Análisis de datos sobre los hurtos en la ciudad de Medellín desde un enfoque descriptivo
Este artículo tiene por objetivo identificar las tendencias y patrones de hurto en la ciudad de Medellín en el periodo 2014-2020, usando datos abiertos de gobierno. Se utiliza como metodología la inteligencia de negocios para el análisis de datos descriptivo. Se analizan variables como barrios, moda...
- Autores:
-
Maestre-Góngora, Gina
Acuña, Camilo
Garcia, Sergio
Londoño, Edwar
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.19053/20278306.v13.n1.2023.16059
https://hdl.handle.net/20.500.12494/51595
- Palabra clave:
- Datos abiertos
Hurto
Inteligencia de Negocios
Open Data
Thefts
Business Inteligence
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Este artículo tiene por objetivo identificar las tendencias y patrones de hurto en la ciudad de Medellín en el periodo 2014-2020, usando datos abiertos de gobierno. Se utiliza como metodología la inteligencia de negocios para el análisis de datos descriptivo. Se analizan variables como barrios, modalidades, tipo de hurto y se realiza la predicción de la variable modalidad de hurto. Los resultados muestran que históricamente el segundo semestre del año tiene la mayor tendencia de incidencias, donde la mayoría de robos suceden en los lugares públicos con un 60% sin el uso de armas. Se identificó que, debido a la pandemia de COVID, las tendencias históricas presentaron alteraciones notables, pero una vez levantadas las restricciones, estas retomaron las tendencias de alzas en robos en las condiciones de prepandemia. Se concluye que el análisis de datos abiertos brinda información relevante para la toma de decisiones de los ciudadanos. |
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Acuña, C., Garcia, S., Londoño, E., & Maestre-Gongora, G. (2020). Inteligencia de negocios para analizar hurtos en la ciudad de Medellín: un enfoque desde datos abiertos. Congreso Internacional de La Sociedad de Doctores e Investigadores de Colombia, Díaz, J. (2012). Introducción al business intelligence. Editorial UOC Maestre-Gongora, G., & Nieto-Bernal, W. (2019). Conceptual model of information technology management for smart cities: Smarticity. Journal of Global Information Management, 27 (2). ht tps: //doi.org/10.4018/JGIM. 2019040109 Maestre-Gongora, G., Rangel-Carrillo, A., & Osorio-Sanabria, M. (2021). The value of open data government: a quality assessment approach. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 11 (3), 507–518. https://doi.org/https://doi.org/10.19053/20278306.v11.n3.2021.13348 McClendon, L., & Meghanathan, N. (2015). Using Machine Learning Algorithms to Analyze Crime Data. Machine Learning and Applications: An International Journal, 2 (1), 1–12 . h t t p s : //d o i .org/10. 5121/mlaij. 2015. 2101 Nguyen, T. T., Hatua, A., & Sung, A. H. (2017). Building a Learning Machine Classifier with 184Rev.Investig.Desarro.Innov. Vol. 13, No. 1, enero-junio de 2023, 173-184. ISSN: 2027-8306Análisis de datos sobre los hurtos en la ciudad de Medellín desde un enfoque descriptivoInadequate Data for Crime Prediction. Journal of Advances in Information Technology, 141–147. ht tps: //d o i.o rg /10.12720/ jai t . 8 . 2 .141-147 Pérez-Rave, J., Correa-Morales, J. C., & González-Echavarría, F. (2019). Metodología para explorar datos abiertos de accidentalidad vial usando Ciencia de Datos: Caso Medellín. Ingeniare, Revista Chilena de Ingeniería, 27 (3), 495–509. https://doi.org/10.4067/s0718-33052019000300495 Pumares-Romero, A. G. (2019). Minería de datos en el análisis de causas de accidentes de tránsito en el Ecuador. Universidad Israel. http://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/2299 Rosado, A. A., & Rico, D. W. (2010). Inteligencia de negocios: Estado del arte. Scientia et Technica, 1 (44), 321–326. https://doi.org/https://doi.org/10.22517/23447214.1803 Telugu-Maddileti, V., Sai, M., Sai-Sashank, K. V., & Shriphad-Rao, G. (2020). Crime Data Analysis Using Machine Learning Models. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(9), 3260–3268. http://sersc.org/journals/index.php/IJAST/article/view/15887 Treviño, R., Rivera, F., & Garza, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. VinculaTégica, 6 (2), 1063–1074. http://www.web.facpya.uanl.mx/vinculategica/Vinculategica6_2/5_Treviño_Rivera_Garza.pdf Wieczorkowski, J. (2019). Open data as a source of product and organizational innovations. Proceedings of the European Conference on Innovation and Entrepreneurship, ECIE, 2 , 1119 –1128 . ht tps: //d o i.o rg /10. 3 419 0/ ECI E .19.19 0 |
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Los resultados muestran que históricamente el segundo semestre del año tiene la mayor tendencia de incidencias, donde la mayoría de robos suceden en los lugares públicos con un 60% sin el uso de armas. Se identificó que, debido a la pandemia de COVID, las tendencias históricas presentaron alteraciones notables, pero una vez levantadas las restricciones, estas retomaron las tendencias de alzas en robos en las condiciones de prepandemia. Se concluye que el análisis de datos abiertos brinda información relevante para la toma de decisiones de los ciudadanos.This article aims to identify the trends and patterns of theft in the city of Medellin in the period 2014-2020, using open government data. The methodology used is business intelligence for descriptive data analysis. Variables such as neighborhoods, modalities, type of theft and the prediction of the theft modality variable are analyzed. The results show that historically the second half of the year has the highest incidence trend, where most robberies occur in public places with 60% without the use of weapons. It was identified that, due to the COVID pandemic, the historical trends presented notable alterations, but once the restrictions were lifted, they resumed the rising trends in robberies in pre-pandemic conditions. It is concluded that open data analysis provides relevant information for citizens' decision making.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001087002&lang=eshttps://orcid.org/0000-0002-2880-9245gina.maestre@campusucc.edu.cohttps://scholar.google.com/citations?user=-EfDLGsAAAAJ&hl=en173-184Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Software, Medellín y EnvigadoIngeniería de sofwareMedellínhttps://revistas.uptc.edu.co/index.php/investigacion_duitama/article/view/16059/13097Revista de Investigación, Desarrollo e InnovaciónAcuña, C., Garcia, S., Londoño, E., & Maestre-Gongora, G. (2020). Inteligencia de negocios para analizar hurtos en la ciudad de Medellín: un enfoque desde datos abiertos. Congreso Internacional de La Sociedad de Doctores e Investigadores de Colombia,Díaz, J. (2012). Introducción al business intelligence. Editorial UOCMaestre-Gongora, G., & Nieto-Bernal, W. (2019). Conceptual model of information technology management for smart cities: Smarticity. Journal of Global Information Management, 27 (2). ht tps: //doi.org/10.4018/JGIM. 2019040109Maestre-Gongora, G., Rangel-Carrillo, A., & Osorio-Sanabria, M. (2021). The value of open data government: a quality assessment approach. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 11 (3), 507–518. https://doi.org/https://doi.org/10.19053/20278306.v11.n3.2021.13348McClendon, L., & Meghanathan, N. (2015). Using Machine Learning Algorithms to Analyze Crime Data. Machine Learning and Applications: An International Journal, 2 (1), 1–12 . h t t p s : //d o i .org/10. 5121/mlaij. 2015. 2101Nguyen, T. T., Hatua, A., & Sung, A. H. (2017). Building a Learning Machine Classifier with 184Rev.Investig.Desarro.Innov. Vol. 13, No. 1, enero-junio de 2023, 173-184. ISSN: 2027-8306Análisis de datos sobre los hurtos en la ciudad de Medellín desde un enfoque descriptivoInadequate Data for Crime Prediction. 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