| Revue: | Revista Criminalidad |
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| Número de sistema: | 000562627 |
| ISSN: | 1794-3108 |
| Autores: | Barragán Huamán, Hernán Yonathan1 Cataño Añazco, Kevin Elías2 Sevincha Chacabana, Mauricio Adriano3 Vargas Salas, Obed4 |
| Instituciones: | 1Universidad Católica de Santa María, Arequipa. Peru 2Universidad Católica de Santa María, Arequipa. Peru 3Universidad Católica de Santa María, Arequipa. Peru 4Universidad Católica de Santa María, Arequipa. Peru |
| Año: | 2023 |
| Periodo: | Ene-Abr |
| Volumen: | 65 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 11-25 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | En la sociedad de hoy los delitos vienen incrementándose y particularmente en la ciudad de Bogotá, lo que ha causado muchos inconvenientes a la Policía Nacional de Colombia, así como también a los centros de seguridad ciudadana. Ante esta situación, se ha propuesto una predicción de tiempo-espacio en los puntos críticos de crímenes y delitos, con la ayuda de inteligencia artificial. Por consiguiente, este trabajo tiene como objetivo analizar, resumir, interpretar y evaluar las distintas técnicas de predicción espacio-temporal de la delincuencia con un panorama inteligente. Por la propia naturaleza de la investigación, se utilizó una metodología de enfoque descriptivo-cualitativo, con la cual se diseñaron fichas de observación estructurada para sistematizar información de cinco bases de datos: Scopus, Web of Science, IEEE, ACM, Springer; dichas publicaciones comprenden desde 2019 hasta junio de 2021. En consecuencia, se encontraron en total 3015 estudios, después del proceso de cribado y verificación de los criterios de exclusión e inclusión, se seleccionaron 132 artículos, luego se aplicaron preguntas Psicólogo Interno Residente (PIR), quedando así 18 artículos. Los principales hallazgos encontrados indican que los algoritmos de redes neuronales resultaron ser uno de los métodos más eficaces para la detección de puntos críticos de delincuencia, dado que los grandes avances de la tecnología coadyuvarían en los próximos años a predecir de forma rápida y eficaz los actos delictivos y los crímenes ubicados en cualquier región del continente latinoamericano. |
| Resumen en portugués | Na sociedade de hoje, a criminalidade está aumentando, particularmente na cidade de Bogotá, o que tem causado muitos inconvenientes para a Polícia Nacional Colombiana, bem como para os centros de segurança do cidadão. Diante desta situação, foi proposta uma previsão tempo-espacial de hotspots de crime com a ajuda da inteligência artificial. Portanto, este documento visa analisar, resumir, interpretar e avaliar as diversas técnicas de previsão espaço-temporal do crime com uma visão inteligente. Devido à própria natureza da pesquisa, foi utilizada uma metodologia de abordagem descritiva-qualitativa, com a qual foram elaboradas fichas de observação estruturadas para sistematizar informações de cinco bancos de dados: Scopus, Web of Science, IEEE, ACM, Springer; estas publicações abrangem o período de 2019 a junho de 2021. Consequentemente, foi encontrado um total de 3015 estudos, após o processo de triagem e verificação dos critérios de exclusão e inclusão, 132 artigos foram selecionados, depois foram aplicadas perguntas ao Psicólogo em Residência (PIR), deixando 18 artigos. As principais descobertas indicam que os algoritmos de redes neurais provaram ser um dos métodos mais eficazes para a detecção de hotspots de crime, dado que os grandes avanços na tecnologia ajudarão nos próximos anos a prever rápida e efetivamente atos criminosos e crimes localizados em qualquer região do continente latino-americano. |
| Resumen en inglés | In today’s society, crimes are increasing, particularly in the city of Bogota, which has caused many inconveniences to the National Police of Colombia, as well as to the citizen security centers. Given this situation, a time-space prediction of crime and crime hotspots has been proposed with the help of artificial intelligence. Therefore, this paper aims to analyze, summarize, interpret and evaluate the various techniques of space-time prediction of crime with an intelligent view. Due to the very nature of the research, a descriptive-qualitative approach methodology was used, with which structured observation sheets were designed to systematize information from five databases: Scopus, Web of Science, IEEE, ACM, Springer; these publications span from 2019 to June 2021. Consequently, a total of 3015 studies were found, after the screening process and verification of exclusion and inclusion criteria, 132 articles were selected, then questions were applied Psychologist Internal Resident (PIR), thus leaving 18 articles. The main findings indicate that neural network algorithms proved to be one of the most effective methods for the detection of crime hotspots, given that the great advances in technology would help in the coming years to quickly and effectively predict criminal acts and crimes located in any region of the Latin American continent. |
| Palabras clave: | Criminología, Inteligencia artificial, Detección de delitos, Geografía social, Sistemas de Información Geográfica (GIS), Mapas delictivos, Análisis espacio-temporal |
| Keyword: | Criminology, Artificial intelligence, Crime detection, Social geography, Geographic Information Systems (GIS), Crime maps, Spatio-temporal analysis |
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