“Big Data para la elaboración de polícas públicas en …...Taller del Concurso de Polícas...

Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC

“BigDataparalaelaboracióndepolí4caspúblicasenladisminucióndereincidenciacriminal”

TallerdelConcursodePolí4casPúblicasUC,24deabrilde2018

Elwinvan‘tWout|EduardoValenzuela|KenzoAsahi|Chris4anPieringer

Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacionalUC

Historiadelproyecto

invierno2017

IMCyCENACRIMsecontactanparagenerarcolaboraciónen

análisiscriminal

verano2017-2018

IMCyCENACRIMpreparanundatasetparaelanálisisdel

riesgocriminal

verano2018

CreaciónequipointerdiciplinarioenlaUCyadjudicacióndelfondoPolí$casPúblicasUC


ElequipodetrabajoenlaUC

•  Ins$tutodeIngenieríaMatemá$cayComputacional•  Experienciaenmodelamientomatemá$coyanálisisdedatos

Elwinvan‘tWoutChris$anPieringer

•  FacultaddeCienciasSociales•  ExperienciaenlasociologíadelcrimenEduardoValenzuela

•  EscueladeGobierno•  ExperienciaeneconomíaurbanayeconometríaKenzoAsahi


Elcontraparte:laPDI

PolicíadeInves$gacionesde

Chile(PDI)•  Sumisiónfundamentalesinves$garlosdelitosdeconformidadalasinstruccionesquealefectodicteelMinisterioPúblico.

•  Emplea7.506detec$ves.

CentroNacionaldeAnálisisCriminal(CENACRIM)

•  Unodelosobje$vosprincipalesesges$onarlosdatosdevic$mizacióndelains$tuciónydeotrosactoresestatalesparaentenderdemejorformaelcomportamientodelictual.

•  Creadoen2015comounaunidadinnovadoraenlaPDI.


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


Antecedentesdelestudio

●  Enlaúl$maencuestadelCentrodeEstudiosPúblicos,“ladelincuencia”concentraun27%delasrespuestassituándosecomoprimeraprioridadaniveldelpaís.

●  Generacióndepolí$caspúblicasbasadoen:

○  Experienciadelosactoresinvolucrados

○  Estudiosteóricosdecriminología

○  Encuestasdevic$mización

○  Análisisdelosdatosadministra$vos

●  Novedaddelestudiopropuesta:generacióndepolí$caspúblicasbasadoenelestudiosistemá$coyautoma$zadodelosdatosadministra$vos.


Elmundode“BigData”

Volumen Variedad

Velocidad Veracidad

Big Data Valor


Elnuevoconocimientoagregavalor


Etapasbásicasenproyectosde“BigData”

Recopilacióndedatos

CreacióndeunData

Warehouse Limpiezadelosdatos

Análisisdescrip4vo

Modelospredic4vos

Tomadedecisiones


Obje$vosEspecíficosdelProyecto

1• Generarinstanciasdediálogodemo$vaciónydifusiónsobrelosresultadosdeesteproyectoconlosactoresclavesdelgobiernochileno.

2• Mejorarnuestroentendimientodelareincidenciacriminalmedianteelestudioyprocesamientodedatosdevic$mización

3• Desarrollarunanálisisdescrip$voycuan$ta$vodereincidenciacriminalenChile.

4• Analizarlasrelacionesentrelareincidenciacriminal,elambienteylocalizacióndeldelito,ylascaracterís$caspersonalesdelosdelincuentespotenciales.

5•  Jus$ficaryelaborarpolí$caspúblicasparaladisminucióndelareincidenciacriminalconprogramasdevanguardiaqueapuntenenestadirección.


Basesdedatosdelproyecto

•  Datos históricos de detenciones realizadas por PDI desde elaño2014Detenciones

•  DatoshistóricosdeantecedentesdelictualesregistradosAntecedentes

•  RegistrosdearmasinscritasenChileDGMN

•  RegistrosdelaredfamiliarRedFamiliar


Trabajoactualdelproyecto

Análisis

descrip4vo

Modelospredic4vos


Trabajoactualdelproyecto

Datoshistóricosdedetenciones

Prediccióndelacarreradelitual

Datosdeantecedentespersonales

Cuan4ficaciónde

lagravedad


Prediccióndelacarreradelitual

●  Desano:predecirunacarreradelitualdeunpersonaalolargodesuvida

●  ModelosdecadenasdeMarkov:seriedesaltosaleatorios

●  Probabilidaddeescalamientoyversalidad

○  Trayectoriahaciadelitoscadavezmásgravesofrecuentes

○  Trayectoriahaciaunavidaenlasociedadformal

●  Basadoendatoshistóricos

○  HistorialdedetencionesdelaPDIdelosúl$moscuatroaños

■  DatosadicionalesprovientedelaFiscalía

■  Datoshistóricosdemaneraocasional

○  Datosdeantecedentespersonales


Cuan$ficacióndelagravedad

●  Desano:dadaunaprediccióndelacarreradelitual,cuan$ficasugravedad

●  Lagravedaddeunacarreradelitual

○  Frecuenciadedetenciones

○  Conotaciónsocial,medidaporencuestas,p.ej.delaFundaciónPaz

○  PrioridadesdelaPDI

○  Costosocialyeconómicoparalasociedad

●  Pregunta:¿hayotrasmedidasinteresantesparalatomadedecisiones?


Trabajofuturodelproyecto

Verificacióndeconocimientoyexperiencia

Creacióndenuevo

conocimiento


Creacióndenuevoconocimiento

●  Incluirmasantecedentespersonalesenelanálisis

○  Redfamiliar

○  Registrodearmas

○  Educación

○  Desarrollourbano

●  Búsquedasemi-automá$cadepatronescomplejosconvalorpredic$vo

○  Herramientasdeaprendizajeautomá$co(“MachineLearning”)


Obje$vofinaldelproyecto

Modelospredic4vos

Tomadedecisiones


Visiónalfuturo

●  Elproyecto$enelaambicióndecrearmodelospredic$vosparalatomadedecisiones,incluyendolaelaboracióndepolí$caspúblicas

○  ConvenioentreelCENACRIMyIMC-UC

●  Otrosactoresenelámbitopúblico

○  SubsecretaríadePrevencióndelDelito

○  MinisteriodeEducación

○  Fiscalía

○  Sistemapenitencial

○  Comunas

●  Pregunta:¿Quéactoresgubernamentales$eneninterésenelestudio?


Resumendeobje$vosdelestudiovigente

●  Obje4voprincipal:Lacreacióndeunmodelopredic$vodedelincuenciaenChilebasadoenelestudiodedatosadministra$vos

●  Obje4votransversal:Laelaboracióndepolí$caspúblicasbasadoenmodelospredic$vos


Tópicosdediscusión

●  Per$nenciadelestudioenelgobierno

○  ¿Losobje$vosdelproyectossoncoherenteconlamisióndelaPDI?

○  ¿Losentregablesdelproyectos$enenvalorparaactoresdelgobierno?

○  ¿Quéactoresdelgobiernosepuedensumarseenelfuturo?

●  Planteamientodeobje$vosymetodología

○  ¿Comodefinirlagravedaddeunacarreradelitual?

○  ¿Qué$podedatossepodríanagregarenelproyecto?

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“BigDataparalaelaboracióndepolí4caspúblicasenladisminucióndereincidenciacriminal”

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