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Community of practice: Análisis Predictivo | Predictive Analytics

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Diversos mecanismos para recolección, análisis y difusión de información de 911 en Tiempo Real
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The Markup | Predictive Policing Software Terrible At Predicting Crimes
Tuesday, October 3, 2023 - 13:30
Diálogos Guatemala | PREVIO - Modelo de Alertas para la Predicción de la Violencia Homicida
Wednesday, September 13, 2023 - 16:28
The Guardian | LAPD ended predictive policing programs amid public outcry. A new effort shares many of their flaws
Tuesday, November 9, 2021 - 12:52
Análisis Predictivo: Mitos, beneficios y desafíos | Video
Friday, October 15, 2021 - 19:54
Anáisis Predictivo: Mitos, beneficios y desafiíos | Video (SPANISH)
Thursday, October 14, 2021 - 11:49
Predictive Analysis: Myths, benefits and challenges | Profiles Panelists
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Wednesday, October 13, 2021 - 10:21
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Wednesday, October 13, 2021 - 10:18
Predictive Analysis: Myths, benefits and challenges | Presentation 1 > Andrew Guthrie Ferguson
Monday, October 11, 2021 - 17:25
Software de CEAMOS (Universidad de Chile) es utilizado para combatir delitos violentos
Monday, October 11, 2021 - 15:55
InSight Crime | Using Data to Predict and Prevent Crime in LatAm
Monday, October 11, 2021 - 15:19
Predictive Analytics: Myths, benefits and challenges | Agenda
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Análisis Predictivo: MItos, beneficios y desafíos | Agenda
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Lecciones Aprendidas

Lecciones aprendidas del experimento de patrullaje en puntos calientes en la ciudad de Montevideo

Elaborado por Ricardo Fraiman, en ocasión del Segundo Conversatorio CAF-DSP/OEA sobre Análisis Predictivo: Mitos, beneficios y desafíos 

Las conclusiones del experimento de patrullaje con Predpol vs. los diagnósticos de puntos críticos de una unidad de análisis criminal fueron:

  1. La alta demanda de las emergencias (911) a las unidades de respuesta policiales obligaron a conformar un grupo de policías que se dedicara de manera exclusiva al patrullaje disuasivo en puntos calientes. 
  2. La alta concentración del personal en el primer turno policial no se correspondía con los horarios donde ocurrían la mayoría de los delitos. Fue necesario incrementar la presencia policial en horarios vespertinos y nocturnos.
  3. La alta demanda de los vehículos policiales obligó a que el equipo de policías disuasivos patrullara a pie para cumplir con los plazos estimados y que la intervención fuera eficaz.
  4. No se redujo el delito en términos generales con esta experiencia. Sin embargo, en los casos donde se pudo concretar el patrullaje disuasivo según lo recomendado, sí se observaron reducciones significativas.
  5. No hubo diferencias significativas entre las predicciones del software PREDPOL y las de la unidad de análisis criminal. Sin embargo la primera resultó más compleja desde el punto de vista logistico en la medida en que el software arrojaba 10 cuadrantes por turno policial, para cada una de las 25 comisarías de Montevideo (273.750 puntos calientes anuales). La metodología de la unidad de análisis criminal propone un solo diagnóstico anual, lo cual resultó ser más adecuado para la organización del patrullaje disuasivo.

Estas lecciones sentaron las bases para la creación del PADO (Programa de Alta Dedicación Operativa): un cuerpo de policías que patrulle a pie los segmentos diagnosticados por una unidad de analistas policiales, en los horarios de mayor concentración del crimen, para reducir las rapiñas en la ciudad de Montevideo.