Acceso usuarios
Epifanio Pecharromán
Hoy en día se espera de las fuerzas de seguridad que sean más eficaces y eficientes en la lucha contra el crimen empleando los mismos o menores recursos. Se han introducido recientemente nuevas técnicas para el análisis predictivo de la delincuencia, basadas en el análisis geoespacial y técnicas de geointeligencia aplicadas a los sistemas de información geográfica. Estas técnicas pueden ayudar en la lucha contra la delincuencia mediante la predicción de dónde y cuándo un crimen futuro puede cometerse, con el fin de que la policía pueda anticipar y prevenir el comportamiento criminal antes de que se lleve a cabo, optimizando así los recursos y aumentando la eficiencia.
Se utilizaron dos tipos de técnicas analíticas en un conjunto de datos en San Francisco con el fin de obtener predicciones. Las primeras son técnicas de análisis retrospectivos, incluyendo el análisis hotspot, los análisis basados en el tiempo, en el espacio, y en los modelos de repetición por proximidad, cuyas predicciones de la delincuencia futura se basan en el estudio de la localización de los crímenes cometidos en el pasado. El segundo tipo de técnicas son de análisis prospectivos, que intentan identificar los indicadores geográficos que, cuando se combina de una manera determinada, contribuyen al aumento del riesgo de la delincuencia en un área específica; indicadores que se utilizan entonces para predecir la delincuencia potencial futura. Se ha demostrado que el uso combinado de estas técnicas puede proporcionar resultados satisfactorios.
Today’s security forces are expected to be more effective and efficient in the fight against crime using the same resources or less. New techniques for the predictive analysis of crime have recently been introduced, based on geospatial analysis and geointelligence techniques applied to geographical information systems (GIS), which can help in the fight against crime by predicting where and when a future crime may be committed in order for the police to anticipate and prevent criminal behavior before it takes place, thereby optimizing resources and increasing efficiency. Two types of analytical techniques were used on a data set in San Francisco in order to obtain predictions. The first are retrospective analysis techniques, including hotspot analysis, time-based and space-time analysis, and proximity repetition models, whose predictions of future crime are based on the study of the location of crimes committed in the past. The second type of techniques are of prospective analysis, which attempt to identify the geographical indicators that, when combined in a certain way, contribute to the increase of risk of crime in a specific area, indicators which are then used to predict potential future crime. The combined use of these techniques can give satisfactory results, as has been demonstrated.
