Modelos probabilísticos gráficos para predicción de perfiles criminales

Abstract

La criminología es una disciplina que tiene por objeto el estudio del criminal con relación al crimen con el objetivo de entender las distintas motivaciones que lo llevaron a cometer sus actos. Una de sus ramas es el perfilado criminal, cuyo objetivo es definir los llamados perfiles criminales estableciendo los patrones de conducta o características que comparten ciertos criminales a partir de, normalmente, un conjunto reducido de datos del autor, la víctima, o el escenario de un crimen. En este contexto, y para poder llevar a cabo dichas tareas, se han utilizado tradicionalmente modelos y técnicas estadísticas tales como algoritmos de agrupamiento, regresión, o agrupaci ón categórica o cuantitativa. Durante los últimos años se han comenzado a utilizar algunos modelos más complejos, los llamados modelos probabilísticos gráficos, como las redes bayesianas, que proporcionan una mayor capacidad holística y funcional que los modelos anteriormente mencionados que se venían usando. Este tipo de nuevos modelos, y más en concreto las redes bayesianas, son especialmente interesantes aplicadas a estas disciplinas, ya que permiten no solo asociar todas las variables de un mismo caso en un solo modelo sino además predecir variables no observadas o desconocidas en un caso a partir de las variables que sí son conocidas o se han podido observar, como pueden ser las variables relacionadas con el autor de un crimen sin resolver a partir de los datos observados del escenario o de la víctima. En el presente trabajo de n de grado nos centraremos en estudiar los diferentes algoritmos de entrenamiento e inferencia con redes bayesianas para el contexto explicado. A partir de una base de datos que recoge variables de casos de agresiones sexuales, trataremos de predecir las variables del autor del crimen