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Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC
“BigDataparalaelaboracióndepolí4caspúblicasenladisminucióndereincidenciacriminal”
TallerdelConcursodePolí4casPúblicasUC,24deabrilde2018
Elwinvan‘tWout|EduardoValenzuela|KenzoAsahi|Chris4anPieringer
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Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacionalUC
Historiadelproyecto
invierno2017
IMCyCENACRIMsecontactanparagenerarcolaboraciónen
análisiscriminal
verano2017-2018
IMCyCENACRIMpreparanundatasetparaelanálisisdel
riesgocriminal
verano2018
CreaciónequipointerdiciplinarioenlaUCyadjudicacióndelfondoPolí$casPúblicasUC
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Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacionalUC
ElequipodetrabajoenlaUC
• Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacional• Experienciaenmodelamientomatemá$coyanálisisdedatos
Elwinvan‘tWoutChris$anPieringer
• FacultaddeCienciasSociales• ExperienciaenlasociologíadelcrimenEduardoValenzuela
• EscueladeGobierno• ExperienciaeneconomíaurbanayeconometríaKenzoAsahi
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Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacionalUC
Elcontraparte:laPDI
PolicíadeInves$gacionesde
Chile(PDI)• Sumisiónfundamentalesinves$garlosdelitosdeconformidadalasinstruccionesquealefectodicteelMinisterioPúblico.
• Emplea7.506detec$ves.
CentroNacionaldeAnálisisCriminal(CENACRIM)
• Unodelosobje$vosprincipalesesges$onarlosdatosdevic$mizacióndelains$tuciónydeotrosactoresestatalesparaentenderdemejorformaelcomportamientodelictual.
• Creadoen2015comounaunidadinnovadoraenlaPDI.
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Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacionalUC
Elproyectodepolí$caspúblicasUC
• Big Data para la elaboración de polí$cas públicas en ladisminucióndereincidenciacriminalTítulo
• ApoyaralaPDIensumisióndecrearunasociedadchilenamásseguro,atravésdelestudiosistemá$codereincidenciadeli$vobasado en los datos históricos de detenciones en Chile,manejadoporelCENACRIM.
Obje$vo
• Los modelos matemá$cos-estadís$cos permiten predecir losactos delituales esperados, basado en la historia delitual ycaracterís$caspersonales, conunaprecisiónque seadeayudaenlatomadedecisiones.
Hipótesis
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Antecedentesdelestudio
● Enlaúl$maencuestadelCentrodeEstudiosPúblicos,“ladelincuencia”concentraun27%delasrespuestassituándosecomoprimeraprioridadaniveldelpaís.
● Generacióndepolí$caspúblicasbasadoen:
○ Experienciadelosactoresinvolucrados
○ Estudiosteóricosdecriminología
○ Encuestasdevic$mización
○ Análisisdelosdatosadministra$vos
● Novedaddelestudiopropuesta:generacióndepolí$caspúblicasbasadoenelestudiosistemá$coyautoma$zadodelosdatosadministra$vos.
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Elmundode“BigData”
Volumen Variedad
Velocidad Veracidad
Big Data Valor
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Elnuevoconocimientoagregavalor
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Etapasbásicasenproyectosde“BigData”
Recopilacióndedatos
CreacióndeunData
Warehouse Limpiezadelosdatos
Análisisdescrip4vo
Modelospredic4vos
Tomadedecisiones
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Obje$vosEspecíficosdelProyecto
1• Generarinstanciasdediálogodemo$vaciónydifusiónsobrelosresultadosdeesteproyectoconlosactoresclavesdelgobiernochileno.
2• Mejorarnuestroentendimientodelareincidenciacriminalmedianteelestudioyprocesamientodedatosdevic$mización
3• Desarrollarunanálisisdescrip$voycuan$ta$vodereincidenciacriminalenChile.
4• Analizarlasrelacionesentrelareincidenciacriminal,elambienteylocalizacióndeldelito,ylascaracterís$caspersonalesdelosdelincuentespotenciales.
5• Jus$ficaryelaborarpolí$caspúblicasparaladisminucióndelareincidenciacriminalconprogramasdevanguardiaqueapuntenenestadirección.
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Basesdedatosdelproyecto
• Datos históricos de detenciones realizadas por PDI desde elaño2014Detenciones
• DatoshistóricosdeantecedentesdelictualesregistradosAntecedentes
• RegistrosdearmasinscritasenChileDGMN
• RegistrosdelaredfamiliarRedFamiliar
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Trabajoactualdelproyecto
Análisis
descrip4vo
Modelospredic4vos
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Trabajoactualdelproyecto
Datoshistóricosdedetenciones
Prediccióndelacarreradelitual
Datosdeantecedentespersonales
Cuan4ficaciónde
lagravedad
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Prediccióndelacarreradelitual
● Desano:predecirunacarreradelitualdeunpersonaalolargodesuvida
● ModelosdecadenasdeMarkov:seriedesaltosaleatorios
● Probabilidaddeescalamientoyversalidad
○ Trayectoriahaciadelitoscadavezmásgravesofrecuentes
○ Trayectoriahaciaunavidaenlasociedadformal
● Basadoendatoshistóricos
○ HistorialdedetencionesdelaPDIdelosúl$moscuatroaños
■ DatosadicionalesprovientedelaFiscalía
■ Datoshistóricosdemaneraocasional
○ Datosdeantecedentespersonales
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Cuan$ficacióndelagravedad
● Desano:dadaunaprediccióndelacarreradelitual,cuan$ficasugravedad
● Lagravedaddeunacarreradelitual
○ Frecuenciadedetenciones
○ Conotaciónsocial,medidaporencuestas,p.ej.delaFundaciónPaz
○ PrioridadesdelaPDI
○ Costosocialyeconómicoparalasociedad
● Pregunta:¿hayotrasmedidasinteresantesparalatomadedecisiones?
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Trabajofuturodelproyecto
Verificacióndeconocimientoyexperiencia
Creacióndenuevo
conocimiento
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Creacióndenuevoconocimiento
● Incluirmasantecedentespersonalesenelanálisis
○ Redfamiliar
○ Registrodearmas
○ Educación
○ Desarrollourbano
● Búsquedasemi-automá$cadepatronescomplejosconvalorpredic$vo
○ Herramientasdeaprendizajeautomá$co(“MachineLearning”)
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Obje$vofinaldelproyecto
Modelospredic4vos
Tomadedecisiones
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Visiónalfuturo
● Elproyecto$enelaambicióndecrearmodelospredic$vosparalatomadedecisiones,incluyendolaelaboracióndepolí$caspúblicas
○ ConvenioentreelCENACRIMyIMC-UC
● Otrosactoresenelámbitopúblico
○ SubsecretaríadePrevencióndelDelito
○ MinisteriodeEducación
○ Fiscalía
○ Sistemapenitencial
○ Comunas
● Pregunta:¿Quéactoresgubernamentales$eneninterésenelestudio?
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Resumendeobje$vosdelestudiovigente
● Obje4voprincipal:Lacreacióndeunmodelopredic$vodedelincuenciaenChilebasadoenelestudiodedatosadministra$vos
● Obje4votransversal:Laelaboracióndepolí$caspúblicasbasadoenmodelospredic$vos
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Tópicosdediscusión
● Per$nenciadelestudioenelgobierno
○ ¿Losobje$vosdelproyectossoncoherenteconlamisióndelaPDI?
○ ¿Losentregablesdelproyectos$enenvalorparaactoresdelgobierno?
○ ¿Quéactoresdelgobiernosepuedensumarseenelfuturo?
● Planteamientodeobje$vosymetodología
○ ¿Comodefinirlagravedaddeunacarreradelitual?
○ ¿Qué$podedatossepodríanagregarenelproyecto?
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“BigDataparalaelaboracióndepolí4caspúblicasenladisminucióndereincidenciacriminal”
TallerdelConcursodePolí4casPúblicasUC,24deabrilde2018
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