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Data Science para prevenir el crimen
Publicado por pcofre
el Miércoles 3 de Julio de 2013
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En países donde las organizaciones criminales han crecido sostenidamente durante las últimas décadas se hace necesaria una manera de medir y estudiar sus comportamientos de manera eficiente. Utilizando técnicas de Data Science es posible evitar costosas y largas operaciones a gran escala usando contenido web para determinar cómo y dónde operan dichas organizaciones.

Las organizaciones criminales pueden comportarse de manera similar a una empresa que busca maximizar sus utilidades, visto lógicamente desde su naturaleza ilegal. Pueden ejercer violencia y cobrar tarifas a las personas, pueden realizar secuestros para tener rescates, robar para obtener ingresos, producir y vender bienes ilegales (p. ej. droga), o pueden proveer bienes legales bajo circunstancias ilegales (p. ej. mercados negros).

Utilizando publicaciones oficiales de diarios y blogs es posible construir una medida de la actividad de estas organizaciones, como los carteles de droga, en función de la cantidad de resultados asociados a cada búsqueda. Dado un listado con los nombres de los carteles de droga y los nombres de sus líderes, se generan consultas para cada municipalidad y para cada año en el período de estudio. De esta forma, obtenemos la cantidad de hits (resultados) por municipalidad y por cartel para cada año utilizando un algoritmo que utiliza los buscadores web tradicionales.

Analizar el comportamiento de los carteles en los últimos años a través de las distintas municipalidades sirve de base para comprender qué conduce a estas organizaciones a ingresar a distintos mercados, así como también qué variables afectan sus costos e ingresos y, eventualmente, predecir sus movimientos.

Metric Arts ha estado colaborando en la construcción de este algoritmo para la investigación al respecto que está liderando la Universidad de California, Berkeley.

Artículo escrito por Felipe Zamora, Felipe es Ingeniero de Business Intelligence en Metric Arts. Entre sus áreas de expertise se encuentran la minería de datos para la web e instituciones financieras.

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