Optimización de recursos policiales en zonas comerciales de Bogotá: Un análisis geoespacial de vulnerabilidades y asignación estratégica
DOI:
https://doi.org/10.22335/rlct.v16i3.1988Palabras clave:
Comercio, delincuencia, Desarrollo Económico, Prevención del crimen, Política gubernamentalResumen
Uno de los principales retos de la sociedad es encontrar mecanismos efectivos que garanticen la seguridad de los ciudadanos y permitan un pleno desarrollo económico y social. Este estudio identifica las zonas comerciales de Bogotá, Colombia, que son puntos críticos en términos de seguridad, y propone una asignación estratégica de recursos policiales que permita optimizar su cobertura y tiempos de respuesta. El proceso metodológico fue ejecutado de acuerdo con los lineamientos del Cross-Industry Standard Process for Data Mining. Se emplearon técnicas de análisis geoespacial, incluyendo el algoritmo Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise para la identificación de zonas comerciales y la teoría de grafos para modelar la red de seguridad. Adicionalmente, se utilizaron datos de la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y la ubicación de estaciones y CAIs de la Policía Nacional. Los resultados muestran la identificación de 241 zonas comerciales en Bogotá y proponen una asignación estratégica de recursos policiales basada en la centralidad de grado y un algoritmo de emparejamiento estable. La integración de las técnicas relacionadas permitió generar un enfoque innovador que combina la identificación precisa de zonas comerciales críticas con una optimización basada en datos de los recursos policiales. De esta forma, no solo se incrementa la comprensión de la dinámica de seguridad en áreas comerciales urbanas, también se proporciona una herramienta robusta para la toma de decisiones en seguridad pública para la Ciudad.
Descargas
Referencias
Alegría-Arcos, M., Barbosa, T., Sepúlveda, F., Combariza, G., González, J., Gil, C., Martínez, A., & Ramírez, D. (2022). Network pharmacology reveals multitarget mechanism of action of drugs to be repurposed for COVID-19. Frontiers in Pharmacology, 13, 952192. https://doi.org/10.3389/fphar.2022.952192
Auten, J. H. (1981). Response time - What’s the rush? Law and Order, 29(11), 24-27, 80038. https://www.ojp.gov/ncjrs/virtual-library/abstracts/response-time-whats-rush
Bihari, A., & Pandia, M. (2015). Eigenvector centrality and its application in research professionals’ relationship network. 1st International Conference on Futuristic Trends in Computational Analysis and Knowledge Management, ABLAZE 2015. https://doi.org/10.1109/ABLAZE.2015.7154915
Cámara de Comercio de Bogotá. (2017). Encuesta de Percepción y Victimización. http://www.ccb.org.co/Transformar-Bogota/Seguridad/Observatorio-de-Seguridad/
Chapman, P. (2000). CRISP-DM 1.0: Stepby- step data mining guide. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:59777418
DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística). (2016). Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana. https:// www.dane.gov.co/index.php/estadisticaspor-tema/seguridad-y-defensa/encuestade- convivencia-y-seguridad-ciudadanaecsc/ecsc-2015
Farooq, O., & Mertzanis, C. (2017). Media independence and crime as an obstacle to firms’ business operations. Research in International Business and Finance, 41, 79-89 https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.04.025
Gale, D., & Shapley, L. S. (1962). College admissions and the stability of marriage. American Mathematical Monthly, 69(1), 9-15. https://doi.org/10.1080/00029890.1962.11989827
Gélvez, J. D. (2018). ¿Cuáles determinantes se relacionan con la percepción de inseguridad? Un análisis estadístico y espacial para la ciudad de Bogotá, D. C. Revista Criminalidad, 61(1), 69-84.
Gómez, L. J. (2019). Determinación de zonas vulnerables en cuanto a la inseguridad nocturna del espacio público en el área urbana de Bogotá mediante aplicación del método de interpolación IDW [Tesis de posgrado, Universidad Militar Nueva Granada]. Repositorio Unimilitar.
Google Developers. (2024). Distance Matrix API overview. https://developers.google.com/maps/documentation/distance-matrix/overview
Hansen, D. L., Shneiderman, B., & Smith, M. A. (2011). Calculating and visualizing network metrics. In D. L.
Hansen, B. Shneiderman, & M. A. Smith (Eds.), Analyzing social media networks with NodeXL (pp. 69-78). Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-382229-1.00005-9
Oficina de Análisis de Información y Estudios Estratégicos. (2023). Boletín mensual de indicadores de seguridad y convivencia - Bogotá: febrero del 2023. Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia.
Parente, R. M., & Valdés, R. (2023). América Latina puede estimular el crecimiento económico al reducir la delincuencia. Fondo Monetario Internacional. https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2023/12/18/latinamerica-can-boost-economic-growth-byreducing-crime
Policía Nacional de Colombia. (2009). Manual para el Comando de Atención Inmediata, CAI. Dirección General Oficina de Planeación. Imprenta Nacional de Colombia. https://www.camara.gov.co/sites/default/files/2020-09/RTA.ANEXO_.MINDEFENSA.MANUAL.ESTATUTO%20DE%20OPOSICIÓN.pdf
Policía Nacional de Colombia. (2024). Directorio de la Policía Nacional de Colombia. https:// www.policia.gov.co/directorio?page=65
Probogotá Región. (2023). Informe anual de seguridad 2022. Probogotá Región. https://www.probogota.org/wp-content/uploads/2023/10/Informe-Anual-de- Seguridad-2022.pdf
Rueda, J. P. (2020, 9 de julio). Policía Nacional confirma cambios en modelo de seguridad ciudadana. El Tiempo. En A. L. Méndez (subeditora). https://www.eltiempo.com/justicia/delitos/seguridad-ciudadana-policia-cambia-modelo-de-cuadrantes-515800
Ruiz-Vásquez, J. C., & Páez, K. (2016). Balance de estrategias de seguridad para zonas críticas en Bogotá y Medellín. URVIO - Revista Latinoamericana de Estudios de Seguridad, 19, 53. https://doi.org/10.17141/urvio.19.2016.2391
Scheurer, J., & Porta, S. (2006). Centrality and connectivity in public transport networks and their significance for transport sustainability in cities. En World Planning Schools Congress, Global Planning Association Education Network (13-16 de julio de 2006).
Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital. (2023). Destino económico predominante. Datos abiertos de Bogotá. https://datosabiertos.bogota.gov.co/dataset/destino-economico-predominante
Yu, X., Ding, Y., Wan, W., & Thuillier, E. (2014). Explore hot spots of city based on DBSCAN algorithm. International Conference on Audio, Language and Image Processing (pp. 588-591). https://doi.org/10.1109/ICALIP.2014.7009862
Zhang, J., & Luo, Y. (2017). Degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality in social network. In Proceedings of the 2nd International Conference on Modelling, Simulation and Applied Mathematics (MSAM 2017). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/msam-17.2017.68
Publicado
Número
Sección
Categorías
Licencia
Derechos de autor 2024 Revista Logos Ciencia & Tecnología
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Esta revista provee acceso libre e inmediato a su contenido (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/), bajo el principio de hacer disponible gratuitamente la investigación al público y apoyar a un mayor intercambio de conocimiento global.