Aplicaciones de procesos puntuales espacio temporales: estudio de datos de crimen. estudio de datos de crimen.

Abstract

Este estudio analizó la dinámica espacio-temporal del crimen urbano, enfocándose en los robos a transeúntes en la vía pública. Este tema resulta relevante por el incremento sostenido de la delincuencia y su impacto en la seguridad ciudadana, la movilidad y la planificación urbana. Se analizó la ocurrencia y propagación de robos a transeúntes en la vía pública durante el año 2018 en la alcaldía Cuauhtémoc, una de las zonas con mayor concentración delictiva en la Ciudad de México. Se consideró que los delitos presentaban dependencia espacio-temporal y un efecto de contagio que podía capturarse mediante modelos autoexcitados. Para ello, se realizó un estudio cuantitativo basado en procesos puntuales espacio-temporales, aplicando el modelo de Hawkes sobre dos soportes: el plano y la red vial. La estimación de parámetros se realizó mediante el algoritmo Expectation Maximization, utilizando 4.651 registros georreferenciados correspondientes a robos ocurridos en el periodo de análisis. Los resultados confirmaron dependencia espacio-temporal y un efecto de autoexcitación posterior a los eventos iniciales. El modelo ajustado sobre la red vial presentó con mayor precisión los focos delictivos, concentrando la intensidad en tramos viales específicos, mientras que el modelo en el plano tiende a extenderla artificialmente. Estos hallazgos mostraron la importancia de considerar la estructura vial para comprender con mayor detalle los patrones delictivos.This study analyzed the spatio-temporal dynamics of urban crime, focusing on robberies of passers-by on public roads. This issue is relevant due to the sustained increase in crime and its impact on citizen security, mobility and urban planning. The occurrence and spread of robberies to passers-by on public roads during 2018 in the Cuauhtémoc mayor's office, one of the areas with the highest criminal concentration in Mexico City, was analyzed. It was considered that the crimes presented spatio-temporal dependence and a contagion effect that could be captured by self-excited models. For this, a quantitative study was carried out based on spatio-temporal point processes, applying the Hawkes model on two supports: the plane and the road network. Parameter estimation was performed using the Expectation Maximization algorithm, using 4,651 georeferenced records corresponding to thefts that occurred in the analysis period. The results confirmed spatio-temporal dependence and a self-excitation effect after the initial events. The model adjusted on the road network presented with greater precision the criminal focuses, concentrating the intensity in specific road sections, while the model in the plane tends to extend it artificially. These findings showed the importance of considering road structure to better understand crime patterns