Implementación de inteligencia artificial para la predicción de tendencias delictivas con el propósito de contribuir a mejorar la percepción de la seguridad ciudadana en Bucaramanga
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Este trabajo de grado abordó el problema de la creciente delincuencia en Bucaramanga, Colombia, a través del desarrollo de una solución informática que analizó datos abiertos gubernamentales sobre reportes delictivos. La investigación se enmarcó en los niveles de madurez tecnológica (TRL, por sus siglas en inglés) definidos por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia, y se situó en el nivel TRL 4, correspondiente a la validación de la tecnología en el laboratorio. La metodología de desarrollo de software seleccionada para el proyecto fue Scrumban, un enfoque ágil que se consideró el más adecuado en función de los criterios de selección definidos. Además, se utilizó el tablero Kanban como herramienta para la gestión de las actividades y tareas del proyecto. El proyecto tuvo como objetivo general desarrollar una solución informática que analizara los datos abiertos gubernamentales sobre reportes delictivos en la ciudad de Bucaramanga, con el fin de contribuir a la mejora de la percepción de seguridad ciudadana. Los objetivos específicos incluyeron la identificación de los datos abiertos gubernamentales sobre reportes delictivos en la ciudad, el diseño de un modelo de análisis de datos, la implementación de un sistema capaz de procesar los reportes delictivos y la validación de la efectividad de la solución informática en la mejora de la percepción de seguridad ciudadana. Como resultado, se desarrolló la plataforma web SafeCity, que integró el algoritmo de agrupamiento DBSCAN para la identificación de puntos calientes de criminalidad y fue validada por 286 evaluaciones de usuarios, con una calificación promedio de 4.55 sobre 5.0.