Análisis inteligente de datos y visualización aplicadas a la investigación criminal

Abstract

La presente tesis tiene como objetivo general estudiar las técnicas y metodologías actuales de análisis inteligente de datos y visualización para la asistencia en la investigación criminal, a partir de los registros de actividades delictivas, sus autores y las relaciones de datos que puedan derivarse a partir de ellas. Es de especial interés la identificación de redes ilegales, tales como bandas delictivas o criminales para propender a una persecución penal inteligente. Las actividades criminales habituales en una ciudad o región van desde hurtos y robos de poca importancia, hasta otros de mayor gravedad como amenazas, cibercrimen, abusos sexuales y homicidios. Todos ellos son registrados de diferentes formas por las fuerzas de la ley, con datos de variada precisión que incluyen usualmente la tipificación del delito, los datos en tiempo y espacio, y en muchas ocasiones los autores correspondientes. Toda esta información respalda los procesos de investigación judicial de cada caso, pero con el transcurso del tiempo constituyen una extensa base de conocimiento sobre la cual es posible extraer valiosa información para la prevención del delito y la búsqueda de la justicia. Por ejemplo, es posible identificar relaciones entre personas de acuerdo a un análisis transitivo de eventos criminales en tiempo y espacio que sugieren la conformación de bandas delictivas. Las relaciones de amistad o conveniencia entre diversos autores de actividades criminales también puede inferirse de los registros delictivos y es de extrema relevancia para la prevención del delito y la resolución de casos inconclusos. Las Ciencias de la Computación contribuyen aquí en el análisis de datos y la inferencia automatizada de nueva información, así también como en la representación visual de esta información para facilitar su interpretación y exploración. En este trabajo es de especial interés la aplicación de estas técnicas y tecnologías utilizando los registros de actividades criminales de la Provincia de Chubut a través de la colaboración del Ministerio Público Fiscal de la provincia (parte del Poder Judicial con autonomía funcional para la investigación y persecución de conductas delictivas) y las instituciones que lo asisten.

The present thesis has as its general objective to study the current techniques and methodologies of intelligent data analysis and visualization for assistance in criminal investigation, from the records of criminal activities, their authors, and the data relationships that can be derived from them. The identification of illegal networks, such as criminal gangs or criminals, is of special interest in order to promote intelligent criminal prosecution. Common criminal activities in a city or region range from minor thefts and robberies to more serious ones such as threats, cybercrime, sexual abuse, and homicides. All of them are recorded in different ways by law enforcement, with data of varying precision that usually include the classification of the crime, data in time and space, and on many occasions the corresponding perpetrators. All this information supports the judicial investigation processes of each case, but over time they constitute an extensive knowledge base on which it is possible to extract valuable information for crime prevention and the search for justice. For example, it is possible to identify relationships between people based on a transitive analysis of criminal events in time and space that suggest the formation of criminal gangs.