Identificación de las Zonas con Incidencia de Delincuencia Aplicando Sistema de Información Geográfica en el Distrito de San Juan de Miraflores – Lima 2022

• Autor: Arqque Maldonado, Wendy Yasmin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/9080
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/9080
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desarrollo urbano-rural, Catastro, Prevención de riesgo, Hidráulica y Geotecnia; Configuración espacial; Delincuencia; Modelo predictivo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.00

En el marco de la obtención del título de Ingeniero Geógrafo, este estudio abordó la problemática social de la delincuencia en el Distrito de San Juan de Miraflores, Lima, durante 2022. El objetivo general fue identificar con precisión las zonas con incidencia delictiva mediante la aplicación de un Sistema de Información Geográfica (SIG). La metodología involucró el análisis espacial de datos, generando un perfil detallado de delitos y construyendo un modelo predictivo. Los resultados revelaron patrones claros de delincuencia, destacando Puente Atocongo como la zona más afectada, representando el 44% de los incidentes. El análisis espacial permitió una configuración detallada de áreas críticas, mientras que el perfil geográfico evidenció que el 96% de los incidentes correspondían a robos. Además, el modelo proyectó a Puente Atocongo como un área crítica futura. Las recomendaciones derivadas de estos hallazgos incluyen medidas de seguridad específicas para Puente Atocongo, enfoques diferenciados según la variabilidad espacial y estrategias preventivas específicas para el tipo predominante de delito. Además, se sugiere una implementación inmediata de intervenciones preventivas en Puente Atocongo, considerando la proyección del modelo.