Desarrollo de un modelo basado en analítica de datos que permite explicar la reincidencia delictiva de una persona condenada que se encuentre o haya estado bajo la vigilancia del instituto nacional penitenciario y carcelario INPEC

Abstract

Este estudio tiene como objetivo el entendimiento de la reincidencia delictiva partiendo de una serie de características o variables de las personas que fueron condenadas. Entender la reincidencia delictiva es muy relevante dado que ella agrava las cifras de sobrepoblación de los establecimientos de reclusión en Colombia, la cual se traduce en hacinamiento e impacto negativo del proceso de resocialización de las personas condenadas. Para desarrollar los objetivos del proyecto se utilizó la metodología de proyectos de minería de datos llamada crisp-dm, con ella se lograron entender y preparar los datos, modelar los diferentes algoritmos usados en la investigación y finalmente realizar análisis y evaluación de los resultados. Se pudo concluir que existen variables que impactan en mayor o menor medida la reincidencia delictiva, lo cual permitió clasificar correctamente tanto a personas reincidentes como no reincidentes con un acierto del 76%. Entender la reincidencia delictiva y cuales son aquellas variables que más inciden en ella podría aportar beneficios sociales para el estado mediante el acompañamiento gubernamental de los perfiles más vulnerables. También se podrían obtener beneficios económicos mediante la reducción de los índices de reincidencia logrando con ello, la disminución de la responsabilidad económica que representan las personas privadas de la libertad para el estado.