Solución tecnológica para la prevención de la delincuencia en Los Olivos

Abstract

Esta investigación propone una solución tecnológica de seguridad ciudadana y prevención del delito basada en “machine learning” en el distrito de Los Olivos, que alerta si la zona en la que se encuentra un ciudadano es insegura, mostrando una probabilidad del nivel de inseguridad de cada zona, haciendo más visibles las zonas con mayor nivel de inseguridad; esto se logró utilizando un modelo de machine Learning, con el algoritmo “Naive Bayes” exactamente. Para la validación se utilizó una muestra de 108 usuarios, con quienes se probó la solución tecnológica utilizando un escenario de prueba. En este sentido, se elaboró un cuestionario para evaluar la percepción de los usuarios con un nivel de aceptación del 93,5%. Por otro lado, al utilizar el algoritmo “Naive Bayes” se asegura obtener una mejor "Precisión" y distribución por categoría en comparación con los siguientes algoritmos: “Classification Forest”, “Catboost Classifier” y “KNN” respectivamente. Por lo tanto, fue con el uso del algoritmo “Naive Bayes” que se llevó a cabo la solución tecnológica. La solución tecnológica propuesta es innovadora para el Perú porque utiliza el aprendizaje automático como tecnología. Además, esta, podría ser replicada en cualquier otro distrito de Lima Metropolitana.

This research proposes a technological solution for citizen security and crime prevention based on machine learning in the district of Los Olivos, which alerts if the area in which a citizen is located is unsafe, showing a probability of the level of insecurity in each area, making more visible the areas with the highest level of insecurity; this was achieved using a machine Learning model, with the Naive Bayes algorithm exactly. A sample of 108 users was used for validation, with whom the technological solution was tested using a test scenario. In this sense, a questionnaire was elaborated to evaluate the perception of the users with an acceptance level of 93.5%. On the other hand, when using the Naive Bayes algorithm is ensured to obtain a better “Accuracy” and distribution by category in comparison with the following algorithms: Classification Forest, Catboost Classifier and KNN respectively. Therefore, it was with the use of one the Naive Bayes algorithm that the technological solution was carried out. The technological solution proposed is innovative for Peru because it uses machine learning as a technology. In addition, this solution could be replicated in any other district of Metropolitan Lima.