Modelo de simulación espacial del desplazamiento del hurto a personas en la ciudad de Bogotá frente a una intervención policial focalizada en hot spots

ilustraciones, gráficas, mapas

Autores:
Ramírez Rincón, Boris Yesid
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/78542
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/78542
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
360 - Problemas y servicios sociales; asociaciones::362 - Problemas sociales y servicios para grupo de personas
Hot spots
Robbery
Fuzzy logic
Robbery spatial displacement
Risk Terrain Modeling, RTM
Police intervention
Puntos críticos
Hurto a personas
Lógica difusa
Desplazamiento del hurto
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Intervención policial
Prevención del crimen
Modelo de simulación
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Protección contra el robo
Crime prevention
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Arefiev, N., Terleev, V., & Badenko, V. (2015). GIS-based fuzzy method for urban planning. Procedia Engineering, 117(1), 39–44. <https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.121>
Balbi, A., Adolphe, Q., G. (1829). Statistique comparée de l’état de l’instruction et du nombre des crimes dans les divers Arrondissements des Académies et des Cours Royales de France (J. Renouard, Ed.). Paris: Jules Renouard.
Bernasco, W., & Block, R. (2011). Robberies in Chicago: A block-level analysis of the influence of crime generators, crime attractors, and offender anchor points. Journal of Research in Crime and Delinquency, 48(1), 33–57. <https://doi.org/10.1177/0022427810384135>
Brantingham, P. J., & Brantingham, P. L. (1991). Environmental criminology. In Environmental criminology. Waveland Pr Inc.
Brown, L. L. (2012). Forecasting Risk for Street Robbery in Portland , Oregon.
Burrueco Gallardo, P. J. (2014). Desplazamiento del delito. Crimipedia. <http://crimina.es/crimipedia/wp-content/uploads/2015/06/Desplazamiento-del-delito.pdf>
Camara de Comercio de Bogotá. (2018). Encuesta de Percepción y Victimización en Bogotá Contenido.
Cámara de Comercio de Bogotá. (2016). Encuesta de Percepción y Victimización en Bogotá. <https://bibliotecadigital.ccb.org.co/handle/11520/18302>
Caplan, Joel M. Kennedy, L. W. (2010). Risk Terrain Modeling Manual (R. C. on P. Security, Ed.). Newark.
Caplan, J. M. (2011). Mapping the Spatial Influence of Crime Correlates: A Comparison of Operationalization Schemes and Implications for Crime Analysis and Criminal Justice Practice. Cityscape: A Journal of Policy Development and Research, 13(3), 57–83.
Caplan, J. M., Kennedy, L. W., & Piza, E. L. (2013). Risk Terrain Modeling Diagnostics Utility USER MANUAL. <www.rutgerscps.org>
Caracuel, E. O., Lucio, T. D. P., & Pelta, D. A. (n.d.). Técnicas Difusas y Evolutivas para el Control de Veh ´ ıculos en Entornos Reales y Virtuales Tesis Doctoral.
Carranza, D. (2008). Aplicación de la lógica difusa para la ubicación de especies faunísticas y florísticas, y su comparación con otros métodos geoestadísticos. 134. <http://repositorio.espe.edu.ec/xmlui/bitstream/handle/21000/791/T-ESPE-017763.pdf?sequence=1&isAllowed=y>
Clarke, R. V. (2002). Closing streets and alleys to reduce crime: should you go down this road? Problem-Oriented Guides for Police Response Guides Series No. 2. <http://ric-doj.zai-inc.com/Publications/cops-w0030-pub.pdf>
Clarke, R. V, & Eck, J. E. (2008). Instituto Nacional de Ciencias Penales 60 pasos para ser un analista delictivo. <http://www.popcenter.org/library/reading/PDFs/60_StepsMexicoNacional.pdf>
Clarke, R. V, & Eck, J. E. (2010). Análisis Delictivo para la Resolución de Problemas En 60 Pequeños Pasos Center for Problem-Oriented Policing. U.S. Department of Justice Office. https://doi.org/10.3923/ibm.2016.751.758
Cohen, L. (2018). Predictive policing one reason given for Atlantic City’s violent crime drop last year. Psikologi Pendidikan. <https://www.breakingac.com/2018/03/predictive-policing-one-reason-given-atlantic-citys-violent-crime-drop-last-year/>
Córdova Montúfar, M. (2007). Percepción de inseguridad : una aproximación transversal (Tema central). Región Andina y América Latina, (Sorel), 4–9. <http://repositorio.flacsoandes.edu.ec/handle/10469/2623>
Cornish, D. B., & Clarke, R. (1986). The Reasoning Criminal. The Reasoning Criminal. <https://doi.org/10.4324/9781315134482>
Cornish, D., & Clarke, R. (2003). Opportunities, precipitators and criminal decisions: a reply to wortley’s critique of situational crime prevention. Rational Choice and Criminal Behavior: Recent Research and Future Challenges, 32(2003), 41–63. <http://www.popcenter.org/Responses/crime_prevention/PDFs/Cornish&Clarke.pdf>
Cruz, P. P. (2011). Inteligencia Artificial. MARCOMBO. Barcelona.
Di Martino, F., & Sessa, S. (2009). Implementation of the extended fuzzy C-means algorithm in geographic information systems. Journal of Uncertain Systems, 3(4), 298–306.
Escobedo, R. (2013). Ollas: la Policía intervino pero persiste el problema. <FIP website: http://www.ideaspaz.org/publications/posts/524>
ESRI. (2019). desktop.arcgis.com. <http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/raster-calculator.htm>
Felson, M., & Clarke, R. V. G. (1998). The Limits of the Sovereign State: Strategies of Crime Control. In Police Research Series No. 98.
Felson, M., & Cohen, E. L. (1979). Social Change and Crime Rate Trends : A Routine Activity Approach. American Sociological Review, 44(4), 588–608.
Fernández, B., & Corraliza, J. (2014). Aspectos físicos y sociales en los lugares peligrosos. Miedo al delito en un espacio institucional. Estudios de Psicología.
Ferreira, F., & Meléndez, M. (2012). Desigualdad de resultados y oportunidades en Colombia 1997-2010. Universidad de Los Andes, 1997–2010.
Garcia, C. E. (2003). Modelo basado en lógica difusa para la construcción de indicadores de vulnerabilidad urbana frente a fenómenos naturales (Vol. 14).
Garnier, S., Caplan, J. M., & Kennedy, L. W. (2018). Predicting Dynamical Crime Distribution From Environmental and Social Influences. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 4(May), 1–10. https://doi.org/10.3389/fams.2018.00013
González, C. (2001). Lógica Difusa Una introducción práctica. Técnicas de Softcomputing.
Higgs, G., & Langford, M. (2009). GIScience, environmental justice, & estimating populations at risk. Applied Geography.
Ilanloo, M. (2011). A comparative study of fuzzy logic approach for landslide susceptibility mapping using GIS: An experience of Karaj dam basin in Iran. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 19, 668–676. <https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.05.184>
Jeffery, C. R. (1971). Crime Prevention Through Environmental Design. Beverly Hills [, 1971.
Kaur, R., & Singh Sehra, S. (2014). Analyzing and Displaying of Crime Hotspots using Fuzzy Mapping Method. International Journal of Computer Applications, 103(1), 25–28. <https://doi.org/10.5120/18039-8914>
Maps, M. (2017). Making Maps: DIY Cartography. <https://makingmaps.net/page/1/>
Mejía, D., Ortega, D., & Ortiz, K. (2014). Un análisis de la criminalidad urbana en Colombia Versión preliminar para comentarios. <https://igarape.org.br/wp-content/uploads/2015/01/Criminalidad-urbana-en-Colombia-diciembre-2014.pdf>
Ministerio Nacional de Defensa. (2014). Libro blanco de las estadísticas del sector seguridad y defensa (Imprenta N). Imprenta Nacional de Colombia.
Newman, O. (1996). Creating Defensible Space. In U.S. Department of Justice (Ed.), U.S. Department of Justice (U.S. Depar, Vol. 1). U.S. Department of Housing and Urban Development Office.
Nusca, A. (2011). In Los Angeles, using statistics to predict crime. <ZDnet website: https://www.zdnet.com/article/in-los-angeles-using-statistics-to-predict-crime/>
Ortuño, R. A. (2016). Criminología ambiental: estudio de la distribución espacio - temporal de la actividad delictiva en la ciudad de Castellón de la Plana. UNIVERSITAT JAUME I.
O`Sullivan, D., & Unwin, D. (2010). Geographic Information Analysis (2nd ed.). Chichester-UK: Wiley.
Park, Robert E. Burgess, E. W. B. (1925). The City Suggestions for Investigation of Human Behavior in the Urban Environment. In The University of Chicago. <https://doi.org/10.1016/0191-8869(86)90077-2>
Pasalari, H., & Nabizadeh, R. (2019). MethodsX Land fi ll site selection using a hybrid system of AHP-Fuzzy in GIS environment : A case study in Shiraz city , Iran. MethodsX, 6, 1454–1466. <https://doi.org/10.1016/j.mex.2019.06.009>
Policía Nacional de Colombia. (2018). Estadística delictiva. <Estadistica Delictiva website: https://www.policia.gov.co/grupo-información-criminalidad/estadistica-delictiva>
Secretaría de Seguridad y Justicia. (2018). Aclaración sobre las implicaciones de los cambios metodológicos introducidos por la Policía Nacional y la Fiscalía General de la Nación en las cifras de criminalidad en Bogotá.
Shaw, C., & McKay, H. (1942). Juvenile Delinquency and Urban Areas. Chicago: University of Chicago Press.
Silverman, B. W. (1986). Dentist Estimate. For Statistics and Data Analysis. London; New York: Chapman y Hall/CRC.
Soto, C. (2013). La medición del desplazamiento y la difusión de beneficios. Revista Española de Investigación Criminológica, 11, 1–26.
Tompson, L., & Bowers, K. (2013). A Stab in the Dark?: A Research Note on Temporal Patterns of Street Robbery. Journal of Research in Crime and Delinquency, 50(4), 616–631. https://doi.org/10.1177/0022427812469114
Tremante, P., & Brea, E. (2014). Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, (12). Retrieved from http://www.redalyc.org/html/2150/215037911010/
U.S. Department of Justice. Mapping Crime: Understanding Hot Spots. , 6 U.S. Department of Housing and Urban Development Office 208–210 (2005).
Vanegas, J. O., & Ríos, M. A. (2015). Diseño de un Regulador de Velocidad para una Pequeña Central Hidroeléctrica Utilizando Técnicas de Control Inteligente. (January 2014), 0–7.
Vann, I. & Garson, G. D. (2003). Crime mapping (p. 149). p. 149. P. Lang,.
Vozmediano, L., & S. J. G. (2010). Criminología ambiental. In Editorial UOC. Barcelona: Editorial UOC.
Wang, D., Ding, W., Lo, H., Morabito, M., Chen, P., Salazar, J., & Stepinski, T. (2013). Understanding the spatial distribution of crime based on its related variables using geospatial discriminative patterns. Computers, Environment and Urban Systems, 39, 93–106. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.01.008
Whitworth, A., & McLennan, D. (2010). Geographical displacement or diffusion of benefit around area-based interventions? Evidence from the New Deal for Communities. People, Place and Policy Online, 4(3), 76–88. <https://doi.org/10.3351/ppp.0004.0003.0001>
Wilson, J., & Kelling, G. (1982). Broken windows. Environmental Criminology and Crime Analysis: Second Edition, 334–350. https://doi.org/10.4324/9781315709826
Wortley, R., & Mazerolle, L. (2008). Environmental Criminology and Crime Analysis. In Willan Publishers. <https://doi.org/10.4324/9780203118214>
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Por esta razón, la presente tesis propone un modelo de predicción del desplazamiento espacial del delito por medio de diferentes métodos y aplicando herramientas disponibles en los Sistemas de Información Geográfica (SIG), la metodología Risk Terrain Modeling (RTM) y elementos de lógica difusa con el objetivo principal de identificar las concentraciones de hurto a personas a partir de las variables del entorno como son: actividades comerciales o uso del suelo, variables asociadas a la movilidad de la gente y otras actividades delictivas, las cuales inciden en el comportamiento espacial del delito y a partir de estas predecir su desplazamiento geográfico al momento de definir una intervención policial en un punto especifico. Para esto, se utilizaron las herramientas SIG relacionadas con georreferenciación, análisis de proximidad, superposición de capas y análisis de densidad tipo Kernel para la preparación, procesamiento y análisis de los datos delictivos del sistema de información delictivo, contravencional y operativo de la Policía Nacional – SIEDCO. Además, se usaron datos de variables del entorno como bares, bancos, colegios, universidades, malla vial, vías principales y estaciones de transporte masivo. Como resultado de este trabajo se obtienen tres productos: el primero, es una caracterización de las relaciones espaciales entre el hurto a personas y las variables del entorno ya mencionadas. El segundo, es un modelo de estimación espacial a través de la metodología RTM que permite identificar en dónde se concentra la actividad delictiva (hot spots o puntos críticos) teniendo en cuenta las variables del entorno. El tercer producto se genera a través de los resultados del producto anterior, es un modelo de lógica difusa que permite predecir el desplazamiento espacial del hurto a personas en el momento que se planea o diseña una intervención de tipo policial en un sitio específico. La simulación se realiza con el fin de identificar las zonas con mayor riesgo de desplazamiento del delito para poder diseñar actividades de prevención o de mitigación en las antes de que se presente, lo que permitirá maximizar los resultados de la intervención y disminuir los efectos colaterales de la misma. (Texto tomado de la fuente).In Bogota, the crime, especially robbery, has established itself as one of the problems with greatest attention in the different administrations due to its social, economic and political impact. For this reason, the present thesis proposes a predicting model for the spatial displacement of crime through different tools of Geographic Information Systems (GIS), Risk Terrain Modeling (RTM) methodology and fuzzy logic elements with the main objective of identifying the density of robbery from the environmental variables such as: other criminal activities, commercial activities or land use and variables associated with the mobility of people, which affect the crime spatial behaviour, thereby predict their spatial displacement when defining a police intervention at a specific point. For this, GIS tools related to georeferencing, proximity analysis, layer overlay and Kernel density analysis were used for the preparation, processing and analysis of criminal data of the National Police's information system – SIEDCO, Additionally, data on environmental variables such as bars, banks, schools, universities, road network, main roads and mass transit stations were used. As a result of this work, three products are obtained: The first is a characterization of the spatial relationships between robbery and the environmental variables already mentioned. The second is a spatial estimation model through the RTM methodology that allows to identify where the criminal activity is concentrated (hot spots) taking into account the environment variables. The third product, generated through the results of the previous product, is a fuzzy logic model that allows predicting the spatial displacement of robbery at the time a police intervention is planned or designed at a specific site, The simulation is carried out in order to identify the areas with the highest risk of displacement of crime to be able to design prevention or mitigation activities in those before it is presented, which will maximize the results of the intervention and reduce its collateral effects.Incluye anexosMaestríaMagíster en GeomáticaCiencias Agronómicas168 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Agrarias - Maestría en GeomáticaEscuela de posgradosFacultad de Ciencias AgrariasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá360 - Problemas y servicios sociales; asociaciones::362 - Problemas sociales y servicios para grupo de personasHot spotsRobberyFuzzy logicRobbery spatial displacementRisk Terrain Modeling, RTMPolice interventionPuntos críticosHurto a personasLógica difusaDesplazamiento del hurtoRisk Terrain Modeling, RTMIntervención policialPrevención del crimenModelo de simulaciónSimulation modelsProtección contra el roboCrime preventionModelo de simulación espacial del desplazamiento del hurto a personas en la ciudad de Bogotá frente a una intervención policial focalizada en hot spotsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMBogotáColombiahttp://vocab.getty.edu/page/tgn/1000050Aguirre, H. R. O., Salas, S. L., & Moreno, V. M. L. (2018). Simulación Basada En Agentes Para El Control Inteligente De Semáforos Mediante Lógica Difusa. Pistas Educativas, 39(128), 1206–1223. <http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/1095/1009>Arefiev, N., Terleev, V., & Badenko, V. (2015). GIS-based fuzzy method for urban planning. Procedia Engineering, 117(1), 39–44. <https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.121>Balbi, A., Adolphe, Q., G. (1829). Statistique comparée de l’état de l’instruction et du nombre des crimes dans les divers Arrondissements des Académies et des Cours Royales de France (J. Renouard, Ed.). Paris: Jules Renouard.Bernasco, W., & Block, R. (2011). Robberies in Chicago: A block-level analysis of the influence of crime generators, crime attractors, and offender anchor points. Journal of Research in Crime and Delinquency, 48(1), 33–57. <https://doi.org/10.1177/0022427810384135>Brantingham, P. J., & Brantingham, P. L. (1991). Environmental criminology. In Environmental criminology. Waveland Pr Inc.Brown, L. L. (2012). Forecasting Risk for Street Robbery in Portland , Oregon.Burrueco Gallardo, P. J. (2014). Desplazamiento del delito. Crimipedia. <http://crimina.es/crimipedia/wp-content/uploads/2015/06/Desplazamiento-del-delito.pdf>Camara de Comercio de Bogotá. (2018). Encuesta de Percepción y Victimización en Bogotá Contenido.Cámara de Comercio de Bogotá. (2016). Encuesta de Percepción y Victimización en Bogotá. <https://bibliotecadigital.ccb.org.co/handle/11520/18302>Caplan, Joel M. Kennedy, L. W. (2010). Risk Terrain Modeling Manual (R. C. on P. Security, Ed.). Newark.Caplan, J. M. (2011). Mapping the Spatial Influence of Crime Correlates: A Comparison of Operationalization Schemes and Implications for Crime Analysis and Criminal Justice Practice. Cityscape: A Journal of Policy Development and Research, 13(3), 57–83.Caplan, J. M., Kennedy, L. W., & Piza, E. L. (2013). Risk Terrain Modeling Diagnostics Utility USER MANUAL. <www.rutgerscps.org>Caracuel, E. O., Lucio, T. D. P., & Pelta, D. A. (n.d.). Técnicas Difusas y Evolutivas para el Control de Veh ´ ıculos en Entornos Reales y Virtuales Tesis Doctoral.Carranza, D. (2008). Aplicación de la lógica difusa para la ubicación de especies faunísticas y florísticas, y su comparación con otros métodos geoestadísticos. 134. <http://repositorio.espe.edu.ec/xmlui/bitstream/handle/21000/791/T-ESPE-017763.pdf?sequence=1&isAllowed=y>Clarke, R. V. (2002). Closing streets and alleys to reduce crime: should you go down this road? Problem-Oriented Guides for Police Response Guides Series No. 2. <http://ric-doj.zai-inc.com/Publications/cops-w0030-pub.pdf>Clarke, R. V, & Eck, J. E. (2008). Instituto Nacional de Ciencias Penales 60 pasos para ser un analista delictivo. <http://www.popcenter.org/library/reading/PDFs/60_StepsMexicoNacional.pdf>Clarke, R. V, & Eck, J. E. (2010). Análisis Delictivo para la Resolución de Problemas En 60 Pequeños Pasos Center for Problem-Oriented Policing. U.S. Department of Justice Office. https://doi.org/10.3923/ibm.2016.751.758Cohen, L. (2018). Predictive policing one reason given for Atlantic City’s violent crime drop last year. Psikologi Pendidikan. <https://www.breakingac.com/2018/03/predictive-policing-one-reason-given-atlantic-citys-violent-crime-drop-last-year/>Córdova Montúfar, M. (2007). Percepción de inseguridad : una aproximación transversal (Tema central). Región Andina y América Latina, (Sorel), 4–9. <http://repositorio.flacsoandes.edu.ec/handle/10469/2623>Cornish, D. B., & Clarke, R. (1986). The Reasoning Criminal. The Reasoning Criminal. <https://doi.org/10.4324/9781315134482>Cornish, D., & Clarke, R. (2003). Opportunities, precipitators and criminal decisions: a reply to wortley’s critique of situational crime prevention. Rational Choice and Criminal Behavior: Recent Research and Future Challenges, 32(2003), 41–63. <http://www.popcenter.org/Responses/crime_prevention/PDFs/Cornish&Clarke.pdf>Cruz, P. P. (2011). Inteligencia Artificial. MARCOMBO. Barcelona.Di Martino, F., & Sessa, S. (2009). Implementation of the extended fuzzy C-means algorithm in geographic information systems. Journal of Uncertain Systems, 3(4), 298–306.Escobedo, R. (2013). Ollas: la Policía intervino pero persiste el problema. <FIP website: http://www.ideaspaz.org/publications/posts/524>ESRI. (2019). desktop.arcgis.com. <http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/raster-calculator.htm>Felson, M., & Clarke, R. V. G. (1998). The Limits of the Sovereign State: Strategies of Crime Control. In Police Research Series No. 98.Felson, M., & Cohen, E. L. (1979). Social Change and Crime Rate Trends : A Routine Activity Approach. American Sociological Review, 44(4), 588–608.Fernández, B., & Corraliza, J. (2014). Aspectos físicos y sociales en los lugares peligrosos. Miedo al delito en un espacio institucional. Estudios de Psicología.Ferreira, F., & Meléndez, M. (2012). Desigualdad de resultados y oportunidades en Colombia 1997-2010. Universidad de Los Andes, 1997–2010.Garcia, C. E. (2003). Modelo basado en lógica difusa para la construcción de indicadores de vulnerabilidad urbana frente a fenómenos naturales (Vol. 14).Garnier, S., Caplan, J. M., & Kennedy, L. W. (2018). Predicting Dynamical Crime Distribution From Environmental and Social Influences. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 4(May), 1–10. https://doi.org/10.3389/fams.2018.00013González, C. (2001). Lógica Difusa Una introducción práctica. Técnicas de Softcomputing.Higgs, G., & Langford, M. (2009). GIScience, environmental justice, & estimating populations at risk. Applied Geography.Ilanloo, M. (2011). A comparative study of fuzzy logic approach for landslide susceptibility mapping using GIS: An experience of Karaj dam basin in Iran. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 19, 668–676. <https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.05.184>Jeffery, C. R. (1971). Crime Prevention Through Environmental Design. Beverly Hills [, 1971.Kaur, R., & Singh Sehra, S. (2014). Analyzing and Displaying of Crime Hotspots using Fuzzy Mapping Method. International Journal of Computer Applications, 103(1), 25–28. <https://doi.org/10.5120/18039-8914>Maps, M. (2017). Making Maps: DIY Cartography. <https://makingmaps.net/page/1/>Mejía, D., Ortega, D., & Ortiz, K. (2014). Un análisis de la criminalidad urbana en Colombia Versión preliminar para comentarios. <https://igarape.org.br/wp-content/uploads/2015/01/Criminalidad-urbana-en-Colombia-diciembre-2014.pdf>Ministerio Nacional de Defensa. (2014). Libro blanco de las estadísticas del sector seguridad y defensa (Imprenta N). Imprenta Nacional de Colombia.Newman, O. (1996). Creating Defensible Space. In U.S. Department of Justice (Ed.), U.S. Department of Justice (U.S. Depar, Vol. 1). U.S. Department of Housing and Urban Development Office.Nusca, A. (2011). In Los Angeles, using statistics to predict crime. <ZDnet website: https://www.zdnet.com/article/in-los-angeles-using-statistics-to-predict-crime/>Ortuño, R. A. (2016). Criminología ambiental: estudio de la distribución espacio - temporal de la actividad delictiva en la ciudad de Castellón de la Plana. UNIVERSITAT JAUME I.O`Sullivan, D., & Unwin, D. (2010). Geographic Information Analysis (2nd ed.). Chichester-UK: Wiley.Park, Robert E. Burgess, E. W. B. (1925). The City Suggestions for Investigation of Human Behavior in the Urban Environment. In The University of Chicago. <https://doi.org/10.1016/0191-8869(86)90077-2>Pasalari, H., & Nabizadeh, R. (2019). MethodsX Land fi ll site selection using a hybrid system of AHP-Fuzzy in GIS environment : A case study in Shiraz city , Iran. MethodsX, 6, 1454–1466. <https://doi.org/10.1016/j.mex.2019.06.009>Policía Nacional de Colombia. (2018). Estadística delictiva. <Estadistica Delictiva website: https://www.policia.gov.co/grupo-información-criminalidad/estadistica-delictiva>Secretaría de Seguridad y Justicia. (2018). Aclaración sobre las implicaciones de los cambios metodológicos introducidos por la Policía Nacional y la Fiscalía General de la Nación en las cifras de criminalidad en Bogotá.Shaw, C., & McKay, H. (1942). Juvenile Delinquency and Urban Areas. Chicago: University of Chicago Press.Silverman, B. W. (1986). Dentist Estimate. For Statistics and Data Analysis. London; New York: Chapman y Hall/CRC.Soto, C. (2013). La medición del desplazamiento y la difusión de beneficios. Revista Española de Investigación Criminológica, 11, 1–26.Tompson, L., & Bowers, K. (2013). A Stab in the Dark?: A Research Note on Temporal Patterns of Street Robbery. Journal of Research in Crime and Delinquency, 50(4), 616–631. https://doi.org/10.1177/0022427812469114Tremante, P., & Brea, E. (2014). Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, (12). Retrieved from http://www.redalyc.org/html/2150/215037911010/U.S. Department of Justice. Mapping Crime: Understanding Hot Spots. , 6 U.S. Department of Housing and Urban Development Office 208–210 (2005).Vanegas, J. O., & Ríos, M. A. (2015). Diseño de un Regulador de Velocidad para una Pequeña Central Hidroeléctrica Utilizando Técnicas de Control Inteligente. (January 2014), 0–7.Vann, I. & Garson, G. D. (2003). Crime mapping (p. 149). p. 149. P. Lang,.Vozmediano, L., & S. J. G. (2010). Criminología ambiental. In Editorial UOC. Barcelona: Editorial UOC.Wang, D., Ding, W., Lo, H., Morabito, M., Chen, P., Salazar, J., & Stepinski, T. (2013). Understanding the spatial distribution of crime based on its related variables using geospatial discriminative patterns. Computers, Environment and Urban Systems, 39, 93–106. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.01.008Whitworth, A., & McLennan, D. (2010). Geographical displacement or diffusion of benefit around area-based interventions? Evidence from the New Deal for Communities. People, Place and Policy Online, 4(3), 76–88. <https://doi.org/10.3351/ppp.0004.0003.0001>Wilson, J., & Kelling, G. (1982). Broken windows. Environmental Criminology and Crime Analysis: Second Edition, 334–350. https://doi.org/10.4324/9781315709826Wortley, R., & Mazerolle, L. (2008). Environmental Criminology and Crime Analysis. In Willan Publishers. <https://doi.org/10.4324/9780203118214>InvestigadoresEstudiantesPúblico generalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83895https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/78542/3/license.txte2f63a891b6ceb28c3078128251851bfMD53ORIGINAL79878064.2019.pdf79878064.2019.pdfTesis de Maestría en Geomáticaapplication/pdf19932717https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/78542/1/79878064.2019.pdf0d8b5e8c730e88473ea9be20a076b0c4MD51A79878064.2019.pdfA79878064.2019.pdfAnexo1application/pdf20055694https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/78542/2/A79878064.2019.pdf1f27c2f27bd7a966d9572dc76f3c49c1MD52THUMBNAIL79878064.2019.pdf.jpg79878064.2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5883https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/78542/4/79878064.2019.pdf.jpgc63c8de5761929b8ab8465cc07f973c3MD54A79878064.2019.pdf.jpgA79878064.2019.pdf.jpgGenerated 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Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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