Transformación digital y coproducción de seguridad ¿Cómo la detección de patrones en delitos realizados en vehículos motorizados y reportados en aplicación vecinal puede mejorar la seguridad pública?

Abstract

Con la publicación de la Ley 20.861 que crea el Sistema de Análisis Criminal y Focos Investigativos, se introdujo una importante innovación en cuanto a la seguridad pública en Chile, que dota de nuevos lineamientos estratégicos para investigar de manera conjunta y eficiente a partir de la caracterización de estructuras comunes de criminalidad. La delincuencia es un problema que urge solucionar sobre todo porque los delitos de mayor connotación social con imputado desconocido, que son quienes no tendrán sentencia de juicio condenatorio, representan sobre el 45%. En relación a esto, si bien, la literatura señala que una de las formas más eficientes de disminuir la delincuencia es a través de la coproducción de seguridad considerando múltiples actores, no hay un vasto diseño de políticas públicas que incentiven esta participación. No obstante, existen iniciativas público-privadas como SOSAFE, plataforma de seguridad ciudadana en apoyo a la gestión local que recibe denuncias de parte de vecinos, mejorando la colaboración entre ellos y las instituciones públicas, la cual ha cobrado importante relevancia a partir del impulso de la transformación digital en Chile. El objetivo de esta tesis es comprender cómo la transformación digital puede mejorar la seguridad pública a través del desarrollo de un modelo experimental de minería de datos que extrae entidades relevantes de los reportes de delitos sobre vehículos y permite asociarlos en base a variables que describan el delito a partir de un reporte ancla con el potencial de aumentar evidencia desde información entregada por vecinos en torno a un hecho y/o su infractor. Lo cual implica a su vez que las condenas sean más eficientes en base a los delitos cometidos, con el objetivo de disminuir la cantidad de imputados desconocidos. Los principales resultados destacan que de un conjunto de 4.519 reportes donde 3.465 tienen patente el modelo permite hacer una vinculación automática de reportes por patente para 291 de ellas que corresponden a 689 reportes que efectivamente pueden pertenecer a los mismos infractores y es posible reconocer modus operandi y tipos de delito como tour delictual, asaltos, robo a casas, entre otros. En los casos sin patente, pese a su complejidad, a partir de las entidades extraídas, la creación de nuevas entidades y su distancia en fecha y ubicación, se logra identificar patrones de delito que permiten asociar reportes a un mismo infractor. Esta investigación entrega recomendaciones de política pública en materia de seguridad y transformación digital, considerando condiciones habilitantes para una mejor gestión de la información que permita aumentar la percepción de seguridad pública y a su vez la confianza en las instituciones policiales, como la estandarización del proceso de denuncia, establecimiento de variables claves según tipo de delito, interoperabilidad e interconexión de bases de datos de operadores policiales y fortalecimiento de la participación ciudadana desde la gestión local.