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Capítulo II. Big data para la identificación de comportamiento criminal

Artículo publicado en el libro Propuestas para Chile 2018. La investigación fue desarrollada en el marco del Concurso de Políticas Públicas UC 2018.

El big data ha revolucionado las ciencias y la industria con su impresionante poder de analizar grandes conjuntos de datos y algoritmos que pueden predecir eventos futuros con una alta precisión. El estudio se centra en el uso de herramientas automatizadas para identificar el comportamiento delictual, con el objetivo final de ayudar a la policía en su mejora continua de la gestión eficiente de los recursos gubernamentales para reducir la delincuencia. Se han desarrollado modelos matemáticos que permiten extraer información relevante de una base de datos, que contiene registros de detenciones por las policías e información sociodemográfica sobre los victimarios. El análisis descriptivo presenta los indicadores clave del estado actual de delincuencia en Chile y una tipología del comportamiento criminal. La predicción de detenciones futuras es desafiante: la precisión debe aumentarse, antes de usar los algoritmos en la práctica, especialmente porque una predicción errónea puede resultar en costos sociales demasiados altos. Para completar el estudio, se presenta una discusión sobre los alcances y posibles fuentes de sesgo en la predicción. Por último, se elaboran propuestas sobre cómo mejorar las políticas
públicas y la organización policial basada en herramientas de big data.

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