Prototipo de un modelo clasificador para la toma de decisiones a partir de la percepción actual de la seguridad en Bogotá

Prototype of a classification model for decision making based on the current perception of security in Bogotá

  • Raúl Andrés Velandia Rodríguez Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas
  • Andrés Guataquira Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Jehison Prada Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Palabras clave: delinquency, clustering, data mining, k-means algorithm, crime patterns (en_US)
Palabras clave: delincuencia, clustering, minería de datos, algoritmo k-means, patrones delictivos (es_ES)

Resumen (es_ES)

Este artículo describe la metodología y los resultados obtenidos al analizar un conjunto de datos recolectados con el objetivo de determinar las posibles causas de mayor relevancia en los actos delictivos de Bogotá; se busca clasificar la información pertinente para obtener información adicional, necesaria en algunos planes sociales, dando ventaja a la hora de incorporar medidas preventivas contra robos o cualquier situación de delincuencia en cada una de las localidades de la ciudad. Como herramienta principal se incorpora la minería de datos, que permite obtener patrones por medio de la clasificación de información relacionada con la criminalidad; se toma como base el modelo de clustering y el algoritmo k-means para realizar minería de datos, posteriormente se evalúan factores o patrones que a simple vista no son perceptibles para identificar las causas de este tipo de actos delictivos. Finalmente, se analizan datos concluyentes del proceso de clustering y se presentan algunas soluciones para el problema de la delincuencia en Bogotá.

Resumen (en_US)

This paper describes the methodology and results obtained by analyzing a set of data collected in order to determine possible causes that are most relevant in Bogota’s criminal acts. The relevant information is classified to obtain additional information, necessary in some social programs, giving an advantage when incorporating preventive measures against theft or any crime situation in each of the city’s locations. As a main tool, datamining is incorporated, which allows obtaining patterns through the classification of information related to crime; the clustering model and the k-means algorithm are used as a basis to carry out datamining; later, factors or patterns that at first sight are not perceptible to identify the causes of such criminal acts are evaluated. Finally, clustering process conclusive data is analyzed and some solutions for the problem of delinquency in Bogota are presented.

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Biografía del autor/a

Raúl Andrés Velandia Rodríguez, Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas

Ingeniero de Sistemas; Especialista en Ingeniería de Software, Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

Andrés Guataquira, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero de Sistemas, Fundación Universidad Panamericana; Especialista en Ingeniería de Software de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Desarrollador de software, ASAI [Automated Systems America, Inc.].

Jehison Prada, Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Ingeniero de Sistemas; Especialista en Ingeniería de Software, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Ingeniero de software, Seven4N Colombia.

Referencias

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Cómo citar
Velandia Rodríguez, R. A., Guataquira, A., & Prada, J. (2018). Prototipo de un modelo clasificador para la toma de decisiones a partir de la percepción actual de la seguridad en Bogotá. Tecnología Investigación Y Academia, 6(2), 18-28. Recuperado a partir de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/9744
Publicado: 2018-12-31
Sección
Investigación