Homicidios dolosos en Argentina: predicción de vınculo víctima-victimario

El presente trabajo tiene como objetivos principales analizar y desarrollar un modelo de predicción para determinar el vínculo entre la víctima y el victimario en homicidios dolosos ocurridos en Argentina durante los años 2017 a 2023, a partir de una base de datos del Ministerio de Seguridad. Se b...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gallegos Luque, Francisco, Massun, Ignacio Félix
Otros Autores: Picasso, Emilio Osvaldo
Formato: Trabajo final de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2025
Materias:
HOMICIDIO
DELITO
DOLO
Acceso en línea:https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/19946
Aporte de:
Repositorio Institucional de la Universidad Católica Argentina (UCA) de Universidad Católica Argentina
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spelling I33-R139-123456789-199462025-06-13T05:01:14Z Homicidios dolosos en Argentina: predicción de vınculo víctima-victimario Gallegos Luque, Francisco Massun, Ignacio Félix Picasso, Emilio Osvaldo Pugnalon, Emilio HOMICIDIO DELITO DOLO El presente trabajo tiene como objetivos principales analizar y desarrollar un modelo de predicción para determinar el vínculo entre la víctima y el victimario en homicidios dolosos ocurridos en Argentina durante los años 2017 a 2023, a partir de una base de datos del Ministerio de Seguridad. Se busca identificar patrones en las variables disponibles que permitan inferir si el vínculo es familiar, no familiar, o si no hay vínculo, empleando modelos estad´ısticos de clasificacón, con énfasis en técnicas accesibles para su implementación en contextos judiciales o criminológicos. Se desarrollan dos modelos: uno explicativo (regresión logística multinomial) y otro predictivo (gradient boosting) para identificar y anticipar relaciones entre los protagonistas del crimen (relaci´on familiar, no familiar, o sin relación) El trabajo se estructura en varias etapas. En primer lugar, se realiza una exploración y limpieza de los datos, dado que la base original presenta valores faltantes, inconsistencias y una estructura que requiere preprocesamiento para su análisis. Posteriormente, se seleccionan y transforman variables clave que pudieran tener relación con el tipo de vínculo entre víctima y victimario. Entre estas se encuentran el sexo y la edad de la v´ıctima, el día del hecho, el uso de armas, entre otras. A continuaci´on, se procede a una etapa de an´alisis descriptivo, donde se identifican diferencias entre los tres tipo de vínculos. Se observa que en los homicidios con vínculo familiar hay mayor presencia de víctimas mujeres, suelen ocurrir en el hogar y no se asocian con un delito. Tambi´en se evidencia que el uso de armas de fuego es más frecuente en homicidios a manos de desconocidos, por ejemplo. En cuanto a la modelización, se analizaron distintos algoritmos de clasificación, evaluando su desempeño mediante técnicas de validación cruzada y métricas como el acierto general, el F1- score y el índice Kappa de Cohen. Uno de los principales hallazgos es que ciertas variables tienen un peso considerable en la predicción del vínculo. Por ejemplo, el sexo de la víctima, el lugar del hecho y la presencia o no de arma de fuego resultan ser factores determinantes. A partir de esto, se construye un modelo final que logra una precisión aceptable (acierto general: 65,8 %, F1: 65 %) y que podría ser implementado como herramienta de apoyo para fiscales, jueces o analistas en el abordaje inicial de un caso de homicidio, facilitando una mejor comprensión del entorno del hecho. El trabajo concluye destacando la importancia de aplicar herramientas estadísticas en el análisis de fen´omenos criminales, no como sustituto del juicio humano, sino como complemento que permita guiar líneas de investigación con mayor eficiencia. Asimismo, se reconocen las limitaciones del estudio, tales como la calidad de los datos, la ausencia de información sobre contexto socioeconómico o histórico de violencia previa, y la naturaleza inherentemente compleja de los vínculos humanos. Finalmente, se sugiere continuar esta línea de investigación incorporando técnicas más avanzadas, además de promover la mejora en la recolección y sistematización de datos por parte de los organismos estatales. Esto permitiría no solo mejorar la predicción, sino también comprender mejor los factores estructurales detrás de la violencia en Argentina. 2025-06-12T16:16:03Z 2025-06-12T16:16:03Z 2025 Trabajo final de grado https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/19946 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Trabajo Final de Grado. Pontificia Universidad Católica Argentina, 2025
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