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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dc.contributor.advisorOcampo Arbelaez, Héctor Fabio
dc.contributor.authorLópez Valderrama, Hilberth Frandey
dc.date.accessioned2026-09-29T22:29:48Z
dc.date.available2026-09-29T22:29:48Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) DE SISTEMASspa
dc.format.extent1 recurso en línea (80 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.notificationemailhilberth.lopez@correounivalle.edu.co
dc.identifier.notificationnameHilberth Frandey Lopez Valderrama (1115094297)
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/42027
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Tuluá
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA DE SISTEMASspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.subject.lembSeguridad ciudadana
dc.subject.lembDesarrollo del software
dc.subject.lembProcesamiento de datos
dc.subject.lembInteligencia artificial
dc.titleImplementación de inteligencia artificial para la predicción de tendencias delictivas con el propósito de contribuir a mejorar la percepción de la seguridad ciudadana en Bucaramangaspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0003-4716-6537
relation.isDirectorOfPublication6f99de4c-74c6-4475-b102-7d1956568b9b
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery6f99de4c-74c6-4475-b102-7d1956568b9b
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