Minería de datos en la detección de patrones delictivos: una revisión sistemática

• Autor: Balcázar Gonzales, Junior German
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/27365
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/27365
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Delitos; Software; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El índice delincuencial ha ido aumentando en los últimos años, evidenciándose un deterioro en el proceso de prevención del delito, ello representa una fuerte preocupación social por el incremento cuantitativo y cualitativo en su peligrosidad, ocasionando una fuerte sensación de inseguridad en los ciudadanos. El análisis de los registros criminales es fundamental en la prevención del delito, porque permite el diseño de políticas y planes de prevención efectivos. En Perú este tipo de análisis se ha realizado históricamente mediante herramientas estadísticas descriptivas básicas, considerando fundamentalmente variables y relaciones primarias. Sin embargo, muchas veces la estadística descriptiva clásica no refleja la verdadera interrelación de las variables y, por lo tanto, el problema real. Este contexto requiere un tratamiento más complejo que obliga a evolucionar en el análisis de información criminal. De acuerdo con lo expuesto surge la interrogante ¿De qué manera la minería de datos puede contribuir en la detección de patrones delictivos? El objetivo de esta investigación es poder determinar, mediante una revisión sistemática, la contribución de la minería de datos en la detección de patrones delictivos.