveedo- del total de detenidos, se determina que el área de ras, mientras que, sólo 3 de cada 10 delitos se co- origen de la delincuencia es más concentrada que meterán en alguna de las comunas definidas como el lugar de destino, que tiende a ser más dispersa. atractoras. Tabla N° 3: Gran Santiago año 2009. Comunas proveedoras y atractoras de delincuencia. Delitos de robos en lugar habitado Las comunas proveedoras de delincuencia se con- de robo en lugar habitado, destaca el cambio obser- centran geográficamente en el sector sur y nor po- vado en las comunas de Quilicura, Maipú y Puente niente del Gran Santiago. En contraste, las atracto- Alto, que pasan de ser proveedoras a atractoras de ras se concentran principalmente en el sector centro delincuencia. En este cambio se reconoce una fuerte oriente, con una prolongación al sur a través de las influencia de la dinámica de urbanización que han comunas de San Miguel y La Cisterna. presentado en los últimos 10 años, condición que las hace más atractivas y vulnerables frente a esta Peñalolén altera la continuidad de la zona atractora tipología delictiva. configurándose una isla desde la cual se producen desplazamientos orientados principalmente hacia las comunas ubicadas al norte de la misma. Las comunas de Lo Barnechea, Macul, San Joaquín y El Bosque presentan una condición de neutralidad. Al comparar la configuración espacial de los delitos de robos con violencia o intimidación con el delito18
  20. 20. Mapa N° 41. Movimientos origen – destino, principa- b) Renca: El 6% del total de detenidos en el Granles comunas proveedoras de delincuencia Santiago la identificó como su lugar de residencia. El 70% de los detenidos con residencia en esta co-Las principales comunas de residencia de la pobla- muna cometió el delito en la misma comuna, ención detenida por delitos de robo en lugar habitado contraste, sólo un 30% se desplazó a otro territorio.durante el año 2009 en el Gran Santiago, corres- Los movimientos más importantes se realizan haciaponden a: Peñalolén, Renca y Pudahuel. El 21% de Santiago (6%) e Independencia (5%).los detenidos declaró residencia en algunas de estascomunas. c) Pudahuel: El 6% del total de detenidos en el Gran Santiago la identificó como su lugar de residencia.a) Peñalolén: Dentro de este grupo es la más im- El 75% de los detenidos con residencia en esta co-portante. El 9% del total de detenidos en el Gran muna cometió el delito en la misma comuna, enSantiago la identificó como su lugar de residencia. contraste, sólo un 25% se desplazó a otro territorio.Es la comuna que genera la mayor cantidad de mo- Los movimientos más importantes se realizan haciavimientos hacia fuera de su territorio, en efecto, el Maipú (10%) y Lo Prado (4%).57% de los detenidos con residencia en esta comunase desplazó a delinquir a otra comuna, en contraste,un 33% lo hizo en su interior. Los desplazamientosmás importantes se realizan hacia Las Condes (23%)y La Reina (13%). 19
  21. 21. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia Mapa N° 5 2. Movimientos origen – destino, principa- b) Maipú: Concentra el 7% del total de detencio- les comunas atractoras de delincuencia nes realizadas en el Gran Santiago. El 56% de los detenidos declaró residir en la misma comuna, en Las tres comunas que concentran la mayor cantidad contraste, el 44% proviene de otros territorios. El de delitos de robo en lugar habitado cometidos por origen de los delincuentes se asocia principalmente la población detenida el año 2009, corresponden a las comunas de Cerrillos (14%) y Pudahuel (9%). a: Puente Alto, Maipú y La Florida. El 21% de las detenciones flagrantes fueron por delitos cometidos c) La Florida: Concentra el 6% del total de deten- en algunas de estas comunas. ciones realizadas en el Gran Santiago. El 55% de los detenidos declaró residir en la misma comuna, a) Puente Alto: Dentro de este grupo es la más im- en contraste, el 45% proviene de otros territorios. El portante. Concentra el 8% del total de detenciones origen de los delincuentes se asocia principalmente realizadas en el Gran Santiago. El 71% de los dete- a las comunas de Peñalolén (11%), La Granja (11%) nidos declaró residir en la misma comuna, en con- y Puente Alto (6%). traste, el 29% proviene de otros territorios. El origen de los delincuentes se asocia principalmente a las comunas de La Pintana (8%) y Peñalolén (7%).20
  22. 22. Mapa N° 6Del análisis se puede concluir que, a diferencia de Por otra parte, llama la atención el flujo que se pro-lo observado en los delitos de robos con violencia o duce desde la comuna de Puente Alto hacia La Flo-intimidación, en los robos en lugar habitado la co- rida que teniendo la misma condición de Atractora,muna de Santiago deja de ser el destino más impor- es una de sus principales proveedoras.tante de la delincuencia. Los movimientos tienden aorientarse hacia las comunas Atractoras más próxi- CONCLUSIONES y RECOMENDA-mas o vecinas de las proveedoras. Los detenidos nose desplazaron grandes distancias. CIONESLa comuna de Pudahuel interactúa con Lo Prado A. Conclusionesque también es proveedora, estas relaciones demovilidad que se generan entre comunas de la mis- 1. El lugar de origen de la delincuencia, tanto en de-ma tipología es mayor en los delitos de robos en la litos de robos con violencia o intimidación comovivienda. en delitos de robos en lugar habitado, tiende a ser más concentrado que el lugar de destino. EstoAl igual que en los delitos de robos con violencia o quiere decir que los “delincuentes” vienen en ma-intimidación, los detenidos que delinquieron en las yor proporción de un área claramente definida, sinprincipales comunas atractoras, en general no tie- embargo, delinquen en un área más difusa. En tér-nen un origen común, sólo Peñalolén actúa como minos de gestión este dato facilita la focalizaciónprincipal proveedora de delincuencia hacia las co- en estrategias de prevención social respecto de es-munas de La Florida y Puente Alto. trategias de prevención o control situacional. 21
  23. 23. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia 2. El sector centro y oriente del Gran Santiago re- B. Recomendaciones presenta una zona Atractora para la comisión de robos con violencia o intimidación y delitos de Para reducir la criminalidad vinculada a delitos de robos en lugar habitado. Ello es completamente robos con violencia o intimidación y robos en lugar coincidente con las características de concentra- habitado, los distintos gestores en seguridad públi- ción de riqueza, comercio, servicios y población. ca pueden comenzar a priorizar estrategias de in- tervención y prevención social por sobre estrategias 3. El sector sur y nor poniente del Gran Santiago de prevención o control situacional. Ello por cuanto representan las zonas más proveedoras de delin- el origen asociado a esta delincuencia es más foca- cuencia vinculada a delitos de robos con violencia lizable que las áreas de destino o de ocurrencia del o intimidación y robo en lugar habitado. delito, que son más dispersas. 4. En delitos de robos con violencia o intimidación, Resulta de gran relevancia profundizar en la focali- las tres principales comunas proveedoras de de- zación de información que permita identificar, al in- lincuencia son: Puente Alto, Pudahuel y La Pinta- terior de cada comuna, áreas críticas proveedoras y na. En contraste, las principales Atractoras son: atractoras de delincuencia. Se estima necesario com- Santiago, La Florida y Estación Central. plementar este trabajo con una caracterización socio ambiental de las “áreas calientes” o “hot spot” que 5. En delitos de robo en lugar habitado, las tres generan y reciben delincuencia, a objeto de buscar principales comunas proveedoras de delincuencia factores recurrentes que puedan estar potenciando son: Peñalolén, Renca y Pudahuel. En contraste, una determinada característica. las principales atractoras son: Puente Alto, Maipú y La Florida. Los organismos de control deben tender permanen- temente a mejorar la calidad de los datos que dan 6. Un “delincuente” que usa la violencia o la intimi- cuenta del domicilio del victimario y de las víctimas, dación como medio para cometer un robo tende- por cuanto esta información es útil para desarrollar rá a desplazarse fuera de su comuna de residen- análisis detallados de movilidad criminal. Ello redun- cia. En cambio, un delincuente que opta por un dará en hacer más eficiente y eficaz la labor investi- robo no violento vinculado a lugares habitados, gativa y la respuesta del Estado ante la ciudadanía. tenderá a desplazarse lo menos posible y actuará en mayor proporción en su propia comuna de re- sidencia o en la comuna vecina. 7. Los delitos de robo en lugar habitado producen un mayor número de movimientos entre comu- nas de una misma tipología, respecto de los robos con violencia o intimidación.22
  24. 24. IV. BIBLIOGRAFÍA criminales 2009. Santiago de Chile: Fundación Paz Ciudadana, 2010.Cooper Mayr, Doris. Delincuencia común en Chile.Santiago, Chile: LOM Ediciones, 1994. Ministerio del Interior. Diagnóstico de la seguridad ciudadana en Chile. Santiago, Chile: Foro de Exper-Espina, R. y Oteíza, E. Zonas concentradoras de tos, 2004.delincuencia y los circuitos de la criminalidad en elGran Santiago. Santiago Chile; División de Seguri- Ministerio del Interior. Informe anual de denunciasdad Pública, Ministerio del Interior, 2004. y detenciones 2009.Santiago, Chile: Ministerio del Interior, 2010.García, A. y Molina, P. Tratado de criminología. 3ª.ed. Madrid: Tirant Lo Blanch, 2003 Ministerio del Interior. Plan Chile Seguro. Santiago, Chile: Ministerio del Interior, 2010.Fundación Paz Ciudadana. Delincuencia en Chile:evolución y desafíos. Santiago de Chile: Fundación Oteíza, E. Caracterización de los aprehendidos enPaz Ciudadana, 2005. Chile por delitos de robos con violencia, robos con fuerza y hurtos, año 2001. Santiago, Chile: DivisiónFundación Paz Ciudadana. Anuario de estadísticas de Seguridad Pública, Ministerio del Interior, 2002.ANEXOSRobo con violencia o intimidación - Carabineros de Chile 2009 - Estadísticas de detenidos. 23
  25. 25. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia Robo en lugar habitado - Carabineros de Chile 2009 - Estadísticas de detenidos.24
  26. 26. DyNAMIC HOTSPOT ANALySIS USINGAGENT-BASED MODELING AND DATA MININGGastón L’Huillier1Department of Industrial Engineering,Faculty of Physical Sciences and Mathematics,Universidad de ChileRaúl Manasevich2Department of Mathematical Engineering and Center for Mathematical Modeling, Faculty of Physical Sciencesand Mathematics,Universidad de ChileRichard Weber3Department of Industrial Engineering,Faculty of Physical Sciences and Mathematics,Universidad de ChileAbstract mining techniques, such as clustering analysis, are used to determine some of the features to beDynamic hotspot analysis is a research area in included in agent-based models and simulation ofquantitative criminology considered vital for spatio- criminal behavior, enhancing theoretical aspects oftemporal crime analysis, helping sociological and the model directly from real data.criminological experts to explain the evolution ofcrime aggregations over time and space, police Keywords: Simulation, Agent-Based Modeling, Dy-resource optimization, amongst other application namic Hotspots, Data Miningdomains. For this, mathematical models, such asagent-based model simulation and data miningtechniques, have been previously considered from I. INTRODUCTIONdifferent mathematical communities to explain theevolution of criminal behavior (emergence, diffusion, Nowadays, the modeling of real world systems hasand dissipation of criminal instances). However, to been tackled by using different mathematical ap-the best of our knowledge, these dynamic aspects proaches, such as agent-based modeling and dataof criminal behavior have not been considered mining. In particular, for crime and law enforcementfrom simulation and data-oriented models at the analysis, several methodologies have been proposedsame time. In this work, a hybrid methodology independently. Thus, the relevance of an overallthat considers both agent-based simulation and evaluation of both theoretical and practical issues ofdata mining to characterize dynamic hotspots is the relation between criminals and police resourcesintroduced. On the one hand, agent-based modelingsimulation is used to generate different scenarios, The modeling of general components that drives aevaluated with machine learning algorithms to given criminal behavior is a main research area intest theoretical aspects of the model when used to criminology. It has direct implications on improvingexplain real world data. On the other hand, data crime prevention strategies, as well as policy making1. República 701, P.O. Box 8370439, Santiago, Chile. +56 2 978 4017, glhuilli@dii.uchile.cl2. Blanco Encalada 2120, P.O. Box 170, 3, Santiago, Chile. +56 2 978 4846, manasevi@dim.uchile.cl3. República 701, P.O. Box 8370439, Santiago, Chile. +56 2 978 4072, rweber@dii.uchile.cl 25
  27. 27. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia based on urbanism geo-profiling. The ability to 1. Hot Spot analysis using agent-based characterize, simulate and predict criminal behavior modeling is a major aim in this research, as it has an invaluable relevance for the criminology research community. Theoretical models, such as agent-based modeling (Malleson et al., 2010; Short et al., 2008), can ex- On the one hand, agent-based modeling has been plain the behavior and interaction between agents, previously used in a wide range of applications. From setting a general framework to evaluate and interpret modeling information systems to business processes, the evolution of possible criminal setups. However, to this methodological tool has been considered as an define the right information set from these models, effective mean to approximate real world applications the practitioner or researcher needs to iterate several to mathematical models that can be helpful to under- scenarios to identify the right combination. stand some aspects on the dynamics of a given sys- tem. On the other hand, data mining has been used In (Malleson et al., 2010), criminals are presented in to extract underlying patterns from raw data that the scope of house burglary, where each potential could be used to explore and predict a relevant be- burglar is modeled as an agent that navigates a sys- havior from which the application is being modeled. tem of houses, which takes the decision of where and when will commit the felony. As this model This work hypothesis that dynamic hot spots can be takes the decision to the individual agent, it is possi- successfully characterized by using together theoretical ble to represent a wide range of scenarios for house and data analysis models for criminal behavior analysis. burglary. Likewise, (Short et al., 2008) introduces a To validate this statement, different objectives where different type of model which considers the interac- revisited and developed, whose outcome is a number tion of individual agents moving in a given grid with of intermediate results, also presented in this work. a sort of modeling constraints, based on different assumptions taken by the researchers. This model The main contribution of this work is a method- will be extensively reviewed in Section 3. ology to integrate an agent-model system that enables to simulate criminal activities on a spatial- 2. Hot Spot analysis using data mining temporal setup, in particular on dynamic hot-spots, with real world data, grouped by using clustering Many approaches have been considered for its anal- algorithms. This model is evaluated by using data ysis, mainly quantitative using statistics and data vi- from the 1st police station from the municipality of sualization (Maciejewski et al., 2010; Ratcliffe et al., Santiago of Chile. 1999) and data mining (Kianmehr & Alhajj, 2006; Grubesic, 2006), but have been limited to cluster- This paper is structured as follows. In Section I, re- ing and outlier analysis. However, these models are lated work on hot spot analysis using agent based interpreted as exploratory models, but do not pro- modeling and data mining is presented. Then, in vide an overall explanation of what the interaction Section II, the proposed methodology is introduced. between the elements of a given system. Here, first a brief description of the agent-base model is described, and then how real environmental data In terms of advanced data mining techniques used is considered as input. In Section III, the experimen- for the extraction and prediction of criminal hot tal setup and evaluated results are discussed. Finally, spots, supervised learning methods such as Sup- in Section IV this work main conclusions and future port Vector Machines (Kianmehr & Alhajj, 2008) work are presented. and unsupervised learning methods, such as fuzzy clustering (Martino et al., 2008) are widely used and A. Related work most preferred by researchers. Despite the fact that output results from supervised and unsupervised In what follows, the reviews of some hot spot analysis learning, both have been used together to whether techniques are presented. First, approaches for agent improve the characterization of hot spots by using based modeling, where the most important contribu- clustering methods, or by constructing predictors to tions in this matter are briefly introduced. Then, hot prevent possible future attacks in a given environ- spot analysis techniques that use data mining as a mental setup. mean to extract relevant information are presented.26
  28. 28. II. METHODOLOGy A. Agent-based modeling of criminal dy- namicsFirst, let us introduce some concepts. A criminal hot-spot can be considered as a spatial-temporal aggre- Criminals at each site are considered as Poisson dis-gation of criminal occurrences (Short et al, 2008). tributed, so the probability that a burglar located atLikewise, a dynamic hot-spot can be considered as will chose to commit the crime between andan aggregation of criminal occurrences that evolves is,(emerge, diffuse, and dissipate) over time ( )and space ( ).As stated by (Short et al., 2008), there are some The model considers that whenever a criminal com-characteristics that motivates to define a general mits the malicious activity, is removed from the lattice.model to simulate house burglary criminals as an Also, new criminals are generated at each time withagent-based model. A first characteristic is related rate . Based on assumption 2, the probability of ato the fact that crime rates are not uniformly distrib- criminal moving from to a neighboring site is,uted in space and time. The second is that hot spotsare dynamic movements which behave according tocomplex interactions. Finally, the third characteristicis derived from the following two assumptions whichare considered in the criminal activity modeling: Where indicates all neighboring sites of ,1. Individual criminals commit crimes in small local- and supposing that criminals moves at speed , the ized areas near their residence, work or other ha- lattice spacing should be chosen to be . The bitually freque nted locales. attractiveness of a house is with static com-2. Burglars prefer to target houses they have previ- ponent and a dynamic component , ously robbed or near to the ones they have previ- ously robbed.In the following, the discrete version of (Short et al.,2008) model is considered. First a neighborhood is Where represents the overall abstract attractive-modeled as a 2-dimensional lattice with nodes rep- ness of a spot to a criminal, which can be consideredresenting spots. Then, this model considers crimi- by factors such as risk of detection and the valuenals which are randomly place on this lattice, where of spot . Furthermore, is based on the as-at each time step , a criminal can either rob the sumption 2 of repeat or near-repeat victimization. Ahouse where its located at, or move to an adjacent criminal at site augments the dynamic valuenode. Then, each node has an attractiveness value and those of near locations in the lattice ( ). related to the rate of the criminal activity of As the time passes in this model, the likelihood ofat time . Criminal movement is modeled as a ran- victimization drops, so the dynamic component ofdom walk biased towards nodes with higher desir- attractiveness increments when malicious ac-ability values. tivities are observed, then it spreads towards near spots, and finally it decays in time, when no crimi-As a strong assumption on this work, the burglary nals are placed in spot . This can be modeled as themodel will be considered valid for robbery. In spite following expression,the fact that robbery is based on deep differences onhow the criminal acts and behaves in a given system,this model does no imply severe changes on thatmatter. In fact, previously stated assumptions couldbe considered in other related criminal activities as In this case, represents the number of criminalwell (e.g. robbery, theft, among other crimes against activities that occurred at beginning with time ,property). is the number of sites neighboring , is a constant 27
  29. 29. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia that measures the importance of neighborhood ef- fects, and is a constant that determines the at- tractiveness decay rate. Now, the interaction between the previous model and data mining is driven by the usage of clustering techniques over real datasets in order to fix and de- termine how to assign estimated values to the static attractiveness in the first place, and then, how to increase and modify the dynamic component of attractiveness . B. Estimating static and dynamic attractive- ness using data mining By using unsupervised learning algorithms for spa- tial-temporal datasets, the number of spots that are close to (i.e. ) will be updated accordingly. In this case, the clustering strategy considered was DBSCAN (Ester et al., 1996), a density based cluster- In this case, after the clustering step a cluster selec- ing technique which does not require the number of tion methodology is applied in order to determine the clusters, instead, it allows to find clustered points in most relevant clusters, where this parameter is de- a dataset by using a neighborhood threshold and limited by the total number of spots in the lattice. a minimum number of points ( ) to be considered in a cluster. The clustering selection methodology considers the minimization of the intra-cluster variance between each neighbor points, and the representation of the centroid (the mean valued between both spa- tial dimensions). This clustering validation criterion establishes the degree of compactness of a given partition. It is computed by the root mean square distance between points (or data items) and their corresponding cluster centre (centroid). Where is the size of the data set associated to cluster , is the set of all clusters, is the cen- troid of cluster and is considered as the distance function between a given object and the As resented in Algorithm 1, the DBSCAN method- centroid. The decision criterion was based on vari- ology enables the construction of different clusters ance weights computer to all clusters, considering based on mainly two parameters. This algorithm is just the best clusters, the least the variance, the conditioned to the EXPANDCLUSTER method, which best was considered the cluster. The distance func- is presented in the following figure. This step, helps tion considered in this approach was the Euclidean the general methodology to keep on adding rele- distance function between two points. vant points to the neighborhood of , improving the overall results of the clustering step. This parameter is introduced after DBSCAN algo-28
  30. 30. rithm, because the attractiveness considered at the a grid of 150x150 spots, the time period was consid-beginning and further steps of the simulation in the, ered as the total time period obtained from data (48affects directly the dynamic updating and evolution months), and other parameters, such as , , andof how criminals moves and decides their attacking were considered as 0.56, 0.2, and 0.019 for an inter-strategies (see Equation (4)). Moreover, the initial at- action “without hot-spots”, 0.56, 0.2, and 0.002 fortractiveness is also considered as a part of the total “fast host-spots”, 0.56, 0.03, and 0.019 for “staticnumber of clusters (and their location) stated with hot-spot”, and finally, 5.6, 0.03, and 0.002 for “slowprevious algorithms. hot-spots”. All of previous parameters were defined and deeply discussed in (Short et al., 2008), fromIn this case, the initial attractiveness is computed where the simulation model was originally proposed.according to the number of clusters determined inprevious steps. Also, the dynamic component of the A. Results for static attractiveness and noattractiveness is determined based on a slight dynamic updating with datavariation on what neighbor points ( ) are considered.With this, at each step, the total number of neighbors Three behavioral regimes are observed for differentis considered from the cluster in which belongs to. values of attractiveness in this model. The first one is related to the spatial homogeneity, where attractiveness is considered to be the same at all spots in the lattice, and any local increases of criminal activitiesIII. EXPERIMENTAL SETUP AND EVA- is assumed to dissipate rapidly. The second one isLUATION related to dynamic hot-spots, where regions of high attractiveness forms and may remain fixed, or appearComputer simulations where implemented to and disappear seemingly randomly. Finally, stationaryobserve the model under variations of parameters hotspots tend towards the equilibrium where stationary . In this research, all parameters spots of high attractiveness are surrounded by areawere considered constant, that is, no sensitivity of low attractiveness, gathering in particular pointsanalysis was realized to estimate the optimal values all attractiveness from the criminal system. All of thefor a given data set. The data set evaluation is based previous models are represented in through Figures 2 –on 22.540 assaults registered in the period 2001- 8, where two main variations where considered. First,2004 in the 1st police station of Santiago, Chile. the parameter set was evaluated for the traditional dynamic updating of attractiveness, and then, forIn this work, all parameters where considered as the proposed dynamic updating of attractiveness. Allstatic, for four main behavioral regimes: No hot-spot simulations were performed by using the proposedparameter configuration, fast hot-spot parameter estimation of the static attractiveness, based on relevantconfiguration, slow hot-spot parameter configura- clusters (for which an static attractiveness of 0.3 wastion, and static hot-spot parameter configuration. used). Then, the maximum attractiveness consideredFor all configurations, the lattice was considered as for all models was a total of 0.6. Figure 1: “No hot-spot parameter” configuration and original dynamic updating of attractiveness 29
  31. 31. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia Figure 2: “No hot-spot parameter” configuration and proposed dynamic updating of attractiveness Figure 3:” Fast hot-spot parameter” configuration and original dynamic updating of attractiveness Figure 4: “Fast host-spot parameter” configuration and proposed dynamic updating of attractiveness Figure 5: “Slow hot-spot parameter” configuration and original dynamic updating of attractiveness30
  32. 32. Figure 6: “Slow hot-spot parameter” configuration and proposed dynamic updating ofattractivenesFigure 7: “Static hot-spot parameter” configuration and original dynamic updating ofattractivenessFigure 8: “Static hot-spot parameter” configuration and proposed dynamic updating ofattractiveness 31
  33. 33. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia IV. CONCLUSIONS is presented in each of Figures depicted in Section 4, helps to understand how different dynamic hot- From obtained results, it is possible to conclude that spot properties are distributed, and how the evolve the proposed methodology, that combines both through the evaluation period. data mining algorithms, such as DBSCAN, together with agent-based simulation tools, such as the mo- Further developments on predictive strategies, in del proposed by (Short et al., 2008), can improve order to evaluate at period , which will be the considerably the quality of the analysis of real world following steps of a given cluster (considering data. This was tested over 22.540 robberies reports the structures discussed in Section 4), in order to in the 1st police station of Santiago, Chile, and vi- approximate possible criminal interactions in the sual results are remarkable. The information that following periods. V. BIBLIOGRAPHy Baqueiro, O., Wang, y. J., Mcburney, P., Coenen, F. Maciejewski, R., Rudolph, R., Hafen, R., Abusalah, (2009). Integrating data mining and agent based A., yakout, M., Ouzzani, M., Cleveland, W.S., Gran- modeling and simulation. In ICDM ‘09: Proceedings nis, S J., Ebert. D.S. (2010). A visual analytics appro- of the 9th Industrial Conference on Advances in ach to understanding spatiotemporal hotspots. IEEE Data Mining, pp.220-231. Berlin, Heidelberg. Sprin- Trans. Vis. Comput. Graph., 16(2), 205-220. ger-Verlag. Martino, F. D. , Loia, V., Sessa, S. (2008). Extended Ester, M., Kriegel, H., Sander, J., Xu, X. (1996). A fuzzy c-means clustering algorithm for hotspot Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in events in spatial analysis. Int. J. Hybrid Intell. Syst., Large Spatial Databases with Noise. In KDD’96: Pro- 5(1), 31-44. ceedings of the 2nd Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, pp.226-231. AAAI Press. Malleson, N., Heppenstall, A., See, L. (2010). Crime reduction through simulation: An agent-based mo- Grubesic, T. H. (2006). On the application of fuzzy del of burglary. Computers, Environment and Urban clustering for crime hot spot detection. Journal of Systems, 34(3): 236-250. Quantitative Criminology, 22(1), 77-105. Ratcliffe, J.H. and McCullagh, M.J. (1999). Hotbeds Kianmehr, K., Alhajj, R. (2006). Crime hot-spots pre- of crime and the search for spatial accuracy. Journal diction using support vector machine. En Proc. IEEE of Geographical Systems, 1(4), 385-395. International Conference on Computer Systems and Applications, pp.952--959. Washington, DC, USA. Short, M.B., Dórsogna, M.R., Pasour, V.B., Tita, G.E., IEEE Computer Society. and Brantingham, P.J. (2008). A statistical model of criminal behavior. Mathematical Models and Me- Kianmehr, K., Alhajj, R. (2008). Effectiveness of su- thods in Applied Sciences, 18, 1249-1267. pport vector machine for crime hot-spots prediction. Appl. Artif. Intell., 22(5), 433-458.32
  34. 34. LOS INCENTIVOS A DENUNCIAR UN CRIMEN:UNA MIRADA EMPÍRICA A LA REFORMA PROCESAL PENALDE CHILE1Nicolás Rojas Souyet 2Instituto de Economía,Pontificia Universidad Católica de ChileResumen leno en el último tiempo. El Código Procesal Penal de 1907 que normaba la actividad de los tribunalesEl siguiente trabajo tiene por objeto analizar si la Re- durante el proceso de enjuiciamiento criminal, fueforma Procesal Penal modificó los incentivos a de- finalmente reformulado en todo el país entre el añonunciar los crímenes. Utilizando la encuesta de victi- 2000 y el 2005. El cambio del sistema judicial es demización ENUSC 2003 y 2005, se estudia el impacto tal magnitud, que la participación del presupuestode la Reforma Procesal Penal en la probabilidad de asignado al poder judicial3 respecto del presupuestodenuncia de las víctimas a partir de una metodología público, cambió de 0,8% en 1999 a 2% estimadode diferencias en diferencias y de un modelo probit. en el 2005 (Vera, 2004). La RPP agilizó el procedi-El marco teórico desarrollado sugiere tres hipótesis miento judicial y aumentó la cantidad de sentenciassobre el efecto de la Reforma Procesal Penal: la pro- condenatorias. Por otro lado, las sentencias de algu-babilidad que una víctima denuncie un delito pudo nos delitos se acortaron y el procedimiento expuso ahaber aumentado a causa de la mayor rapidez y tasa las víctimas a un proceso público.de condena del nuevo sistema, disminuido debido acastigos más blandos o pudo haberse mantenido in- Estas características sugieren que la RPP pudo haberalterada ya que ambos efectos se cancelan. Los resul- afectado las denuncias de tres maneras distintas. Portados de la investigación muestran que, al contrario lo tanto, este trabajo tiene tres hipótesis diferentes.de lo que sugerían otros autores, la Reforma Procesal La primera hipótesis es que la probabilidad que unPenal no tuvo efecto en la probabilidad de denun- hogar victimizado denuncie aumenta porque los ho-ciar. Otro resultado de esta investigación es que en el gares valoran más la efectividad del nuevo procesocaso de robo con fuerza a la vivienda, los hogares de a pesar de los menores castigos. La segunda hipó-estrato socio-económico más bajo denuncian menos tesis es que la probabilidad que un hogar victimi-que el resto, siendo además los que tienen una mayor zado denuncie disminuye porque los beneficios deprobabilidad de sufrir este tipo de delito. denunciar caen, producto de la menor severidad de los castigos, opacando la rapidez y las mayores tasasPalabras Clave: Denuncia criminal, Reforma Procesal de condena. Por último, la tercera hipótesis es que laPenal, victimización, cifra negra. probabilidad que un hogar victimizado denuncie no cambia porque el menor nivel de castigo disminu- ye los beneficios de denunciar, pero es compensado por la mayor rapidez del nuevo procedimiento.I. INTRODUCCIÓN Entender si la RPP afectó la probabilidad que unaLa Reforma Procesal Penal, en adelante RPP, es la víctima denuncie, y por consiguiente, la cantidad detransformación más grande del sistema judicial chi- delitos no denunciados (o cifra negra de la delin-1. Tesis aprobada para obtener el grado de Magíster en Economía durante el primer semestre del 2010 en la Pontificia Universidad Católica de Chile.2. Cualquier comentario o sugerencia es bienvenida al correo electrónico nicolas.srojas@gmail.com o al teléfono 9-13904763. El gasto público en el poder judicial es lo que gasta el sistema público en Tribunales de Justicia. 33
  35. 35. Sexto congreso nacional de investigación sobre violencia y delincuencia cuencia) es interesante por tres motivos. En primer delitos que se analizan corresponden solamente a lugar, hay investigaciones que, sin pretender evaluar delitos urbanos de mayor connotación social. El mé- el efecto de la RPP en la delincuencia, observan un todo de estimación utilizado en este estudio es una aumento de las denuncias asociado a la RPP. Sus estimación de diferencias y diferencias y una estima- autores mencionan que este resultado no debe ser ción probit. Como grupo de tratamiento se consi- interpretado como un aumento en la criminalidad derarán las regiones que implementaron la RPP en sino como un aumento en la cantidad de delitos penúltimo lugar, es decir, en las regiones V, VI, VIII y denunciados y, por lo tanto, una caída en la cifra X. El grupo de control será la Región Metropolitana negra. Ansoleaga (2006) advierte que, después de que implementó la RPP en último lugar. la reforma, probablemente las víctimas confían más en el sistema judicial y por eso denuncian más. Por La estructura del resto de este trabajo es la siguien- otra parte, Vergara (2009) sugiere que la reforma te: en la próxima sección se hará una breve revisión hace que para las víctimas sea más fácil denunciar, de la casi inexistente literatura económica sobre la lo que las lleva a denunciar más. Luego, este trabajo denuncia criminal, para luego, en la tercera sección permitiría ayudar a esclarecer si esto efectivamente explicar los aspectos de la reforma que potencial- es cierto o no. ¿Hay más crímenes o los crímenes son mente afectan los incentivos a denunciar. En la cuar- más denunciados después de la reforma procesal? ta sección se construirá un modelo teórico que per- mite entender cómo las características descritas en En segundo lugar, gran parte de los países de Amé- la tercera sección afectan la decisión de denunciar. rica Latina están implementando reformas a su En la quinta sección, se describirán los datos utiliza- sistema procesal como por ejemplo: Guatemala dos junto con la estrategia empírica que permitirá (1994), Costa Rica y la Provincia de Buenos Aires, estimar el impacto de la reforma en el sub reporte. Argentina (1998); El Salvador, Paraguay y Venezuela Luego, en la sexta sección se explicarán los resulta- (1999); Bolivia y Ecuador (2001); Honduras y Nica- dos de las estimaciones. Finalmente, se concluye en ragua (2002); Colombia (2005); República Domini- la séptima y última sección. cana (2006); Perú4 y Provincia de Chubut (Argenti- na) (2007); y el Estado de Chihuahua (México). Por A. Revisión de la literatura lo tanto, esta investigación ayudaría a entender si eventuales cambios en la tasa del crimen, después El origen de la investigación sobre economía del cri- de una RPP, podrían corresponder a un cambio en men se remonta a fines de los años 60 con el trabajo la criminalidad o serían un artefacto del cambio en de Becker (1968). Desde entonces, la investigación el comportamiento de los denunciantes que achica económica se ha centrado esencialmente en el com- la cifra negra. portamiento del criminal y en las formas de detener- lo. De esta forma, prácticamente no existen trabajos Por último, el estudio del comportamiento de las económicos sobre el comportamiento de las vícti- víctimas de los delitos es interesante en sí mismo. mas. Este eventual vacío en la literatura, se puede Gottfredson y Hindelang (1976) señalan que final- comprobar en la revisión de la economía del crimen mente las víctimas son “los guardianes del sistema de Freeman (1999). Abordar esta dimensión del cri- judicial” ya que gran parte del trabajo que pueda men, que no ha sido mayormente considerada en la hacer la justicia, depende de la voluntad de las víc- literatura económica, puede constituir un aporte si timas por llevar adelante el proceso judicial corres- se piensa que el comportamiento de las víctimas es pondiente. una pieza clave para iniciar y desarrollar un proceso judicial adecuado. Para testear la hipótesis antes mencionada se utiliza- rán los datos de victimización de la Encuesta Nacio- El único artículo económico que se ha podido en- nal Urbana de Seguridad Ciudadana (ENUSC) de los contrar acerca de las denuncias criminales es el tra- años 2003 y 2005. El objetivo es construir un análisis bajo empírico sobre Chile, realizado por Benavente y empírico, basado en un modelo teórico, sobre los Cortés (2006). Estos autores establecen que las de- efectos de la RPP en los incentivos a denunciar. Los nuncias criminales pueden ser guiadas por un aná- Las Reformas en Colombia y Perú fueron implementadas de manera gradual al igual que en Chile. La fecha por lo tanto no es exacta.34

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