Método de clustering e inteligencia artificial para clasificar y proyectar delitos violentos en Colombia

T. Fontalvo-Herrera, María Alejandra Vega-Hernández, Fabio Mejía-Zambrano
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Abstract

El objetivo de esta investigación es proponer clústeres de delitos violentos en Colombia por departamentos junto con una estructura de redes neuronales para su clasificación y pronóstico. Para ello, se parte del análisis del método de clustering, la inteligencia artificial y la definición de delitos violentos. Con un método explicativo cuantitativo, se partió de los datos generados por la Policía Nacional sobre delitos entre 2018 y 2022. Como resultado, se establecieron cuatro clústeres de delitos y factores de violencia que caracterizan grupos de departamentos, lo que permitió identificar regiones con mayor y menor impacto de actos delictivos. Luego se planteó una red neuronal de doble capa que alcanzó una capacidad de clasificación y predicción de 97,7 % para los delitos según su tipo e impacto, lo cual espera servir como herramienta para la prevención de delitos.
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本研究的目的是提出哥伦比亚按部门划分的暴力犯罪集群,以及用于分类和预测的神经网络结构。本文分析了暴力犯罪的定义,并提出了一种新的方法来分析暴力犯罪的定义。采用定量解释方法,从国家警察生成的2018年至2022年犯罪数据开始。因此,建立了四个以部门为特征的犯罪和暴力因素集群,从而确定了犯罪行为影响较大和较小的地区。然后,他提出了一个双层神经网络,根据犯罪的类型和影响,对犯罪进行分类和预测的能力达到了97.7%,他希望这将成为预防犯罪的工具。
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