Resumen
Los patrones de victimización cercana han hecho posibles los modelos predictivos de robos en viviendas. Aunque estos modelos se han implementado en distintos países, los resultados obtenidos no siempre han estado en línea con las expectativas iniciales, hasta el punto de que se ha puesto en duda su verdadera eficacia. La capacidad de predecir el delito con el fin de mejorar las estrategias policiales preventivas sigue siendo objeto de estudio.
Este trabajo tiene como objetivo descubrir las limitaciones y los aciertos de los modelos que intentan predecir robos en viviendas basándose en los patrones espaciotemporales del riesgo de propagación de los allanamientos en proximidad geográfica a los robos iniciales. Se contempla un proceso de Cox log-Gaussiano espaciotemporal para modelar el escenario genérico de victimización cercana, ajustado mediante la metodología Integrated Nested Laplace Approximation (INLA).
Este enfoque resulta altamente adecuado para estudiar y describir el fenómeno de la victimización cercana. Sin embargo, las predicciones obtenidas con INLA son bastante monótonas, de baja variabilidad y no reproducen bien las dinámicas locales y a corto plazo de los robos con fines predictivos.
La conclusión es que los modelos predictivos no pueden restringirse exclusivamente al riesgo basado en la decadencia con la distancia, sino que deben diseñarse para detectar otros tipos de patrones espaciotemporales que, entre otras posibilidades, permitan correlacionar eventos y conglomerados distantes. Aunque otros estudios ya han señalado este problema, la propuesta aquí es ir un paso más allá y ampliar claramente los patrones espaciales de victimización cercana para lograr mejores resultados de predicción.