Predicting criminal behavior with Lévy flights using real data from Bogota (2018)
Utilizo los datos de robos residenciales de Bogotá, Colombia, para ajustar un modelo basado en agentes siguiendo vuelos de Lévy truncados (Pan et al., 2018) para dilucidar el comportamiento racional criminal, y validar la victimización repetida/casi-repetida y el efecto de las ventanas rotas. Los parámetros estimados sugieren que si una casa promedio o sus vecinos nunca han sido atacados, y ésta es robada repentinamente, la probabilidad de un nuevo ataque al día siguiente aumenta, debido al evento criminal, en 79 puntos porcentuales. Además, al día siguiente, sus vecinos también enfrentarán un incremento en la probabilidad de crimen de 79 puntos porcentuales. Este efecto persiste durante un largo período de tiempo. El modelo presenta un área bajo la curva CAP de 0,8 desempeñándose de manera similar o mejor que modelos de predicción de crimen del estado del arte. Las políticas públicas que buscan reducir la actividad delictiva y sus consecuencias negativas deben tener en cuenta estos mecanismos y la naturaleza auto-excitante del crimen para hacer que los puntos calientes de crimen sean más seguros.