Identificación de lesiones no fatales en la cartografía del municipio de pasto con la técnica de grupamiento

• Autores: Ricardo Timarán Pereira, Gonzalo José Hernández Garzón, Nelson Enrique Quemá Taimbud
• Localización: Revista de Investigación Desarrollo e Innovación: RIDI, ISSN 2027-8306, ISSN-e 2389-9417, Vol. 8, Nº. 1 (Julio-Diciembre), 2017, págs. 147-159
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identification of non-fatal injuries in the cartography of the municipality of pasto with the clustering technique
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta uno de los resultados del proyecto de investigación que tuvo como objetivo detectar patrones de eventos violentos y georreferenciados, a partir de la información almacenada en el Observatorio del Delito del Municipio de Pasto (Colombia) con técnicas de minería de datos. Para georreferenciar cada evento y procesarlo geográficamente, se construyó un geocodificador de direcciones urbanas del municipio de Pasto, bajo software libre. Este geocodificador se integró a un visor cartográfico, que al aplicar la técnica de agrupamiento con el algoritmo k-means, permitió visualizar e identificar patrones en zonas del municipio donde suceden los diferentes eventos violentos. Esta información facilitará a los organismos gubernamentales y de seguridad la toma de decisiones eficaces relacionadas con la seguridad ciudadana y la prevención de este tipo de eventos.

  • English

    This paper presents one of the results of the research project that aims to detect patterns of violent and georeferenced events based on information stored in the Crime Observatory of the Municipality of Pasto (Colombia) with data mining techniques. In order to georeference each event and process it geographically, a geocoder of urban addresses of the municipality of Pasto was built, using a free software. This goecoder was integrated to a cartographic viewer, and when applying the clustering technique with the algorithm k-means, allowed to visualize and to identify patterns in areas of the municipality where the different violent events happen. This information will make it easier for government and security agencies to make effective decisions related to citizen security and the prevention of such events.