Resumen:
El creciente aumento de los índices de violencia y criminalidad en América Latina ha hecho
despertar la preocupación no solo en el ámbito académico, sino en el político y social. Uno de
los países más golpeados ha sido Ecuador, que ha visto incrementar de forma significativa su
inseguridad ciudadana, con los homicidios como principal indicador de violencia letal. De
acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), las muertes violentas en el país
han experimentado una tendencia al crecimiento en los últimos años lo que refleja una
problemática social estructural que debe ser abordada si se quiere lograr soluciones a mediano
plazo (INEC, 2024).
Al mismo tiempo, el análisis de las características sociodemográficas de los individuos
aprehendidos conlleva una mejor comprensión del contexto social y territorial de la comisión
del delito. Tener en cuenta estas variables, tales como edad, sexo, nivel educativo, lugar de
detención y tipo de delito imputado es un eslabón clave para realizar diagnósticos integrales y
así, implementar estrategias de prevención realmente efectivas.
Frente a esta situación, el uso de metodologías estructuradas de análisis, como CRISP-DM,
puede brindar una guía a la hora de abordar procesos de minería de datos aplicada a problemas
reales. Dicha metodología, muy empleada en proyectos de ciencia de datos, permite una
comprensión total del problema, un procesado de grandes cantidades de información amigable
y la generación de modelos analíticos que puedan luego ser visualizados e interpretados por
usuarios no expertos en la materia.
Descripción:
The rising rates of violence and crime in Latin America have sparked concern not only in academic circles but also in political and social spheres. One of the hardest-hit countries has been Ecuador, which has seen a significant increase in citizen insecurity, with homicides as the main indicator of lethal violence. According to the National Institute of Statistics and Censuses (INEC), violent deaths in the country have shown an upward trend in recent years, reflecting a structural social problem that must be addressed if medium-term solutions are to be achieved (INEC, 2024).
At the same time, analyzing the sociodemographic characteristics of apprehended individuals leads to a better understanding of the social and territorial context in which the crime is committed. Considering variables such as age, sex, educational level, place of detention, and type of crime charged is a key element in conducting comprehensive assessments and thus implementing truly effective prevention strategies. In this context, the use of structured analysis methodologies, such as CRISP-DM,
can provide guidance when approaching data mining processes applied to
real-world problems. This methodology, widely used in data science projects, allows for a
comprehensive understanding of the problem, user-friendly processing of large amounts of information,
and the generation of analytical models that can then be visualized and interpreted by
non-expert users.
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como openAccess