Granada, España
El presente trabajo analiza la estructura de red detrás de un grupo armado ilegal, por medio de una implementación computacional y las herramientas de Python para el análisis de redes. Los resultados muestran la topología de la red, las comunidades y los delitos que las caracterizan. Además, utilizando medidas de centralidad en un proceso de eliminación de los nodos más influyentes, se ocasiona un aumento en la longitud característica de 3.35 a 4.21 y la partición de la red en 11 componentes, reduciendo su conectividad en un 65%. Esto impacta el capital social de la red criminal, representado por posiciones estratégicas, contactos y conexiones entre diferentes subgrupos que se habían tejido no sólo dentro de la red sino también con otras organizaciones criminales.
The present study analyzes the network structure behind an illegal armed group through a computational implementation and network analysis tools in Python. The results show the topology of network, communities and the crimes that characterize them. Additionally, by employing centrality measures in a process of eliminating the most central nodes, there is an increase in the average path length from 3.35 to 4.21 and the partitioning of the network into 11 components, reducing its connectivity by 65%. This impacts the social capital of the criminal network, represented by strategic positions, contacts and connections among different subgroups that had been woven not only within the network but also with other criminal organizations.