En esta comunicación se describen resultados preliminares de la línea de investigación sobre el uso de minería de datos aplicadas a la identificación y detección de patrones delictivos, analizando los homicidios dolosos cometidos en la República Argentina.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Britos, Paola Verónica

Fernández, E.

García Martínez, Ramón

Perversi, I.

Valenga, F.

SEDICI - Repositorio de la UNLP

IDENTIFICACIÓN Y DETECCION DE PATRONES DELICTIVOS 
BASADA EN MINERIA DE DATOS 
 
Perversi, I.1, Valenga, F.2, Fernández, E.3,4, Britos P.3,4, García-Martínez, R.3,4 
 
1 Departamento de Ingeniería Industrial. ITBA 
2
 Facultad de Informática Ciencias de la Comunicación y Técnicas Especiales. UM 
3
 Centro de Ingeniería de Software e Ingeniería del Conocimiento. Escuela de Postgrado. ITBA 
4
 Laboratorio de Sistemas Inteligentes. Facultad de Ingeniería. UBA 
 
{enfernan, pbritos, rgm}@itba.edu.ar 
 
 
RESUMEN 
En esta comunicación se describen resultados preliminares de la línea de investigación 
sobre el uso de minería de datos aplicadas a la identificación y detección de patrones 
delictivos, analizando los homicidios dolosos cometidos en la República Argentina. 
 
 
1. INTRODUCCIÓN 
 
A partir de la crisis de finales de 2001, Argentina se vio afectada por una creciente ola de 
inseguridad caracterizada por un aumento en los índices delictivos y los niveles de violencia. Esta 
situación fue más profunda en los principales centros urbanos y llevó a tomar acciones coordinadas 
a nivel nacional tendientes a prevenir el delito. Una de estas medidas fue la creación del Sistema de 
Alerta Temprana (SAT) por parte del Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. En el plano 
internacional, los ataques terroristas del 11 de septiembre han aumentado significativamente la 
preocupación por la seguridad interna en EEUU. Las agencias de inteligencia como la CIA o el FBI 
procesan y analizan información activamente en busca de actividad terrorista [Chen et al, 2004]. 
El análisis de los registros criminales es fundamental en la prevención del delito. Entre otras cosas, 
porque permite el diseño de políticas y planes de prevención efectivos. En Argentina este tipo de 
análisis se ha realizado históricamente mediante herramientas estadísticas descriptivas o deductivas, 
considerando fundamentalmente variables y relaciones primarias. Sin embargo, muchas veces la 
estadística descriptiva clásica no refleja la verdadera interrelación de las variables y por lo tanto, el 
problema real. Este contexto requiere un tratamiento estadístico más complejo que nos obliga a 
evolucionar en el análisis de información criminal. 
En general, el tamaño de las bases de datos está basado en aspectos como la capacidad y eficiencia 
de almacenamiento y no en su posterior uso o análisis [Kantardzic, 2002]. Por esta razón, en 
muchos casos, los registros almacenados son demasiado grandes o complejos como para analizar 
[Kantardzic, 2002] y superan el alcance de la estadística [Hand, 1997]. La Minería de Datos (Data 
Mining) es un proceso iterativo de búsqueda de información no trivial en grandes volúmenes de 
datos [Kantardzic, 2002]. Busca generar información similar a la que podría  generar un experto 
humano: patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas [Ochoa, 2004]. 
En el caso de la inteligencia criminal, la gran cantidad de información y de variables intervienientes 
justifican el uso de herramientas más potentes que la estadística convencional que permitan 
determinar relaciones multivariantes subyacentes. La minería de datos aplicada a la inteligencia 
criminal es un campo bastante nuevo y ha tenido un gran impulso en los últimos años en EEUU 
[Chen et al, 2003]. 
 
 
2. ESTADO DE LA CUESTIÓN 
2.1. Agrupación de Datos 
La agrupación o el clustering consiste en agrupar un conjunto de datos, sin tener clases 
predefinidas, basándose en la similitud de los valores de los atributos de los distintos datos. Esta 
agrupación, a diferencia de la clasificación, se realiza de forma no supervisada, ya que no se conoce 
de antemano las clases del conjunto de datos de entrenamiento. El clustering identifica clusters, o 
regiones densamente pobladas, de acuerdo a alguna medida de distancia, en un gran conjunto de 
datos multidimensional [Chen et al., 1996]. El clustering se basa en maximizar la similitud de las 
instancias en cada cluster y minimizar la similitud entre clusters [Han & Kamber, 2001]. K-Means  
[Britos et al.,,2005] en un método particional de clustering donde se construye una partición de una 
base de datos D de n objetos en un conjunto de k grupos, buscando optimizar el criterio de 
particionamiento elegido. En K-Means cada grupo está representado por su centro. K-Means intenta 
formar k grupos, con k predeterminado antes del inicio del proceso. Asume que los atributos de los 
objetos forman un vector espacial. El objetivo que se intenta alcanzar es minimizar la varianza total 
intra-grupo o la función de error cuadrático. 
2.2. Clasificación de Datos 
ID3 es un sistema típico de construcción de árboles de decisión, el cual adopta una estrategia de 
arriba hacia abajo e inspecciona solo una parte del espacio de búsqueda. ID-3 garantiza que será 
encontrado un árbol simple, pero no necesariamente el más simple. ID-3 utiliza la teoría de la 
información para minimizar la cantidad de pruebas para clasificar un objeto. Una heurística 
selecciona el atributo que provee la mayor ganancia de la información. Una extensión a ID3, C4.5 
[Quinlan, 1993] extiende el dominio de clasificación de atributos categóricos a numéricos. J48 es 
una implementación mejorada del algoritmo de árboles de decisión C4.5. El algoritmo J48 funciona 
bien con atributos nominales y numéricos. Un paso importante en la construcción del árbol de 
decisión es la poda, la cual elimina las ramas no necesarias, resultando en una clasificación más 
rápida y una mejora en la precisión de la clasificación de datos [Han & Kamber, 2001].  
 
3. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA 
En la actualidad el SAT (Sistema de Alerta Temprana) se encuentra implementado a en todas las 
provincias reportando información de los hechos delictivos ocurridos en todo el país. Esta 
información esta siendo tratada a través de análisis estadístico sin hacer uso de técnicas ni 
herramientas de minería de datos. Lo cual implica que no se está haciendo un verdadero 
aprovechamiento de los datos obtenidos.  
En este contexto resulta de interés explorar el uso de minería de datos basada en sistemas 
inteligentes en el proceso de identificación y detección de patrones delictivos comenzando con el 
análisis de homicidios dolosos cometidos en la República Argentina. 
 
4. ABORDAJE DEL PROBLEMA  
El problema de identificación y detección de patrones de homicidios dolosos cometidos en la 
República Argentina se abordo con la siguiente estrategia: 
1. Clusterizar los datos relevantes homicidios dolosos cometidos.  
2. Analizar los cluster obtenidos y validarlos con los usuarios 
3. Aplicar algoritmos de inducción a cada cluster para encontrar explicaciones descriptivas del 
comportamiento que subyace a la pertenencia a los mismos  
4.1 Estado de Avance 
A la fecha se ha logrado identificar los atributos más significativos del cubo de datos y llegar a 
convalidar los resultados provenientes del proceso de agrupación (clustering) con los usuarios. Se 
encuentra en vías de desarrollo la aplicación de técnicas de inducción para explicar el 
comportamiento de los distintos grupos (clusters). 
4.2. Descripción del Cubo de datos 
Se analizaron 1810 registros de la base de datos “Homicidios Dolosos” correspondientes a la 
totalidad de hechos registrados durante 2005, provenientes del SAT. Cuyos atributos se describen a 
continuación en la tabla 1: 
Provincia Departamento Día del mes Mes Día de la semana 
Hora Lugar Arma Otro delito  
Tabla 1. Atributos del Cubo de datos 
4.3. Resultados del proceso de Agrupamiento 
4.3.1. Centroides 
A continuación, en la tabla 2, se describen los centroides obtenidos: 
  Atributos categóricos (modas) Atributos continuos (medias) 
 Cant. (%) Lugar Arma Otro Delito Hora Día Semana Día Mes Mes 
Cluster 0 21% Domicilio Particular de Fuego Robo 15 Jueves 16 6 
Cluster 1 53% Vía Pública de Fuego No Hubo 12 Martes 15 6 
Cluster 2 26% Domicilio Particular Ninguna No Hubo 8 Miercoles 15 6 
General 100% Vía Pública de Fuego No Hubo 11 Miercoles 15 6 
Tabla 2. Centroides 
4.3.2. Interpretación de los Cluster 
Cluster 0 (21%): esta caracterizado por homicidios mayoritariamente en ocasión de robo y con 
arma de fuego. La hora difiere significativamente de la media global, con una 
tendencia hacia la noche (antes de las 24hs). En principio diremos que se trata 
de “homicidios en ocasión de robo”. 
Cluster 1 (53%): es el que más registros agrupa y el más parecido a la media global. Esta 
caracterizado por homicidios mayoritariamente en la vía publica con arma de 
fuego y sin la existencia de otro delito. Se podrían interpretar como 
“homicidios en ocasión de riña o ajuste de cuentas”. 
Cluster 2 (26%): es el más particular de los clusters, ya que la mayoría de sus registros 
presentan casos de homicidios sin arma. La hora difiere de la media global con 
una tendencia hacia la madrugada (después de las 24hs). Los denominaremos 
“homicidios en ocasión de emoción violenta”. 
4.3.3. Gráficos de Barras 
La distribución de los clusters entre las variables de los distintos atributos permite comprender el 
nivel de significancia de los mismos (ver figura 1). En este caso, si los clusters fueran irrelevantes, 
esperaríamos encontrar una proporción aproximada de 50% rojo (cluster 1); 25% azul (cluster 0) y 
25% turquesa (cluster 2) en cada variable de cada atributo. Si bien en algunos atributos esta 
proporción se cumple (día mes, mes) en otros existen interacciones significativas (por ejemplo 
cluster 2 con ninguna arma y domicilio particular). 
4.3.4. Gráficos de dispersión 
En las siguientes subsecciones se describen los cluster en base a dos de los atributos mas 
representativos 
 
Fig. 1. Distribución de Clusters 
Distribución de los clusters según el atributo lugar  
Mientras el cluster 2 esta muy concentrado en domicilio particular y el cluster 1 en vía pública, el 
cluster 0 se encuentra distribuido más homogéneamente [Figura 5.2]. Si bien este último presenta la 
mayoría de registros en domicilio particular, tiene una alta proporción de homicidios en comercios 
respecto a los otros clusters (ver figura 2). 
Distribución de los clusters según el atributo arma  
El cluster 1 y el cluster 0 presentan una distribución similar (ver figura 3), con una alta 
concentración en arma de fuego, seguida por arma blanca y prácticamente muy pocos casos sin 
arma [Figura 5.3]. En contraposición el cluster 2 presenta muy pocos casos con arma de fuego (una 
proporción muy baja respecto a la proporción global) y muchos casos sin arma (una proporción 
muy alta respecto a la proporción global).  
 
Fig. 2. Distribución según atributo lugar 
 
Fig. 3. Distribución según atributo Arma 
Distribución de los clusters según el atributo lugar y arma  
En la figura 4, se muestra el agrupamiento con base en la combinación conjunta de los atributos 
Lugar y Arma. Se observa: [a] existe una fuerte interacción entre domicilio particular, ninguna 
arma y cluster 2. En un nivel más general podríamos interpretar al cluster 2 como homicidios en 
domicilio particular donde el arma no es arma de fuego, [b] se observa interacción entre vía 
pública, arma de fuego, y cluster 1. En un nivel más general podríamos interpretar al cluster 1 como 
homicidios en la vía pública con arma y [c] existe interacción entre domicilio particular, arma de 
fuego y cluster 0. 
 
Fig. 4. Distribución del Cluster según los atributos Lugar y Arma 
5. CONCLUSIONES 
Existe información a partir de la cual es posible desarrollar un proyecto de Minería de Datos a gran 
escala para ayudar a la generación de políticas criminales en la República Argentina. Los 
conocimientos descubiertos como resultado de este proceso sirven para: [a] proporcionar una 
justificación sustentada en los datos disponibles de los conceptos  preexistentes y [b] la detección de 
piezas de conocimiento sobre el dominio no identificable mediante otros métodos. 
Se propone continuar con el proyecto: [a]  aplicando técnicas de inducción para explicar en mayor 
detalle los cluster identificados y [b] ampliar el análisis a otros ámbitos y tipos de hechos (por 
ejemplo: homicidios dolosos causados por accidentes de tránsito). 
 
6. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS 
 
En la línea de investigación cuyos resultados parciales se reportan en esta comunicación, se 
encuentran trabajando dos tesistas de grado en ingeniería informática y tres investigadores 
formados. 
 
7. AGRADECIMIENTOS 
Los autores desean agradecer a la Secretaría de Política Criminal de la Nación por el apoyo que 
proporciona a este proyecto de investigación. 
 
8. REFERENCIAS 
Britos, P., Hossian, A., García-Martinez, R. y Sierra, E. 2005. Minería de Datos Basada en Sistemas 
Inteligentes. Nueva Librería.  
Chen, H., W. Chung, J. Xu, G. Wang, Y. Qin, M. Chau, 2004. Crime Data Mining: A General Framework 
and Some Examples. IEEE Computer Society, vol. 37, no. 4, pp. 50-56. 
Chen, M., Han, J., 1996. Data mining: An overview from database perspective. IEEE Transactions on 
Knowledge and Data Eng.,  
Han, J., Kamber, M. 2001. Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kauffmann Publishers,  
Hand, D. J., 1997. Data Mining: Statistics and More?. The American Statistician. 
Kantardzic, M. 2002. Data Mining: Concepts, models, methods and algorithms. Wiley-IEEE Press.  
Ochoa, M. A. 2004. Herramientas Inteligentes para la Explotación de Información. Trabajo Final: 
Especialidad en Ingeniería en Sistemas Expertos, Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA). 
Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann.  


Spanish

Identificación y deteccion de patrones delictivos basada en mineria de datos

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

IDENTIFICACIÓN Y DETECCION DE PATRONES DELICTIVOS BASADA EN MINERIA DE DATOS  Perversi, I.1, Valenga, F.2, Fernández, E.3,4, Britos P.3,4, García-Martínez, R.3,4  1 Departamento de Ingeniería Industrial. ITBA 2 Facultad de Informática Ciencias de la Comunicación y Técnicas Especiales. UM 3 Centro de Ingeniería de Software e Ingeniería del Conocimiento. Escuela de Postgrado. ITBA 4 Laboratorio de Sistemas Inteligentes. Facultad de Ingeniería. UBA  {enfernan, pbritos, rgm}@itba.edu.ar   RESUMEN En esta comunicación se describen resultados preliminares de la línea de investigación sobre el uso de minería de datos aplicadas a la identificación y detección de patrones delictivos, analizando los homicidios dolosos cometidos en la República Argentina.   1. INTRODUCCIÓN  A partir de la crisis de finales de 2001, Argentina se vio afectada por una creciente ola de inseguridad caracterizada por un aumento en los índices delictivos y los niveles de violencia. Esta situación fue más profunda en los principales centros urbanos y llevó a tomar acciones coordinadas a nivel nacional tendientes a prevenir el delito. Una de estas medidas fue la creación del Sistema de Alerta Temprana (SAT) por parte del Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. En el plano internacional, los ataques terroristas del 11 de septiembre han aumentado significativamente la preocupación por la seguridad interna en EEUU. Las agencias de inteligencia como la CIA o el FBI procesan y analizan información activamente en busca de actividad terrorista [Chen et al, 2004]. El análisis de los registros criminales es fundamental en la prevención del delito. Entre otras cosas, porque permite el diseño de políticas y planes de prevención efectivos. En Argentina este tipo de análisis se ha realizado históricamente mediante herramientas estadísticas descriptivas o deductivas, considerando fundamentalmente variables y relaciones primarias. Sin embargo, muchas veces la estadística descriptiva clásica no refleja la verdadera interrelación de las variables y por lo tanto, el problema real. Este contexto requiere un tratamiento estadístico más complejo que nos obliga a evolucionar en el análisis de información criminal. En general, el tamaño de las bases de datos está basado en aspectos como la capacidad y eficiencia de almacenamiento y no en su posterior uso o análisis [Kantardzic, 2002]. Por esta razón, en muchos casos, los registros almacenados son demasiado grandes o complejos como para analizar [Kantardzic, 2002] y superan el alcance de la estadística [Hand, 1997]. La Minería de Datos (Data Mining) es un proceso iterativo de búsqueda de información no trivial en grandes volúmenes de datos [Kantardzic, 2002]. Busca generar información similar a la que podría  generar un experto humano: patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas [Ochoa, 2004]. En el caso de la inteligencia criminal, la gran cantidad de información y de variables intervienientes justifican el uso de herramientas más potentes que la estadística convencional que permitan determinar relaciones multivariantes subyacentes. La minería de datos aplicada a la inteligencia criminal es un campo bastante nuevo y ha tenido un gran impulso en los últimos años en EEUU [Chen et al, 2003].   2. ESTADO DE LA CUESTIÓN 2.1. Agrupación de Datos La agrupación o el clustering consiste en agrupar un conjunto de datos, sin tener clases predefinidas, basándose en la similitud de los valores de los atributos de los distintos datos. Esta agrupación, a diferencia de la clasificación, se realiza de forma no supervisada, ya que no se conoce de antemano las clases del conjunto de datos de entrenamiento. El clustering identifica clusters, o regiones densamente pobladas, de acuerdo a alguna medida de distancia, en un gran conjunto de datos multidimensional [Chen et al., 1996]. El clustering se basa en maximizar la similitud de las instancias en cada cluster y minimizar la similitud entre clusters [Han & Kamber, 2001]. K-Means  [Britos et al.,,2005] en un método particional de clustering donde se construye una partición de una base de datos D de n objetos en un conjunto de k grupos, buscando optimizar el criterio de particionamiento elegido. En K-Means cada grupo está representado por su centro. K-Means intenta formar k grupos, con k predeterminado antes del inicio del proceso. Asume que los atributos de los objetos forman un vector espacial. El objetivo que se intenta alcanzar es minimizar la varianza total intra-grupo o la función de error cuadrático. 2.2. Clasificación de Datos ID3 es un sistema típico de construcción de árboles de decisión, el cual adopta una estrategia de arriba hacia abajo e inspecciona solo una parte del espacio de búsqueda. ID-3 garantiza que será encontrado un árbol simple, pero no necesariamente el más simple. ID-3 utiliza la teoría de la información para minimizar la cantidad de pruebas para clasificar un objeto. Una heurística selecciona el atributo que provee la mayor ganancia de la información. Una extensión a ID3, C4.5 [Quinlan, 1993] extiende el dominio de clasificación de atributos categóricos a numéricos. J48 es una implementación mejorada del algoritmo de árboles de decisión C4.5. El algoritmo J48 funciona bien con atributos nominales y numéricos. Un paso importante en la construcción del árbol de decisión es la poda, la cual elimina las ramas no necesarias, resultando en una clasificación más rápida y una mejora en la precisión de la clasificación de datos [Han & Kamber, 2001].   3. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA En la actualidad el SAT (Sistema de Alerta Temprana) se encuentra implementado a en todas las provincias reportando información de los hechos delictivos ocurridos en todo el país. Esta información esta siendo tratada a través de análisis estadístico sin hacer uso de técnicas ni herramientas de minería de datos. Lo cual implica que no se está haciendo un verdadero aprovechamiento de los datos obtenidos.  En este contexto resulta de interés explorar el uso de minería de datos basada en sistemas inteligentes en el proceso de identificación y detección de patrones delictivos comenzando con el análisis de homicidios dolosos cometidos en la República Argentina.  4. ABORDAJE DEL PROBLEMA  El problema de identificación y detección de patrones de homicidios dolosos cometidos en la República Argentina se abordo con la siguiente estrategia: 1. Clusterizar los datos relevantes homicidios dolosos cometidos.  2. Analizar los cluster obtenidos y validarlos con los usuarios 3. Aplicar algoritmos de inducción a cada cluster para encontrar explicaciones descriptivas del comportamiento que subyace a la pertenencia a los mismos  4.1 Estado de Avance A la fecha se ha logrado identificar los atributos más significativos del cubo de datos y llegar a convalidar los resultados provenientes del proceso de agrupación (clustering) con los usuarios. Se encuentra en vías de desarrollo la aplicación de técnicas de inducción para explicar el comportamiento de los distintos grupos (clusters). 4.2. Descripción del Cubo de datos Se analizaron 1810 registros de la base de datos “Homicidios Dolosos” correspondientes a la totalidad de hechos registrados durante 2005, provenientes del SAT. Cuyos atributos se describen a continuación en la tabla 1: Provincia Departamento Día del mes Mes Día de la semana Hora Lugar Arma Otro delito  Tabla 1. Atributos del Cubo de datos 4.3. Resultados del proceso de Agrupamiento 4.3.1. Centroides A continuación, en la tabla 2, se describen los centroides obtenidos:   Atributos categóricos (modas) Atributos continuos (medias)  Cant. (%) Lugar Arma Otro Delito Hora Día Semana Día Mes Mes Cluster 0 21% Domicilio Particular de Fuego Robo 15 Jueves 16 6 Cluster 1 53% Vía Pública de Fuego No Hubo 12 Martes 15 6 Cluster 2 26% Domicilio Particular Ninguna No Hubo 8 Miercoles 15 6 General 100% Vía Pública de Fuego No Hubo 11 Miercoles 15 6 Tabla 2. Centroides 4.3.2. Interpretación de los Cluster Cluster 0 (21%): esta caracterizado por homicidios mayoritariamente en ocasión de robo y con arma de fuego. La hora difiere significativamente de la media global, con una tendencia hacia la noche (antes de las 24hs). En principio diremos que se trata de “homicidios en ocasión de robo”. Cluster 1 (53%): es el que más registros agrupa y el más parecido a la media global. Esta caracterizado por homicidios mayoritariamente en la vía publica con arma de fuego y sin la existencia de otro delito. Se podrían interpretar como “homicidios en ocasión de riña o ajuste de cuentas”. Cluster 2 (26%): es el más particular de los clusters, ya que la mayoría de sus registros presentan casos de homicidios sin arma. La hora difiere de la media global con una tendencia hacia la madrugada (después de las 24hs). Los denominaremos “homicidios en ocasión de emoción violenta”. 4.3.3. Gráficos de Barras La distribución de los clusters entre las variables de los distintos atributos permite comprender el nivel de significancia de los mismos (ver figura 1). En este caso, si los clusters fueran irrelevantes, esperaríamos encontrar una proporción aproximada de 50% rojo (cluster 1); 25% azul (cluster 0) y 25% turquesa (cluster 2) en cada variable de cada atributo. Si bien en algunos atributos esta proporción se cumple (día mes, mes) en otros existen interacciones significativas (por ejemplo cluster 2 con ninguna arma y domicilio particular). 4.3.4. Gráficos de dispersión En las siguientes subsecciones se describen los cluster en base a dos de los atributos mas representativos  Fig. 1. Distribución de Clusters Distribución de los clusters según el atributo lugar  Mientras el cluster 2 esta muy concentrado en domicilio particular y el cluster 1 en vía pública, el cluster 0 se encuentra distribuido más homogéneamente [Figura 5.2]. Si bien este último presenta la mayoría de registros en domicilio particular, tiene una alta proporción de homicidios en comercios respecto a los otros clusters (ver figura 2). Distribución de los clusters según el atributo arma  El cluster 1 y el cluster 0 presentan una distribución similar (ver figura 3), con una alta concentración en arma de fuego, seguida por arma blanca y prácticamente muy pocos casos sin arma [Figura 5.3]. En contraposición el cluster 2 presenta muy pocos casos con arma de fuego (una proporción muy baja respecto a la proporción global) y muchos casos sin arma (una proporción muy alta respecto a la proporción global).   Fig. 2. Distribución según atributo lugar  Fig. 3. Distribución según atributo Arma Distribución de los clusters según el atributo lugar y arma  En la figura 4, se muestra el agrupamiento con base en la combinación conjunta de los atributos Lugar y Arma. Se observa: [a] existe una fuerte interacción entre domicilio particular, ninguna arma y cluster 2. En un nivel más general podríamos interpretar al cluster 2 como homicidios en domicilio particular donde el arma no es arma de fuego, [b] se observa interacción entre vía pública, arma de fuego, y cluster 1. En un nivel más general podríamos interpretar al cluster 1 como homicidios en la vía pública con arma y [c] existe interacción entre domicilio particular, arma de fuego y cluster 0.  Fig. 4. Distribución del Cluster según los atributos Lugar y Arma 5. CONCLUSIONES Existe información a partir de la cual es posible desarrollar un proyecto de Minería de Datos a gran escala para ayudar a la generación de políticas criminales en la República Argentina. Los conocimientos descubiertos como resultado de este proceso sirven para: [a] proporcionar una justificación sustentada en los datos disponibles de los conceptos  preexistentes y [b] la detección de piezas de conocimiento sobre el dominio no identificable mediante otros métodos. Se propone continuar con el proyecto: [a]  aplicando técnicas de inducción para explicar en mayor detalle los cluster identificados y [b] ampliar el análisis a otros ámbitos y tipos de hechos (por ejemplo: homicidios dolosos causados por accidentes de tránsito).  6. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS  En la línea de investigación cuyos resultados parciales se reportan en esta comunicación, se encuentran trabajando dos tesistas de grado en ingeniería informática y tres investigadores formados.  7. AGRADECIMIENTOS Los autores desean agradecer a la Secretaría de Política Criminal de la Nación por el apoyo que proporciona a este proyecto de investigación.  8. REFERENCIAS Britos, P., Hossian, A., García-Martinez, R. y Sierra, E. 2005. Minería de Datos Basada en Sistemas Inteligentes. Nueva Librería.  Chen, H., W. Chung, J. Xu, G. Wang, Y. Qin, M. Chau, 2004. Crime Data Mining: A General Framework and Some Examples. IEEE Computer Society, vol. 37, no. 4, pp. 50-56. Chen, M., Han, J., 1996. Data mining: An overview from database perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Eng.,  Han, J., Kamber, M. 2001. Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kauffmann Publishers,  Hand, D. J., 1997. Data Mining: Statistics and More?. The American Statistician. Kantardzic, M. 2002. Data Mining: Concepts, models, methods and algorithms. Wiley-IEEE Press.  Ochoa, M. A. 2004. Herramientas Inteligentes para la Explotación de Información. Trabajo Final: Especialidad en Ingeniería en Sistemas Expertos, Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA). Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann.  

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/20389/Documento_completo.pdf?sequence=1

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