Análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de KDE

Proyecto financiado por la DGT

Análisis geográfico de los delitos contra la seguridad vial por medio de KDE

José E. Medina; Fernando Llorens; Daniel Salafranca

Centro Crímina – Universidad Miguel Hernández de Elche

Proyecto financiado por la DGT:


Micro

Teoría del patrón delictivo

•Nodos: los lugares en los que residen, trabajan, compran o se divierten las personas

•Rutas: caminos definidos por el movimiento a pie o en vehículo •Crean espacios de conocimiento

Espacio de actividad personal definido por:

•Espacio de oportunidad: Lugares en los que interactúan víctimas y delincuentes. Esto ayuda a explicar el riesgo de victimización

Espacio de conocimiento del delincuente

•“Principio del mínimo esfuerzo”. Generalmente las personas llevan a cabo sus actividades con el mínimo esfuerzo

•Compras, actividades de ocio … y “Journey to crime”•La frecuencia de las actividades decae con la distancia. Eso significa que los delincuentes tienden a viajar cortas distancias para cometer los delitos

El movimiento de los delincuentes está restringido en el espacio


Policía predictivaValoración de riesgo - probabilidad

Todas las cosas están relacionadas entre sí, pero las cosas más próximas en el espacio tienen una relación mayor que las distantes.

(Tobler, 1970)

Estimación


Micro

Mapa del Cólera de Londres – John Snow 1854. Londres. En 10 días

cerca de 500 personas mueren en un barrio. La misteriosa concentración de fallecidos es especialmente temible debido a que nadie conoce la fuente.Nadie salvo John Snow, un epidemiólogo que realizó un análisis geográfico de la enfermedad…


Sistemas de Información GeográficaNivel de agregación de los datos

El papel del espacio en el delito/delincuente

De los mapas del delito a los “hot spot”

Escuela cartográfica

Escuela Chicago

Consolidación


Hipótesis de partida:

Vigilancia Policial es efectiva en la

prevención

Los recursos son limitados

Existen herramientas (Análisis del

crimen) potencialmente

útiles

MapVial


Evento

Base de datosGC

Geocod. Algoritmo Categ. Hotspots

Toma de decisione

s



Evento

Base de datosGC

Toma de

decisione

s

• ¿Cómo se obtienen los datos de localización?• ¿Qué calidad tienen esos datos?• ¿Está preparada la cartografía para registrar

variables ambientales? Arena Sanciones Atestados

¿DÓNDE?


Muestra

Alicante Cádiz Año f % f % Total2011 110 68,3 51 31,7 1612012 93 72,1 36 27,9 1292013 83 72,2 32 27,8 1152014 61 65,6 32 34,4 932015 62 68,1 29 31,9 91


Muestra Accidentes con Alcoholemia


Depuración BD

Posicionamiento BD

Cartografía

Procedimiento

Proyecto financiado por la DGTAlica

nteCádiz


Distribución puntual


Agregación de puntos a rejilla

>Tamaño de celda: 100>>

Análisis puntos calientes


Kenel Density Estimator

>Tamaño de celda: 450>Radio de búsqueda: 25 km>

Análisis clásico de “hot spots”



>Tamaño de celda: 400>Radio de búsqueda: 28 km





>Tamaño de celda: 400>Radio de búsqueda: 20 km



EventoBase de datos

GC

Toma de

decisione

s

• ¿Qué variables introducimos para estimar mejor?• Individuales• Vehículo• Temporales• Ambientales• Evento


Índice de riesgo en segmento de vía (IRS)• Ambientales (sólo accidentes con alcohol o drogas):

• S: Longitud en metros del segmento• C: Número de accidentes con alcohol o drogas en un

segmento*• M: Relación entre accidentes y accidentes mortales• Ti: Tiempo entre accidentes (1 a 3 donde 1<1 mes; 2<6

meses; 3>6 meses)• Personales (accidentes con alcohol o drogas y denuncias):

• Ei: Patrón de edad (1 a 2 donde 1>Ds; 2<1Ds)• Ai: Concentración de alcohol en sangre (1 a 2 donde 1>Ds;

2<1Ds)

*Segmentos: porción de vía entre intersecciones


S=Segmentos de vía

>n=13.475> x=312,73m

Construcción del algoritmo


NS=Segmentos de vía

>n=80>

Construcción del algoritmo


IRS=Índice de Riesgo en Segmento

>n=80>3 categorías

Análisis de segmentos (Weisburd et al. 2011)


¿Dónde controlamos?


Provincia de Cádiz

Proyecto financiado por la DGTProyecto financiado por la DGT


Conclusiones1. Los eventos delictivos se agrupan en Hot

Spots también los accidentes en los que algún conductor ha consumido alcohol

2. Las características ambientales promueven la formación de Hot Spots

3. La concentración de los recursos preventivos en los Hot Spots optimizada sobre la base de las técnicas de análisis delictivo es más efectiva que una distribución aleatoria

4. Las técnicas de estimación de la concentración de hot spots más precisas son aquellas que utilizan los segmentos

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