Implementación de un modelo de predicción espacio-temporal de crimen para Bogotá.

Mateo Dulce

Matemático y Economista de la Universidad de los Andes, y Magíster en Economía de la misma universidad, título con el que obtuvo el grado Cum Laude. Actualmente se desempeña como Director del área de Minería de Datos en Quantil Matemáticas Aplicadas, donde se dedica al diseño, desarrollo e implementación de modelos matemáticos y de aprendizaje automático para la resolución de problemas prácticos de la industria, el gobierno y la academia. Cuenta con amplia experiencia en minería de texto y procesamiento del lenguaje natural trabajando en el desarrollo de algoritmos para la extracción de información de textos, análisis de sentimiento, construcción de tópicos de conversación y aprendizaje de máquinas en documentos jurídicos, contratos, redes sociales, entre otros. Ha sido el desarrollador líder en la implementación de modelos de matemáticas aplicadas a la seguridad ciudadana para la predicción de puntos calientes, ubicación de nuevos equipamientos policiale, y priorización de sistemas de video-vigilancia. Adicionalmente, ha implementado modelos de análisis estadístico para la predicción de desafiliación de clientes bancarios, análisis espacial y de aparición y progresión de enfermedades de alto costo en Colombia y análisis de datos de transporte público para métricas de desempeño de los operadores, entre otros.

Abstract

La evidencia muestra que el crimen se concentra en zonas particulares de la ciudad que varían dependiendo de la hora y del día de la semana. Adicionalmente, evidencia un comportamiento auto-excitante, en cuanto la ocurrencia de un crimen aumenta significativamente la probabilidad de ocurrencia de nuevos crímenes en una vecindad espacio-temporal del crimen inicial. Usando datos históricos en Bogotá y metodologías de minería de datos que capturan tales patrones de ocurrencia del crimen, se estimó una función de intensidad condicional que permite predecir el lugar y el momento de ocurrencia de crímenes en el futuro cercano. Finalmente, el modelo se integró al servidor GIS de la Secretaría de Seguridad para su consulta por parte de la Policía Metropolitana de Bogotá con el fin de contribuir a la toma de decisiones inteligente y la eficiente asignación de los recursos policiales.