Aplicación de inteligencia artificial para el análisis estadístico y geolocalización preventiva de delitos de robo en Paraná

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorFochesatto, Fabiana Noemí
dc.contributor.advisorElias, Walter
dc.contributor.authorBernardis, Ana Laura
dc.contributor.authorMuega, Jennifer Abril
dc.date.accessioned2026-06-08T04:16:49Z
dc.date.available2026-06-08T04:16:49Z
dc.date.issued2025-01-01
dc.description.abstractEl presente proyecto tiene como finalidad analizar la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el aporte del análisis estadístico en la geolocalización de delitos del tipo robo en la ciudad de Paraná, Entre Ríos, durante el período 2014-2024. La investigación describe tanto técnicas de Machine Learning como redes neuronales artificiales, en combinación con herramientas de análisis espacial y mapeo delictivo, con el objetivo de identificar patrones delictivos y zonas de riesgo. La población de estudio abarcó los delitos de robo, reportados o no, en la ciudad, y la muestra se conformó por 108 encuestas realizadas en los barrios Anacleto Medina, San Agustín y Maccarone. La metodología se planteó con un enfoque mixto, de tipo descriptivo-correlacional, no experimental y de corte transversal, recurriendo a encuestas, entrevistas y registros oficiales como fuentes principales de información. Los resultados evidenciaron que barrios como San Agustín y el VICOER concentran mayores índices de robo, confirmando la utilidad de los mapas de calor y del análisis predictivo para detectar patrones espaciales y temporales. Asimismo, se identificó que la combinación de IA y análisis estadístico ofrece ventajas respecto de los métodos tradicionales, al permitir un abordaje más dinámico y preventivo. Entre las limitaciones señaladas se destacan la falta de infraestructura tecnológica, la ausencia de protocolos estandarizados y los desafíos éticos vinculados al uso de datos sensibles.
dc.description.filiationFil: Bernardis, Ana Laura. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.filiationFil: Muega, Jennifer Abril. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.filiationFil: Fochesatto, Fabiana Noemí. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.filiationFil: Elias, Walter. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://rd.fcyt.uader.edu.ar/handle/123456789/140
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología. Sede Oro Verde
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licenseCreative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC-BY-NC-SA 2.5)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subjectMapeo delictivo
dc.subjectSeguridad ciudadana
dc.subjectAnálisis geoespacial
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.classificationCriminalística
dc.titleAplicación de inteligencia artificial para el análisis estadístico y geolocalización preventiva de delitos de robo en Paraná
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.openairinfo:eurepo/semantics/bachelorThesis
dc.type.snrdinfo:arrepo/semantics/trabajo final de grado
dc.uader.gradoTrabajo Final
dc.uader.sedeOro Verde
dc.uader.tituloLicenciado en Criminalística
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
PF-LC_2025_BERNARDIS#148.pdf
Tamaño:
4.57 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descripción:
Descargar
Colecciones
Licenciatura en Criminalística