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of the Citizen Security Team, IDB | nathaliea@iadb.org
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Ciudata Segura

  • 1. Big Data para entender y prevenir el crimen urbano
  • 2. El instrumento más poderoso para combatir crimen y violencia es la información. Crime Radar, Instituto Igarapé Rio de Janeiro
  • 3. La información es un instrumento poderoso para combatir crimen y violencia.
  • 4. 1. Crimen y brechas de información 2. Big Data y crimen 3.
  • 5. Contexto y relevancia Crimen en LAC Brechas de información 1
  • 6. “Cuando se mide por la tasa de homicidios, 14 de los 20 países más peligrosos del mundo se encuentran en América Latina y el Caribe.” Instituto Igarapé, Homicide Monitor Homicide Monitor, Instituto Igarapé Crimen en LAC Brechas de información1
  • 7. Estadísticas de crimen en LAC... Crimen en LAC Brechas de información1 ...en Colombia
  • 8. “ ” Una proliferación reciente de observatorios de violencia observada en América Latina sugiere que los gobiernos se están dando cuenta de la necesidad de un enfoque basado en la evidencia para la política de seguridad. Pero incluso ahora sólo dos tercios de los 60 observatorios rastrean cuándo y dónde ocurren los asesinatos, y solo la mitad trata de determinar los motivos, según el BID. The Economist, Briefing Murder in Latin America April 7th-13th 2018 Crimen en LAC Brechas de información1
  • 9. El crimen: un problema multifacético • Exposición al estrés • Falta de control • Baja autoestima • Baja educación • Historia de la falta de vivienda • Estigma / discriminación • Historia de abuso • Familia • Conflicto • Ruptura • Disfunción • Educación / edad • Historia de crimen • Abuso • Abuso de alcohol • Comunidad • Presión de los pares • Participación en pandillas Empleo • Pobreza • Nivel socioeconómico bajo • Desigualdad de ingresos • Nivel de educación • Desigualdad en la educación • Acceso a servicios • HH encabezada por mujeres • Grupos armados • Recursos comunitarios Geografía La falta de espacio público • Transporte • Urbanización • Vacantes • Estabilidad, • Aplicación de la ley • Bares / restaurantes • Pop. Heterogeneidad • Inmigraciones • Los gastos de educación • Fortaleza del sistema educativo • Redes de protección social • Normas sociales Inclusión social Sociales y Políticas Comunitarias Relacionales PersonalesRiesgos Crimen en LAC Brechas de información1
  • 10. Las grandes preguntas sobre criminalidad Variables socioeconómicas (educación, ingreso, desempleo) Perspectiva centrada en las personas “Hotspots” - zonas calientes de crimen Perspectiva centrada en el lugar ¿Por qué el crimen se concentra dónde se concentra? ¿Por qué algunos individuos se desvían hacia la delincuencia y otros no? Crimen en LAC Brechas de información1
  • 11. “ En algunos países, por ejemplo, menos del 10% de los municipios representan casi la mitad de todos los homicidios (como el caso de América Central) (Granguillhome, 2017). A un nivel más desagregado, el crimen se concentra en microespacios conocidos comúnmente por segmentos de calle. Banco Interamericano de Desarrollo, Citizen Security and Justice Sector Framework Document. 2017. Zonas calientes de crimen - hotspots Crimen en LAC Brechas de información1
  • 12. Zonas calientes de crimen - hotspots
  • 13. ¿Por qué el crimen se concentra dónde se concentra? ¿Por qué algunos individuos se desvían hacia la delincuencia y otros no? Crimen en LAC Brechas de información1
  • 14. Se necesitan herramientas de diagnóstico avanzadas que produzcan un análisis más desagregado.
  • 15. Big Data y crimen Big Data Aportes del Big Data 2
  • 16. Big Data Aportes del Big Data2 Tipos de Big Data
  • 17. Captura del comportamiento humano Big Data Aportes del Big Data2 Qué aporta el Big Data? M igajas digitales (crumbs en inglés), de datos emitidos y recolectados de forma pasiva por dispositivos digitales que constituyen grandes conjuntos y flujos de datos que proporcionan una visión ú nica sobre sus comportamientos y creencias; Nivel de granularidad espacio-temporal
  • 18. Big Data Aportes del Big Data2 • Ubicación aproximada de llamadas/sms/datos • Horario aproximado de llamadas/sms/datos • No se registra contenido • Call Detail Records Información obtenida:
  • 20. Probando las hipótesis de Jane Jacobs con Big Data: “eyes on the street” Big Data Aportes del Big Data2 ¿Cuales son las características físicas de la ciudad que promueven para mantener un nivel bajo de crimen? “ ” Una calle urbana que se use es propensa a ser segura y una calle urbana desierta es propensa a ser insegura.
  • 21. Condiciones de vida 1 32 Entorno urbano Movilidad El valor agregado del Big Data para entender el crimen en la ciudad Big Data Aportes del Big Data2
  • 22. Condiciones de vida 1 Modelo de desorganización social ➢ Desventajas económicas ➢ Diversidad étnica ➢ Estabilidad residencial CENSUS Big Data Aportes del Big Data2
  • 23. 2 Entorno urbano “Urban fabric” - Jane Jacobs ➢ Barrios multifuncionales ➢ Manzanas pequeñas ➢ Diversidad ➢ Alta concentración de personas DATOS ESPACIALES (i.e. Open Street Map, Foursquare etc.) Big Data Aportes del Big Data2
  • 24. 3 Movilidad Rutinas diarias y movilidad ➢ Matriz de origen-destinación ➢ Población flotante DATOS DE COMPORTAMIENTO: Call Detail Records Big Data Aportes del Big Data2
  • 25. Conclusiones del estudio Big Data Aportes del Big Data2
  • 27. Análisis basados en datos (Predictores de crimen locales urbanos, factores de riesgo personal, percepción de seguridad...) a través de... Opciones de políticas públicas y planes de acción. hacia... Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología Entender y abordar las dinámicas de crimen en 6 ciudades 3
  • 28. Coordinación y expertise técnica Expertise técnica y académica Apoyo estratégico Expertise técnica en crimen y violencia y apoyo estratégico Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 29. Crimen = crímenes violentos y crímenes a la propiedad: a. Asalto agravado, violación forzada, robo y homicidio. b. Robo-hurto, hurto de vehículos motorizados, robo e incendio premeditado. ¿En qué crímenes nos enfocamos? Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 30. ➢ Diversidad de contextos ➢ Manifestaciones diferentes del crimen y la violencia Seis ciudades colombianas Bogotá Valledupar Medellín Montería Barranquilla Tumaco Elección de ciudades Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 31. ¿Con quién trabajamos? Instituciones a nivel nacional Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 32. Aprovechando fuentes de datos tradicionales y nuevas para la construcción de un modelo comprensivo flexible con perspectiva única Herramienta de diagnóstico espacio-temporal granular de los factores de riesgo del delito para cada ciudad BIG DATA ENCUESTAS + GRUPOS FOCALES ESTADÍSTICAS DEMOG. Y CRIMEN Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 33. Pre-identificación factores de riesgo Inventario de datos Análisis Big Data Validación con encuestas y grupos focales Identificación de riesgos Insumos para políticas públicas Líneas de trabajo Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3 Enero 2018 Dic. 2018
  • 34. Productos de Trabajo Resultados Finales Inventario de datos Evaluación de sistemas de datos y recopilación de datos sobre delitos y datos relacionados con factores de riesgo (es decir, estadísticas y datos demográficos, etc.) Encuesta Encuesta a nivel municipal representativa para comprender la percepción de seguridad / sentimiento de inseguridad. Modelamiento de los riesgos asociados al crimen Modelo completo que describe el crimen a través de toda la información de la movilidad, características físicas de la ciudad y la desorganización social. Plan de acción de política Opciones de políticas públicas y recomendaciones para el control y la prevención del delito en cada ciudad en base a los hallazgos. Análisis de Big Data Análisis que proporciona información muy granular y frecuente, complementada con información de movilidad extraída de los metadatos de los teléfonos móviles. Grupos Focales Comprender los impulsores de la criminalidad a nivel individual. Evaluación de la capacidad Recursos humanos e institucionales de los actores públicos involucrados en el sistema de información criminal. Capacitación Talleres de construcción de capacidades en 2 ciudades + + Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 35. Resultados Fomentar la generación de valor por los datos Sistemas de datos Recomendaciones de políticas públicas a lo largo de dos líneas: Políticas Apoyar la generación de opciones de políticas públicas más enfocadas y específicas Sistemas humanos Objetivo y equipo Líneas de trabajoMetodología3
  • 36. Julie Ricard, Project Manager Ciudata Segura, Data-Pop Alliance | jricard@datapopalliance.org Emmanuel Letouzé, Founder and Director, Data-Pop Alliance | eletouze@datapopalliance.org Nathalie Alvarado, Citizen Security Principal Specialist and Head of the Citizen Security Team, IDB | nathaliea@iadb.org Contacto