Introducción

La ciudad de Chicago, conocida por su vibrante cultura y diversidad, también enfrenta desafíos significativos en términos de seguridad pública. La incidencia de delitos, tanto violentos como no violentos, no solo impacta la vida diaria de sus residentes, sino que también presenta complejas dinámicas sociales y económicas.

Por lo cual, se pretende responder esta pregunta:

¿Cómo se distribuyen y cuáles son las particularidades de los incidentes delictivos, tanto violentos como no violentos, en la ciudad de Chicago?

Para nuestro proyecto, hemos utilizado un conjunto de datos proporcionado por el docente, este contiene información detallada sobre los incidentes delictivos en la ciudad de Chicago. Cada registro en este conjunto de datos representa un incidente delictivo individual y contiene una variedad de detalles, incluyendo el tipo de delito, la ubicación, si se realizó una detención, entre otros factores. Nuestro objetivo es analizar estos datos para identificar patrones y características de los delitos en Chicago.

Descripción del conjunto de datos

Este conjunto de datos es un registro detallado de incidentes criminales que ocurrieron en una ciudad de Chicago. Consta de 90979 registros y 25 características que proporcionan información variada sobre cada incidente, como el tipo de crimen, la ubicación, la fecha y hora, entre otros. Se eliminaron del conjunto de datos las columnas “point_date” y “geom”, dado que solo contenían valores NA.

##      Number              id           case_number            date          
##  Min.   :  24279   Min.   :   24889   Length:91318       Length:91318      
##  1st Qu.:1781055   1st Qu.:11974960   Class :character   Class :character  
##  Median :3564740   Median :12010619   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :3574290   Mean   :11973896                                        
##  3rd Qu.:5376446   3rd Qu.:12046081                                        
##  Max.   :7135304   Max.   :12085764                                        
##                                                                            
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##  Length:91318       Length:91318       Length:91318       Length:91318      
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##  location_description    arrest            domestic              beat     
##  Length:91318         Length:91318       Length:91318       Min.   : 111  
##  Class :character     Class :character   Class :character   1st Qu.: 612  
##  Mode  :character     Mode  :character   Mode  :character   Median :1021  
##                                                             Mean   :1136  
##                                                             3rd Qu.:1654  
##                                                             Max.   :2535  
##                                                                           
##     district          ward       community_area    fbi_code        
##  Min.   : 1.00   Min.   : 1.00   Min.   : 1.00   Length:91318      
##  1st Qu.: 6.00   1st Qu.:10.00   1st Qu.:23.00   Class :character  
##  Median :10.00   Median :23.00   Median :32.00   Mode  :character  
##  Mean   :11.13   Mean   :22.86   Mean   :37.61                     
##  3rd Qu.:16.00   3rd Qu.:34.00   3rd Qu.:56.00                     
##  Max.   :31.00   Max.   :50.00   Max.   :77.00                     
##                  NA's   :2                                         
##   x_coordinate      y_coordinate          year         month          
##  Min.   :1092647   Min.   :1813897   Min.   :2020   Length:91318      
##  1st Qu.:1152959   1st Qu.:1857892   1st Qu.:2020   Class :character  
##  Median :1166541   Median :1890260   Median :2020   Mode  :character  
##  Mean   :1164941   Mean   :1884924   Mean   :2020                     
##  3rd Qu.:1176618   3rd Qu.:1907957   3rd Qu.:2020                     
##  Max.   :1205112   Max.   :1951507   Max.   :2020                     
##  NA's   :751       NA's   :751                                        
##       day         updated_on          latitude          longitude        
##  Min.   : 1.00   Length:91318       Length:91318       Length:91318      
##  1st Qu.: 9.00   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median :16.00   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :15.64                                                           
##  3rd Qu.:22.00                                                           
##  Max.   :31.00                                                           
##                                                                          
##    location             hash           point_date       geom        
##  Length:91318       Length:91318       Mode:logical   Mode:logical  
##  Class :character   Class :character   NA's:91318     NA's:91318    
##  Mode  :character   Mode  :character                                
##                                                                     
##                                                                     
##                                                                     
##                                                                     
##      Hours         Weekday         
##  Min.   : 0.00   Length:91318      
##  1st Qu.: 9.00   Class :character  
##  Median :14.00   Mode  :character  
##  Mean   :12.96                     
##  3rd Qu.:18.00                     
##  Max.   :23.00                     
##

Se realizó un análisis de los datos para identificar y manejar los valores faltantes. Se encontró que las columnas de Coordenadas X y Y tenían algunos valores faltantes. Sin embargo, dado que representaban menos del 1% del total de registros, se tomó la decisión de eliminar estos registros para mantener la integridad de los datos.

## [1] "Resumen de datos eliminados"
##         ward x_coordinate y_coordinate     latitude    longitude 
##            2          751          751          751          751

Se realizaron algunas transformaciones en los datos para facilitar su análisis. Una de estas transformaciones fue la extracción del día de la semana y el día del mes de la fecha del incidente. Esta información puede ser útil para identificar patrones temporales en los incidentes criminales, como si ocurren con más frecuencia en ciertos días de la semana o en ciertos días del mes. También, se clasificaron los delitos como violentos y no violentos con el fin de poder agrupar la información y realizar mejor el análisis.

Clasificación de delitos

Por otro lado, se realiza la siguiente clasificación de incidentes o delitos categorizados como violentos o no violentos. Esta categorización se basa en diversos factores, incluyendo la gravedad del delito que implica daño físico o amenazas a la integridad de una persona, así como su impacto en la víctima. Además, se consideran las definiciones legales pertinentes y la percepción social de estos actos.

Clasificación de Tipos de Crimen
primary_type definicion Clasificacion
BURGLARY Acceso no autorizado a propiedad con intención de cometer un delito. No_Violent
CONCEALED CARRY LICENSE VIOLATION Portar un arma de fuego sin el permiso legal correspondiente. No_Violent
CRIMINAL DAMAGE Daño físico o daño a la propiedad de otra persona intencionalmente. No_Violent
CRIMINAL TRESPASS Ingresar o permanecer en propiedad ajena sin autorización legal. No_Violent
DECEPTIVE PRACTICE Engaño para obtener dinero, bienes u otro beneficio ilegalmente. No_Violent
GAMBLING Apuestas ilegales o juegos de azar. No_Violent
INTERFERENCE WITH PUBLIC OFFICER Impedir o interferir con las funciones de un oficial público. No_Violent
INTIMIDATION Amenaza o intimidación para provocar miedo o daño emocional. No_Violent
LIQUOR LAW VIOLATION Violación de leyes relacionadas con la venta o consumo de alcohol. No_Violent
MOTOR VEHICLE THEFT Robo o intento de robo de un vehículo motorizado. No_Violent
NARCOTICS Producción, distribución o posesión ilegal de drogas controladas. No_Violent
OBSCENITY Material obsceno que infringe las leyes de moralidad pública. No_Violent
OTHER NARCOTIC VIOLATION Violación de leyes relacionadas con narcóticos no especificadas. No_Violent
OTHER OFFENSE Delitos que no entran en otras categorías principales. No_Violent
PROSTITUTION Prostitución o solicitar servicios sexuales a cambio de dinero. No_Violent
PUBLIC INDECENCY Comportamiento sexual público que infringe las leyes. No_Violent
PUBLIC PEACE VIOLATION Amenaza o perturbación del orden público o la paz. No_Violent
THEFT Robo de bienes personales sin contacto físico con la víctima. No_Violent
WEAPONS VIOLATION Uso ilegal o posesión de armas de fuego u otros instrumentos peligrosos. No_Violent
ARSON Incendio premeditado de propiedad ajena. Violent
ASSAULT Ataque físico o amenaza inminente de daño físico. Violent
BATTERY Contacto físico no consentido que resulta en daño corporal. Violent
CRIM SEXUAL ASSAULT Ataque sexual o amenaza de ataque sexual. Violent
CRIMINAL SEXUAL ASSAULT Ataque sexual con penetración u otros actos sexuales forzados. Violent
HOMICIDE Asesinato intencional de otra persona. Violent
HUMAN TRAFFICKING Tráfico ilegal de personas para explotación sexual o laboral. Violent
KIDNAPPING Secuestro o privación ilegal de libertad de una persona. Violent
OFFENSE INVOLVING CHILDREN Delitos que involucran a menores de edad como víctimas. Violent
ROBBERY Robo o intento de robo con violencia o amenaza de violencia. Violent
SEX OFFENSE Actos sexuales ilegales que no constituyen violación. Violent
STALKING Acoso persistente o acecho de una persona. Violent

Con esto tenemos que el 65.3% de los delitos reportados fueron categorizados como violentos, mientras que los delitos no violentos representan el 34.7% del total de los reportes. Esta distinción nos permite entender la composición delictiva en Chicago y enfocar nuestro análisis en las características específicas de cada tipo de crimen.

La ventana de observación abarca desde enero hasta junio del 2020, un período significativamente afectado por el inicio de la pandemia de COVID-19. Durante este tiempo, se encontró que el mes con el mayor número de casos de delitos reportados, tanto violentos como no violentos, fue marzo. Por otro lado, abril fue el mes con el menor número de reportes. Este análisis inicial nos proporciona una visión temporal importante de la incidencia delictiva en Chicago durante el inicio de la pandemia.

Específicamente, durante el periodo de análisis de enero a junio de 2020, se identificaron 11 delitos que tuvieron más de 2500 reportes. De estos, tres pertenecen a la categoría de delitos violentos. Entre los crímenes más reportados se destacan “Battery”, clasificado como violento, y “Theft”, clasificado como no violento. Estos hallazgos subrayan la prevalencia y la significativa incidencia de estos tipos de delitos en Chicago durante el primer semestre del año afectado por el inicio de la pandemia de COVID-19.

Por otro lado, se identificaron 10 delitos que tuvieron menos de 2500 pero más de 90 reportes durante el periodo analizado. De estos, seis se clasifican como delitos violentos. Entre estos, el crimen más reportado es “Criminal trespass”, clasificado como no violento. Por el contrario, el menos reportado es “Prostitution”, también categorizado como no violento. Estos datos reflejan una variedad de delitos significativamente reportados en Chicago durante el primer semestre de 2020, destacando tanto los incidentes violentos como los no violentos en la ciudad.

Por último, se identificaron 10 delitos que fueron reportados menos de 90 veces durante el año. Entre estos delitos, el más frecuentemente reportado es “Stalking”, categorizado como violento. Por otro lado, el menos reportado es “Human trafficking”, también clasificado como delito violento. Estos datos proporcionan un panorama adicional sobre la frecuencia de delitos menos comunes en Chicago durante el año analizado, resaltando la presencia de incidentes tanto violentos como no violentos en la ciudad.

A continuación, se detallan los delitos más frecuentemente cometidos, categorizados por violentos y no violentos.

En el primer gráfico se detalla que el tipo de crimen más común es la agresión “BATTERY”, seguido de asalto “ASSAULT”, robo “ROBBERY”, delitos que involucran a niños “OFFENSE INVOLVING CHILDREN” y asalto sexual criminal “CRIMINAL SEXUAL ASSAULT”. La agresión es “BATTERY”, el crimen violento más común, cuenta con más de 17.500 incidentes.

El segundo gráfico muestra los cinco tipos de crímenes no violentos más frecuentes. El robo “THEFT” es el crimen más común, seguido de daño criminal “CRIMINAL DAMAGE”, práctica engañosa “DECEPTIVE PRACTICE”, otros delitos “OTHER OFFENSES” y robo en viviendas “BURGLARY”. El robo “THEFT” es el crimen más común, con más de 17.500 incidentes

En el primer gráfico, “Proporción de crímenes violentos”, se muestra que solo el 15.24% de los crímenes violentos reportados resultaron en un arresto. Esto podría indicar una posible dificultad, como la falta de recursos para investigar estos crímenes, la dificultad para identificar a los perpetradores, entre otros.

El segundo gráfico, “Proporción de crímenes no violentos”,, muestra una situación un poco mejor, con un 19.36% de los crímenes no violentos reportados que resultaron en un arresto. Aunque esta cifra es mayor que la de los crímenes violentos, todavía indica que la gran mayoría de estos crímenes no resultan en un arresto.

También se realizó un análisis mediante un diagrama de árbol para identificar los 10 lugares donde se reportaron más crímenes en Chicago. Se encontró que la mayoría de los delitos ocurren en la calle, seguidos por residencias y apartamentos. En menor proporción, se registraron incidentes en pequeñas tiendas, estaciones de gas, callejones y otros tipos de lugares. Este análisis espacial proporciona una visión detallada de los entornos más vulnerables a la incidencia delictiva en la ciudad.

Además, se exploró la distribución de crímenes por hora, revelando patrones distintivos entre delitos violentos y no violentos. Los delitos no violentos mostraron una mayor frecuencia alrededor del mediodía, mientras que los delitos violentos se concentraron más entre las 2 p.m. y las 6 p.m., con un pico de 1500 a 2000 reportes.

Asimismo, se observó un aumento notable en la cantidad de crímenes tanto violentos como no violentos el día 18 de cada mes. Por otro lado, se evidenció una disminución en la frecuencia de crímenes hacia el final de cada mes. Estos hallazgos proporcionan insights valiosos sobre los patrones temporales de la actividad delictiva en la ciudad de Chicago durante el periodo estudiado.

Para entender mejor la distribución geográfica de los crímenes en Chicago, se realizó un análisis de agrupamiento, se aplicó un método de clustering para agrupar estos puntos. En este caso, se decidió utilizar un solo clúster para entender la demografía de Chicago desde otra perspectiva. Finalmente se crearon mapas de calor. Estos mapas permiten visualizar de manera intuitiva las áreas de alta concentración de crímenes en la ciudad

Mapa de Chicago: Este gráfico se basa en las coordenadas geográficas para representar la demografía de Chicago, proporcionando una visión general para luego poder evidenciar la distribución de los crímenes en la ciudad.

Mapa de calor de crímenes violentos y Mapa de crímenes no violentos: Los mapas de calor se utilizan para identificar las zonas de la ciudad donde se concentran los crímenes violentos y no violentos. Donde se mira la densidad de los tipos de crímenes en diferentes áreas.

El gráfico de crímenes violentos muestra que estos crímenes están dispersos por toda la ciudad, pero hay tres zonas específicas donde la incidencia es mayor. Este patrón puede indicar áreas de alta tensión o conflictividad.

En contraste, el gráfico de crímenes no violentos muestra una distribución menos concentrada, con dos áreas principales de alta incidencia. Esto podría sugerir que los crímenes no violentos están más relacionados otros factores.

Mapa de calor de crímenes en Chicago: Se superpuso los mapas de calor de los crímenes violentos y no violentos proporcionado una visión general de la criminalidad en Chicago. Esta representación permite comparar directamente las áreas de alta incidencia de ambos tipos de crímenes. Dando a entender que hay dos zonas criticas en temas de criminalidad

Conclusiones

Basado en esta información sobre los crímenes en la ciudad de Chicago durante el período analizado, se pueden extraer las siguientes conclusiones:

Distribución y Tipología de Crímenes: Se identificó una clara distinción entre crímenes violentos y no violentos, siendo “Battery” y “Theft” los más frecuentemente reportados en sus respectivas categorías.

La mayoría de los crímenes ocurrieron en la calle, seguidos por residencias y apartamentos, lo que resalta estos entornos como los más vulnerables.

Impacto de la Pandemia de COVID-19: El análisis de los datos reveló que marzo fue el mes con el mayor número de crímenes reportados, coincidiendo con el inicio de la pandemia de COVID-19. Abril, por el contrario, mostró el menor número de reportes, posiblemente debido a las restricciones y cambios en la actividad social.

Eficiencia en la Aplicación de la Ley: Solo un porcentaje relativamente bajo de los crímenes reportados resultaron en arrestos, con un 15.42% para los crímenes violentos y un 19.23% para los no violentos. Esto destaca desafíos significativos en la resolución y aplicación de la ley en la ciudad.

Patrones Temporales de Crímenes: Los crímenes no violentos mostraron picos alrededor del mediodía, mientras que los crímenes violentos tuvieron mayor incidencia entre las 2 p.m. y las 6 p.m. Esto sugiere diferentes comportamientos delictivos durante distintas horas del día.

Análisis Espacial y Temporal: El diagrama de árbol reveló que la mayoría de los crímenes ocurren en entornos urbanos como calles y residencias, destacando áreas específicas que podrían beneficiarse de medidas adicionales de seguridad y vigilancia.

En conjunto, estos hallazgos proporcionan una comprensión profunda de la dinámica delictiva en Chicago, resaltando áreas de preocupación y oportunidades para intervenciones efectivas en la prevención del crimen y mejora de la seguridad pública.