Celopatía y motivación sexual: Un análisis a través de K-Means en los establecimientos penitenciarios del Perú
DOI:
https://doi.org/10.36881/yachay.v6i01.44Palabras clave:
K-means, Violencia de género, Violencia sexual, Minería de datos, Exploración de datosResumen
En el penal de Q'enqoro en la ciudad del Cusco, uno de cada cuatro internos están recluidos por delitos asociados a la violencia de género (INEI 2016), la ENDES (Encuesta Demográfica y de Salud Familiar) registra que las principales motivaciones para perpetrar estos crímenes están asociadas a la celopatía y al deseo sexual patológico. La OMS (2014) asegura que estos comportamientos pueden estar relacionados a «factores sociales, comunitarios, de reincidencia y situacionales en un determinado espacio geográfico». El objetivo de esta investigación es identificar el grado de cercanía de estos factores con la motivación de los perpetradores para cometer los delitos. Para esta investigación se utilizaron datos provenientes del «Censo Nacional Anual de la Población Penitenciaria en el Perú», que fue desarrollada por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y tomadas entre el 18 al 26 de abril de 2016, ejecutado en 66 establecimientos penitenciarios a nivel nacional, 77 500 internos encuestados en 24 departamentos del país y la Provincia Constitucional del Callao. La muestra cuenta con 1438 datos que incluyen delitos como feminicidios, asaltos sexuales e intento de homicidio. Para el procesamiento del dataset se usó el software de exploración de datos Weka versión 3.8, la experimentación de la búsqueda de patrones a través del algoritmo K-means, se reconocieron 2 grupos que definen las características cercanas involucradas con la motivación para perpetrar el delito: la celopatía y la motivación sexual.
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Arora, P., & Varshney, S. (2016). Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm For Big Data. Procedia Computer Science, 78, 507-512.(7)
Bsoul, Q., Salim, J., & Zakaria, L. Q. (2013). An intelligent document clustering approach to detect crime patterns. Procedia Technology, 11, 1181-1187.
Tar, J., Bitó, J. F., Rudas, I., & Várkonyi, T. A. (2011). International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology, ICETET. In 4th International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology, ICETET 2011.
Kusrini, K. (2015). Grouping of Retail Items by Using K-Means Clustering. Procedia Computer Science, 72, 495-502.
Bardales, Olga; Vásquez Hernán, (2013) Feminicidio bajo la lupa. Lima: MIMP.
MIMP, (2013), Estado de las investigaciones sobre violencia familiar y sexual en el Perú: 2006-2010, Lima: MIMP.
MIMP, (2013), Intervención profesional frente al feminicidio. Aportes desde los CEM para la atención y prevención, Lima: MIMP.
KANTARDZIC, Mehmed (2001). Data Mining: concepts, models, methods, and algorithms. Wiley – Interscience, USA: 2001, p. 2, 117, 165.
HAND, D., MANNILA, H., and SMYTH, P. (2001) Principles of Data Mining. The MIT Press, USA: 2001, pp. 1.
Alberto Ochoa, José-Alberto Hernández, Francisco Alvares, (2006). Más allá del razonamiento basado en casos y una aproximación al modelo de sociedades utilizando minería de datos. Universidad Autónoma de Zacatecas, México CP.9800.
E. Fernández, H. Merlino, D. Rodríguez, García-Martínez, I. Perversi, (S/F) Aplicación de minería de datos para la exploración y detección de patrones delictivos, ARGENTINA, tesis Licenciatura en Informática. Universidad de Morón.
Gutiérrez Rüegg, P., Merlino, H., Rancan, C., Procopio, C., Rodríguez, D.,Britos, P., García-Martínez, R. (S/F) Identificación de patrones característicos de la población carcelaria mediante minería de datos.Departamento de Ingeniería Industrial. Instituto Tecnológico de Buenos Aires.
Jorge Enrique Rodríguez Rodríguez, (2008). Minería de datos para la determinación del grado de exclusión social.
Sección VII, violencia de varones: intervención, Hombres violentos, hallazgos de investigación y reflexiones para una política pública de prevención y atención, Martha Ramírez Solórzano, pág. 349.
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