Análisis de una mujer viviendo en la CDMX para otras mujeres (Aplicación DataLab)
Catharina Belden
8/2/2020
Introducción
El objetivo del presente análisis es encontrar patrones en las edades, los horarios y lugares de las mujeres victimas en la Ciudad de México de acoso sexual, abuso sexual y feminicidios. Esto con el fin de concientizar y apoyar a las mujeres como yo que vivimos en la ciudad y caminamos en las calles para ir a la universidad, el trabajo, etc. Así como de estudio preliminar para las autoridades. Los resultado obtenidos pueden ser una herramienta para que se puedan tomar mayores medidas preventivas.
Hipótesis
Demostrar que los delitos de abuso sexual, acoso sexual y feminicidio ocurren con más frecuencia en ciertas horas del día y con mayor concentración en ciertas delegaciones.
Base de datos
Estaré trabajando con la base de datos, “Víctimas en carpeta de investigación PGJ”, extraída del portal de datos abiertos de la CDMX: https://datos.cdmx.gob.mx/explore/dataset/victimas-en-carpetas-de-investigacion-pgj/table/
Las variables son:
- FechaInicio: La fecha en que se abrió la carpeta de investigación.
- Delito: Concepto específico que describe el delito
- Categoría: Clasificación general que describe al delito.
- Sexo: Sexo de la víctima (nota: no aplica para personas morales NA)
- Edad: Edad de la víctima (nota: no aplica para personas morales NA, nota2: hay edades que no fueron registradas)
- CalidadJurídica: Estado ante la ley de la víctima
- FechaHecho: Fecha en la que sucedió el delito.
- HoraHecho: Hora en la que sucedió el delito.
- HoraInicio: Hora en la que se realizó la denuncia.
- Geopoint: Estructura de datos que muestra las coordenadas donde se cometió el delito.
- AlcandiaHechos: Alcaldía donde sucedió el delito.
- ColoniaHechos: Colonia donde sucedió el delito.
- Persona_Fisica: Variable de tipo boolean para clasificar si la víctima es o no una persona física.
Descargar Datos
wd <- setwd("/Users/student/Documents/Aplicaciones/DataLab")
data <- read.csv("datalab.csv")
attach(data)Limpiar datos
unique(data$Delito)## [1] ROBO A CASA HABITACION SIN VIOLENCIA
## [2] LESIONES INTENCIONALES POR GOLPES
## [3] DESAPARICION FORZADA DE PERSONAS
## [4] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL A AUTOMOVIL
## [5] VIOLENCIA FAMILIAR
## [6] ABUSO SEXUAL
## [7] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO PARTICULAR SIN VIOLENCIA
## [8] TENTATIVA DE EXTORSION
## [9] ROBO A PASAJERO A BORDO DE TRANSPORTE PÚBLICO CON VIOLENCIA
## [10] PERDIDA DE LA VIDA POR PARO CARDIACO
## [11] ROBO DE OBJETOS
## [12] ROBO A PASAJERO A BORDO DE PESERO COLECTIVO CON VIOLENCIA
## [13] FRAUDE
## [14] FALSIFICACION DE TITULOS AL PORTADOR Y DOCUMENTOS DE CREDITO PUBLICO
## [15] RESISTENCIA DE PARTICULARES (SE OPONGA O RESISTA)
## [16] ENCUBRIMIENTO
## [17] ROBO A NEGOCIO SIN VIOLENCIA
## [18] ROBO A PASAJERO / CONDUCTOR DE VEHICULO CON VIOLENCIA
## [19] NARCOMENUDEO POSESION SIMPLE
## [20] AMENAZAS
## [21] LESIONES CULPOSAS
## [22] ROBO A TRANSEUNTE EN VIA PUBLICA CON VIOLENCIA
## [23] ROBO DE OBJETOS DEL INTERIOR DE UN VEHICULO
## [24] DISPAROS DE ARMA DE FUEGO
## [25] PERDIDA DE LA VIDA POR SUICIDIO
## [26] ABANDONO DE PERSONA
## [27] NARCOMENUDEO POSESIÓN CON FINES DE VENTA, COMERCIO Y SUMINISTRO
## [28] DESPOJO
## [29] DDH OTRAS MATERIAS
## [30] ROBO A PASAJERO EN RTP CON VIOLENCIA
## [31] ABUSO DE CONFIANZA
## [32] USURPACIÓN DE IDENTIDAD
## [33] PERDIDA DE LA VIDA POR OTRAS CAUSAS
## [34] ROBO A PASAJERO A BORDO DE METROBUS SIN VIOLENCIA
## [35] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA CULPOSA POR TRÁNSITO VEHICULAR A AUTOMOVIL
## [36] ROBO A TRANSEUNTE EN VIA PUBLICA SIN VIOLENCIA
## [37] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO PARTICULAR CON VIOLENCIA
## [38] ROBO DE DOCUMENTOS
## [39] ROBO A PASAJERO A BORDO DE METRO SIN VIOLENCIA
## [40] ROBO A TRANSEUNTE SALIENDO DEL BANCO CON VIOLENCIA
## [41] ROBO DE PLACA DE AUTOMOVIL
## [42] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL
## [43] VIOLACION
## [44] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO PÚBLICO CON VIOLENCIA
## [45] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA CULPOSA
## [46] ABUSO DE AUTORIDAD
## [47] USO DE DOCUMENTO FALSO
## [48] ACOSO SEXUAL
## [49] DISCRIMINACION
## [50] LESIONES CULPOSAS POR TRANSITO VEHICULAR EN COLISION
## [51] ROBO DE ACCESORIOS DE AUTO
## [52] ROBO A REPARTIDOR CON VIOLENCIA
## [53] HOMICIDIO POR ARMA DE FUEGO
## [54] ROBO DE MOTOCICLETA SIN VIOLENCIA
## [55] ROBO A NEGOCIO CON VIOLENCIA
## [56] FALSIFICACION DE DOCUMENTOS
## [57] LESIONES INTENCIONALES POR ARMA BLANCA
## [58] LA ADMINISTRACION DE JUSTICIA
## [59] LESIONES INTENCIONALES POR ARMA DE FUEGO
## [60] ROBO DE DINERO
## [61] DELITOS DE ABOGADOS PATRONOS Y LITIGANTES
## [62] ALLANAMIENTO DE MORADA
## [63] ROBO DE OBJETOS A ESCUELA
## [64] TRATA DE PERSONAS
## [65] PRIVACION DE LA LIBERTAD PERSONAL
## [66] ROBO A PASAJERO / CONDUCTOR DE TAXI CON VIOLENCIA
## [67] ROBO A PASAJERO A BORDO DE TAXI CON VIOLENCIA
## [68] COHECHO
## [69] ROBO A PASAJERO A BORDO DE TAXI SIN VIOLENCIA
## [70] FALSEDAD DE DECLARACIONES
## [71] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO PÚBLICO SIN VIOLENCIA
## [72] DDH ANONIMAS
## [73] LESIONES CULPOSAS POR CAIDA DE VEHÍCULO EN MOVIMIENTO
## [74] PORTACION ARMA/PROHIB.
## [75] ROBO A PASAJERO A BORDO DE METRO CON VIOLENCIA
## [76] TENTATIVA DE ROBO
## [77] ROBO DE ARMA
## [78] LESIONES CULPOSAS POR TRANSITO VEHICULAR
## [79] SUSTRACCION DE MENORES
## [80] ROBO DE MOTOCICLETA CON VIOLENCIA
## [81] TORTURA
## [82] LESIONES INTENCIONALES
## [83] HOMICIDIO POR ARMA BLANCA
## [84] COBRANZA ILEGITIMA
## [85] ROBO A PASAJERO A BORDO DE TRANSPORTE PÚBLICO SIN VIOLENCIA
## [86] ROBO A PASAJERO A BORDO DE METROBUS CON VIOLENCIA
## [87] VIOLACION EQUIPARADA
## [88] PORNOGRAFIA INFANTIL
## [89] ROBO A CASA HABITACION Y VEHICULO SIN VIOLENCIA
## [90] DELITOS AMBIENTALES
## [91] ROBO DE VEHICULO DE PEDALES
## [92] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL A NEGOCIO
## [93] PERDIDA DE LA VIDA POR SUICIDIO EN EL METRO
## [94] INTIMIDACION
## [95] INSOLVENCIA ALIMENTARIA
## [96] LESIONES CULPOSAS POR CAIDA
## [97] PERDIDA DE LA VIDA POR INTOXICACION
## [98] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL A BIENES INMUEBLES
## [99] FEMINICIDIO
## [100] ROBO A TRANSEUNTE EN NEGOCIO CON VIOLENCIA
## [101] HOMICIDIO CULPOSO POR TRÁNSITO VEHICULAR (COLISION)
## [102] ROBO DE ANIMALES
## [103] NEGACION DEL SERVICIO PUBLICO
## [104] PERDIDA DE LA VIDA POR QUEMADURA
## [105] HOMICIDIO POR GOLPES
## [106] ROBO A TRANSEUNTE EN PARQUES Y MERCADOS CON VIOLENCIA
## [107] DDH RELACIONADAS
## [108] ROBO A CASA HABITACION CON VIOLENCIA
## [109] DDH CERESO
## [110] EXTORSION
## [111] PERDIDA DE LA VIDA POR ENFERMEDAD
## [112] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA CULPOSA POR TRÁNSITO VEHICULAR A BIENES INMUEBLES
## [113] HOMICIDIO CULPOSO POR TRÁNSITO VEHICULAR (ATROPELLADO)
## [114] DDH REDES
## [115] MALTRATO ANIMAL
## [116] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL A CASA HABITACION
## [117] POSESION DE VEHICULO ROBADO
## [118] ROBO A TRANSEUNTE Y VEHICULO CON VIOLENCIA
## [119] ROBO A TRANSEUNTE SALIENDO DEL CAJERO CON VIOLENCIA
## [120] HOMICIDIO CULPOSO POR TRÁNSITO VEHICULAR (CAIDA)
## [121] ROBO A REPARTIDOR SIN VIOLENCIA
## [122] CORRUPCION DE MENORES
## [123] ROBO A REPARTIDOR Y VEHICULO CON VIOLENCIA
## [124] OPERACIONES CON RECURSOS DE PROCEDENCIA ILICITA
## [125] TENTATIVA DE FRAUDE
## [126] DENUNCIA DE HECHOS
## [127] ROBO A PASAJERO EN TREN LIGERO SIN VIOLENCIA
## [128] VIOLACION EQUIPARADA POR CONOCIDO
## [129] LESIONES CULPOSAS POR QUEMADURAS
## [130] ABORTO
## [131] PERDIDA DE LA VIDA POR CAIDA
## [132] PERSONAS EXTRAVIADAS
## [133] ROBO DE ALHAJAS
## [134] ROBO A TRANSEUNTE DE CELULAR SIN VIOLENCIA
## [135] ROBO A SUCURSAL BANCARIA (SUPERMERCADO) SIN VIOLENCIA
## [136] CONTRA FUNCIONARIOS PUBLICOS
## [137] ROBO A OFICINA PÚBLICA SIN VIOLENCIA
## [138] ROBO A PASAJERO A BORDO DE PESERO COLECTIVO SIN VIOLENCIA
## [139] HOMICIDIOS INTENCIONALES (OTROS)
## [140] ROBO A TRANSPORTISTA Y VEHICULO PESADO CON VIOLENCIA
## [141] PORTACION DE ARMA DE FUEGO
## [142] VIOLACION TUMULTUARIA
## [143] ATAQUE A LAS VIAS GENERALES DE COMUNICACIÓN
## [144] ROBO A PASAJERO EN AUTOBUS FORANEO SIN VIOLENCIA
## [145] DELITOS ELECTORALES
## [146] ROBO A REPARTIDOR Y VEHICULO SIN VIOLENCIA
## [147] LESIONES CULPOSAS ACCIDENTE LABORAL
## [148] EJERCICIO INDEBIDO DEL SERVIDOR PUBLICO
## [149] SECUESTRO EXPRESS (PARA COMETER ROBO O EXTORSIÓN)
## [150] ROBO A TRANSEUNTE EN RESTAURANT CON VIOLENCIA
## [151] PERDIDA DE LA VIDA POR PRECIPITACION
## [152] HOMICIDIO CULPOSO FUERA DEL D.F (COLISION)
## [153] ROBO A CASA HABITACION Y VEHICULO CON VIOLENCIA
## [154] ROBO A TRANSEUNTE EN HOTEL CON VIOLENCIA
## [155] VIOLACION DE CORRESPONDENCIA
## [156] PRIV. ILEGAL DE LA LIB. Y ROBO DE VEHICULO
## [157] TENTATIVA DE HOMICIDIO
## [158] DAÑO SUELO (ACTIVIDAD, INVASIÓN O EXTRACCIÓN)
## [159] TENTATIVA DE ROBO DE VEHICULO
## [160] TENTATIVA DE SUICIDIO
## [161] USURPACION DE PROFESION
## [162] QUEBRANTAMIENTO DE SELLOS
## [163] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO DE TRANSPORTE CON VIOLENCIA
## [164] TALA
## [165] ATAQUE A LAS VIAS DE COMUNICACION (DAÑO A VIAS O MEDIOS DE TRANSPORTE)
## [166] USURPACION DE FUNCIONES
## [167] PERDIDA DE LA VIDA POR ASFIXIA
## [168] HOMICIDIO POR AHORCAMIENTO
## [169] DDH SIN DATOS
## [170] REVELACION DE SECRETOS
## [171] RESPONSABILIDAD PROFESIONAL
## [172] DDH FDS
## [173] HOMICIDIO CULPOSO POR ARMA DE FUEGO
## [174] CONTRA EL ESTADO CIVIL
## [175] ROBO A SUCURSAL BANCARIA (ASALTO BANCARIO) CON VIOLENCIA
## [176] DELITOS CONTRA LA SALUD
## [177] REGULACIÓN URBANA
## [178] DDH FRVT
## [179] ROBO DE FLUIDOS
## [180] PERDIDA DE LA VIDA POR ACCIDENTE LABORAL
## [181] DESOBEDENCIA DE PARTICULARES
## [182] ROBO A TRANSEUNTE DE CELULAR CON VIOLENCIA
## [183] ROBO A PASAJERO EN TROLEBUS CON VIOLENCIA
## [184] PLAGIO O SECUESTRO
## [185] TENTATIVA DE VIOLACION
## [186] ROBO A NEGOCIO Y VEHICULO CON VIOLENCIA
## [187] ESTUPRO
## [188] USO INDEBIDO DE ATRIBUCIONES Y FACULTADES
## [189] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO OFICIAL SIN VIOLENCIA
## [190] ROBO A PASAJERO EN AUTOBÚS FORÁNEO CON VIOLENCIA
## [191] PERDIDA DE LA VIDA ASFIXIA POR ALIMENTOS/ LIQUIDOS
## [192] ROBO A NEGOCIO Y VEHICULO SIN VIOLENCIA
## [193] ROBO DE MAQUINARIA CON VIOLENCIA
## [194] PERDIDA DE LA VIDA POR DERRUMBE
## [195] VARIACION DE NOMBRE O DOMICILIO
## [196] LESIONES INTENCIONALES Y ROBO DE VEHICULO
## [197] INHUMACIONES Y/O EXHUMACIONES
## [198] ROBO DE MAQUINARIA SIN VIOLENCIA
## [199] DDH OFICIO COLABORACION
## [200] HOMICIDIO CULPOSO
## [201] ROBO A PASAJERO EN TROLEBUS SIN VIOLENCIA
## [202] VIOLACION TUMULTUARIA EQUIPARADA
## [203] ROBO A TRANSEUNTE EN VIA PUBLICA (NOMINA) CON VIOLENCIA
## [204] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO OFICIAL CON VIOLENCIA
## [205] PECULADO
## [206] CONTAMINACIÓN O RESIDUOS
## [207] GESTIÓN AMBIENTAL
## [208] PRIVACION DE LA LIBERTAD PERSONAL (REALIZAR ACTO SEXUAL)
## [209] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA CULPOSA POR TRÁNSITO VEHICULAR A VIAS DE COMUNICACION
## [210] EXPLOTACIÓN DE MENOR O DISCAPACITADO
## [211] PERDIDA DE LA VIDA POR CONGESTION ALCOHOLICA
## [212] ROBO A OFICINA PÚBLICA CON VIOLENCIA
## [213] ROBO A PASAJERO EN TREN SUBURBANO SIN VIOLENCIA
## [214] LENOCINIO
## [215] ROBO A PASAJERO EN RTP SIN VIOLENCIA
## [216] HOMICIDIO CULPOSO FUERA DEL D.F (ATROPELLADO)
## [217] ROBO DE VEHICULO DE SERVICIO DE TRANSPORTE SIN VIOLENCIA
## [218] PERDIDA DE LA VIDA POR AHOGAMIENTO
## [219] FALSIFICACION DE SELLOS, MARCAS, LLAVES Y OTROS
## [220] VIOLACION EQUIPARADA Y ROBO DE VEHICULO
## [221] DDH INCOMPETENCIA
## [222] BIGAMIA
## [223] ROBO EN INTERIOR DE EMPRESA (NOMINA) SIN VIOLENCIA
## [224] INTIMIDACION (EVITAR DENUNCIA, APORTE INFORMACIÓN O PRUEBAS)
## [225] OTROS DELITOS
## [226] ROBO A PASAJERO EN ECOBUS CON VIOLENCIA
## [227] PELIGRO DE CONTAGIO
## [228] OPOSICION A LA OBRA PUBLICA
## [229] ROBO A PASAJERO EN TREN LIGERO CON VIOLENCIA
## [230] EXHORTOS
## [231] ROBO A SUCURSAL BANCARIA (SUPERMERCADO) CON VIOLENCIA
## [232] HOMICIDIO CULPOSO POR TRÁNSITO VEHICULAR
## [233] DAÑO EN PROPIEDAD AJENA INTENCIONAL A VIAS DE COMUNICACION
## [234] TRAFICO DE INFLUENCIA
## [235] DIFAMACION
## [236] VIOLACION TUMULTUARIA EQUIPARADA POR CONOCIDO
## [237] ROBO A TRANSPORTISTA Y VEHICULO PESADO SIN VIOLENCIA
## [238] ENRIQUECIMIENTO ILICITO
## [239] SABOTAJE
## [240] CAMBIO DE USO DE SUELO
## [241] ASOCIACION DELICTUOSA
## [242] ROBO A TRANSEUNTE EN TERMINAL DE PASAJEROS CON VIOLENCIA
## [243] ROBO EN INTERIOR DE EMPRESA (NOMINA) CON VIOLENCIA
## [244] EVASION DE PRESOS
## [245] ULTRAJES
## [246] USO INDEBIDO DE CONDECORACIONES UNIFORMES E INSIGNIAS
## [247] ROBO DURANTE TRASLADO DE VALORES (NOMINA) CON VIOLENCIA
## [248] VIOLACION DE LA INTIMIDAD
## [249] ROBO A PASAJERO EN ECOBUS SIN VIOLENCIA
## [250] ENTREGA ILEGITIMA DE UN MENOR
## [251] OTROS AMBIENTALES
## [252] CONTAGIO VENERERO
## [253] CALUMNIAS
## [254] CONCUSION
## 254 Levels: ABANDONO DE PERSONA ABORTO ... VIOLENCIA FAMILIARDespués de observar los 254 delitos diferentes que existen en la base de datos, veo que los relevantes para mi analisis serán: ABUSO SEXUAL, ACOSO SEXUAL y FEMINICIDIO.
num.victimas <- nrow(data)
female.data <- data[which(data$Delito == "ABUSO SEXUAL" | data$Delito == "ACOSO SEXUAL" | data$Delito == "FEMINICIDIO"), ]
(nrow(female.data)/nrow(data))*100## [1] 2.664489En la base de datos hay 200,789 víctimas que denunciaron ante la PGJ. De este total, el 2.66% de los delitos fueron de acoso sexual, abuso sexual y feminicidio; es decir hubieron 5,350 casos denunciados.
fem <- sum(female.data$Sexo == "Femenino", na.rm = TRUE)
masc <- sum(female.data$Sexo == "Masculino", na.rm = TRUE)
na <- nrow(female.data)-fem-masctabla <- as.table(rbind(fem,masc, na))
rownames(tabla) <- c("Femenino", "Masculino", "N.A")
colnames(tabla) <- "Número victimas"ggplot(as.data.frame(tabla), aes(x=c("Femenino", "Masculino", "N.A"), y = Freq)) + theme_economist() + scale_color_economist() + ylab("Número de victimas") + geom_bar(stat="identity") + xlab("") + ggtitle("Víctimas de acoso sexual, abuso sexual y\nfeminicidio por género") + geom_text(aes(label=Freq), vjust=1.6, color="black")
De las 5,350 víctimas de estos delitos, hubieron 9 que no se identificaron por sexo (probablemente eran personas morales), 4,801 fueron mujeres y 540 fueron hombres. Me sorpendió este dato ya que un poco más del 10% de los que fueron victimas y denunciaron son hombers. Sin embargo, en razón al análisis que estoy haciendo, no incluiré los casos de denuncias masculinas.
Borraré de mi base de datos a los hombres y los NA’s.
female.data <- female.data[!(female.data$Sexo == "Masculino"),]
female.data <- female.data[-which(is.na(female.data$Sexo)), ]Edad de las víctimas
edad.victimas <- count(female.data, Edad)ggplot(edad.victimas, aes(x=Edad, y = n)) + geom_bar(stat="identity") + theme_economist() + scale_color_economist() + ggtitle("Edad de las víctimas") + ylab("Número de victimas")## Warning: Removed 1 rows containing missing values (position_stack).
Podemos ver que hay una mayor concentración de edad de las victimas que se encuentra entre los 12-27 años de edad. La edad que presentó mayores abusos fueron niñas de 14, 15 y 16 años.
Delegación donde sucedió el delito
alcaldia.hechos <- count(female.data, AlcaldiaHechos)
x <- alcaldia.hechos$AlcaldiaHechosLos datos contienen otros estados de México por lo que extraeré solo los datos de las 16 delegaciones de la CDMX.
alcaldia.hechos <- alcaldia.hechos[(x == "ALVARO OBREGON" | x == "AZCAPOTZALCO" | x == "BENITO JUAREZ" | x == "COYOACAN" | x == "CUAJIMALPA DE MORELOS" | x == "CUAUHTEMOC" | x == "GUSTAVO A MADERO" | x == "IZTACALCO" | x == "IZTAPALAPA" | x == "LA MAGDALENA CONTRERAS" | x == "MIGUEL HIDALGO" | x == "MILPA ALTA" | x == "TLAHUAC" | x == "TLALPAN" | x == "VENUSTIANO CARRANZA" | x == "XOCHIMILCO"),]
alcaldia.hechos$AlcaldiaHechos <- factor(alcaldia.hechos$AlcaldiaHechos, levels = alcaldia.hechos$AlcaldiaHechos[order(-alcaldia.hechos$n)])ggplot(alcaldia.hechos, aes(x=AlcaldiaHechos, y = n)) + geom_bar(stat="identity") + theme_economist() + scale_color_economist() + ggtitle("Alcaldía con mayores victimas") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) + xlab("Delegaciones CDMX") + ylab("Número de victimas")
Podemos apreciar de la gráfica las delegaciones con mayores delitos cometidos por abuso sexual, acoso sexual y feminicidios. Se podría decir que Iztapalapa es la delegación más peligrosa y Milpa Alta la menos. Sin embargo, hay que destacar que Alvaro Obregón, delegación donde está el ITAM, ocupa el cuarto lugar como alcaldía con mayores víctimas. Esto es grave. De igual manera, Coyoacán, que es la delegación en la cual yo vivo, está dentro de las primeros 8 delegaciones con mayores denuncias de acoso sexual, abuso sexual y feminicidios.
Horario en el que sucedieron los delitos
Primero debo cambiar la clase de la columna HoraHecho para poder trabajar con ella.
female.data$HoraHecho <- as.POSIXct(female.data$HoraHecho, format="%H:%M:%S")Ahora que los datos estan en “POSIXct”, lo cortaré en intervalos de 1 hora. Agregaré esto a un nuevo grupo de factores en una columna nueva llamado “nueva”.
female.data$intervalo.hora <- cut(female.data$HoraHecho, breaks = "60 min")
df.horarios <- count(female.data, intervalo.hora, na.rm=TRUE)ggplot(df.horarios, aes(x=intervalo.hora, y = n)) + geom_bar(stat="identity") + theme_economist() + scale_color_economist() + ylab("Número de victimas") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90)) + ggtitle("Total de víctimas femeninas de abuso,\n acoso o feminicidio por hora")
Nota: intenté por todos lados quitar la fecha pero no lo logré
Sorprendentemente, al mediodía existe un pico en la actividad delictiva. Sería interesante después hacer otro análisis para encontrar el por qué. Entre la 1:00am y las 6:00am son horarios en los que hay menos registros de los actos delictivos referentes.
Conclusiones
Concluyendo, pudimos analizar que existen tendencias en los actos delictivos de abuso sexual, acoso sexual y feminicidio. Estos son que la mayoría de las víctimas tiene entre 12 y 27 años de edad, que las delegaciones más delictivas son Iztapalapa, Cuauhtemoc, Gustavo Madero y Alvaro Obregón y que estos delitos suceden más durante el día.
En general, este fue un análisis preliminar acerca de cuestiones que yo como mujer viviendo en la Ciudad de México enfrento. Aun que sé que la base de datos contiene limitaciones (por ejemplo, el marco institucional en México en el que pocas personas denuncian), en lo personal me sirvió para conocer un poco los patrones delivtivos de abuso sexual, acoso sexual y feminicidio. Este estudio acompañado de otros estudios con diferentes y más datos podría ser de utilidad para las autoridades. Podrían implementar mas recursos preventivos. De igual forma, como mujer es util para estar más informada de este tipo de casos para que cada quien tome las medidas que cree necesarias.