Design and prototype application to visualize the most common patterns of domestic violence cases in Colombia with classification models using Naive Bayes.

La violencia intrafamiliar es una de las mayores problemáticas de nuestra sociedad. Durante tiempos de pandemia los casos reportados de este tipo de violencia se vieron alterados ya que el tiempo compartido con el núcleo familiar se vio exponencialmente aumentado y las personas pasaban más días encerradas. Por lo anterior, este proyecto se vio dirigido al análisis y filtrado de este tipo de problemática, donde con información muy detallada acerca de casos reportados se pueden identificar comportamientos futuros, o características comunes en víctimas. En el prototipo realizado se pueden realizar filtrados de graficas con diferentes características. Así mismo, existe una sección de predicción de información faltante, útil en momentos en los se tiene información incompleta para el reporte de casos. Esta herramienta ayuda a completar el reporte basándose en el histórico de declaraciones de casos pasados. La aplicación para analizar los patrones más comunes con casos de violencia intrafamiliar en Colombia se desarrolla en Vue.js y desplegada en Heroku. Esta aplicación consume una API desarrollada en Python usando el framework FastAPI, el cual fue desplegada en una instancia en EC2, servicio de AWS, con sistema operativo Linux con distribución Ubuntu y esta le permite a la aplicación analizar y validar la información. El tratamiento de los datos, como dicho anteriormente se realiza en un software escrito en Python 3 y ejecutado en Collaboratory de Google, en el que se abarca el procesamiento de los datasets y el entrenamiento del modelo. Para la creación, se utilizó la herramienta de Google Colab, disponible en la Suite de Google, la cual nos permite escribir y ejecutar código escrito en Python desde el navegador web y cuenta con múltiples librerías de machine learning y análisis de datos. Además de lo anterior nos encontramos con los datasets guardados en una base de datos, para esto usamos un servicio de Azure llamado Azure Database for PostgreSQL.

• Autores: Mercado Consuegra, Nino; Lugo Ramírez, Abraham; Ramírez Gómez, Kebin
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9277
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/9277
• Palabra clave: Domestic violence, Machine learning, Naive Bayes, Deep Learning, Datasets; Violencia intrafamiliar, Machine learning, Naive Bayes, Deep Learning, Datasets
• License: Universidad del Norte