Arequipa, Perú
En la sociedad de hoy los delitos vienen incrementándose y particularmente en la ciudad de Bogotá, lo que ha causado muchos inconvenientes a la Policía Nacional de Colombia, así como también a los centros de seguridad ciudadana. Ante esta situación, se ha propuesto una predicción de tiempo-espacio en los puntos críticos de crímenes y delitos, con la ayuda de inteligencia artificial. Por consiguiente, este trabajo tiene como objetivo analizar, resumir, interpretar y evaluar las distintas técnicas de predicción espacio-temporal de la delincuencia con un panorama inteligente. Por la propia naturaleza de la investigación, se utilizó una metodología de enfoque descriptivo-cualitativo, con la cual se diseñaron fichas de observación estructurada para sistematizar información de cinco bases de datos: Scopus, Web of Science, IEEE, ACM, Springer; dichas publicaciones comprenden desde 2019 hasta junio de 2021. En consecuencia, se encontraron en total 3015 estudios, después del proceso de cribado y verificación de los criterios de exclusión e inclusión, se seleccionaron 132 artículos, luego se aplicaron preguntas Psicólogo Interno Residente (PIR), quedando así 18 artículos. Los principales hallazgos encontrados indican que los algoritmos de redes neuronales resultaron ser uno de los métodos más eficaces para la detección de puntos críticos de delincuencia, dado que los grandes avances de la tecnología coadyuvarían en los próximos años a predecir de forma rápida y eficaz los actos delictivos y los crímenes ubicados en cualquier región del continente latinoamericano.
In today's society, crimes have been increasing, particularly in the city of Bogotá, which has caused many inconveniences for the Colombian National Police, as well as for citizen security centers. Faced with this situation, a time-space prediction has been proposed in the critical points of crimes and offenses, with the help of artificial intelligence. Therefore, this work aims to analyze, summarize, interpret and evaluate the different spatiotemporal crime prediction techniques with an intelligent panorama. Due to the very nature of the research, a descriptive-qualitative approach methodology was used, with which structured observation sheets were designed to systematize information from five databases: Scopus, Web of Science, IEEE, ACM, Springer; These publications range from 2019 to June 2021. Consequently, a total of 3015 studies were found, after the screening process and verification of the exclusion and inclusion criteria, 132 articles were selected, then Resident Resident Psychologist (PIR) questions were applied. , thus leaving 18 articles. The main findings found indicate that neural network algorithms turned out to be one of the most effective methods for the detection of crime hotspots, given that the great advances in technology would help to quickly and efficiently predict acts in the coming years. criminal and crimes located in any region of the Latin American continent.
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