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Introducción
La evidencia empírica ha demostrado la relevancia que el espacio y el ambiente tienen en la explicación de la etiología de la delincuencia. Así, desde la Criminología Ambiental se ha investigado la influencia que la situación inmediata tiene sobre el hecho delictivo (Vozmediano & San Juan, 2010; Wortley & Townsley, 2017). Efectivamente, desde los inicios de esta disciplina con los mapas morales de estadística en Francia de Balbi y Guerry (1829), pasando por los trabajos sobre ecología humana de la Escuela de Chicago (ver más en detalle el trabajo de Shaw & McKay, 1942), hasta llegar a las actuales perspectivas situacionales, tales como las teorías de la elección racional (Cornish & Clarke, 1986), las actividades cotidianas (Cohen & Felson, 1979) y el patrón delictivo (Brantingham & Brantingham, 1981), las variables contextuales han tenido un peso específico relevante en los modelos explicativos de la conducta delictiva. En este sentido, y siguiendo a Wortley y Townsley (2017), la Criminología Ambiental y el Análisis del Delito tendría tres proposiciones básicas:
La influencia del entorno inmediato en el comportamiento delictivo.
La no distribución aleatoria en espacio y tiempo de los eventos delictivos.
El conocimiento de los elementos criminogénicos ambientales servirían para investigar, controlar y predecir la delincuencia.
Centrándonos en el fenómeno de la no aleatoriedad del delito, resulta pertinente traer a colación la denominada “ley de Weisburd” (Weisburd, 2015). Dicha ley refiere que la mayoría de eventos delictivos se concentran en algunas calles específicas en virtud del hecho de que existen escenarios urbanos en los que la probabilidad de que se perpetre un delito es significativamente superior al resto de la ciudad. Es evidente que dicho principio no es nuevo dado de que, desde la citada Escuela de Chicago en el ámbito de la sociología urbana, es un fenómeno claramente constatable. La novedad, si acaso, viene dada por el respaldo científico que en los últimos años ha tenido este fenómeno en diferentes latitudes del planeta y para diferentes tipologías delictivas (Telep & Weisburd, 2018). No obstante, aunque en el caso de las personas menores de edad la investigación sobre esta cuestión no ha sido en modo alguno tan extensa (Telep & Weisburd, 2018), los estudios realizados con esta población también indican que las infracciones cometidas se agrupan en lugares muy específicos de la ciudad (Weisburd, Morris & Groff, 2009), sobre todo relacionados con los espacios donde los menores realizan sus actividades rutinarias: colegios, lugares de ocio, etc. Siendo así, y tal como la evidencia empírica ha demostrado en la delincuencia de adultos, existen factores ambientales y situacionales que precisan ser identificados ya que nos pueden ofrecer interesantes claves en materia de prevención de la criminalidad (Bichler, Malm & Enriquez, 2014; Brantingham & Brantingham, 1981; Campoy Torrente & Summers, 2015; Johnson & Summers, 2015).
Aunque en años muy recientes exista un crecimiento ciertamente muy importante de investigaciones que tienen en cuenta la perspectiva ambiental (Bruinsma & Johnson, 2018), es necesario señalar que la mayoría de investigaciones se han realizado en el norte de América, Reino Unido, Holanda, Bélgica, Suecia y Alemania; y que aun siendo contextos occidentales, existen elementos en el diseño y uso del espacio que presentan notables diferencias con países mediterráneos (Kasanko et ál., 2006). Por otro lado, como ya hemos sugerido, son pocos los trabajos que han explorado los aspectos situacionales de la delincuencia juvenil. Este aparente desinterés sin duda está condicionado por las dificultades inherentes a la obtención de datos de menores de edad y la relevancia preponderante otorgada a la delincuencia perpetrada por adultos.
Así las cosas, esta investigación tiene como objetivo explorar la concentración de los eventos delictivos cometidos por personas menores de edad y los elementos espaciales asociados a dichos eventos en Bilbao, la cual podría ejemplificar una ciudad de tamaño medio del sur de Europa.
Antecedentes teóricos e hipótesis
La concentración en el espacio de conductas disruptivas
Estudios longitudinales realizados en América, Europa y Oriente Próximo a lo largo de las tres últimas décadas han demostrado que la concentración de la delincuencia en unos pocos espacios de la ciudad es un fenómeno que se mantiene estable en el tiempo (De Melo, Matias & Andresen, 2015; Sherman, Gartin & Buerger, 1989; Steenbeek & Weisburd, 2016; Weisburd & Amram, 2014; Weisburd, Bushway, Lum & Yang, 2004). Investigaciones como la anteriormente citada de Weisburd et ál. (2004) con una de las mayores bases de datos en la que analizaban los delitos ocurridos en Seattle en un periodo de 14 años (1989-2002) hallaron que el 50% de los mismos ocurrían entre el 4-5% de los segmentos de calles (de intersección a intersección). Estas proporciones, no obstante, pueden variar entre países.
Por ejemplo, en un estudio realizado en Brasil se encontró una mayor concentración de los eventos delictivos en el espacio que en los estudios realizados hasta el momento en Estados Unidos (De Melo et ál., 2015). De la misma manera, Escobar (2012) encontró que la tasa de homicidios también seguía un patrón espacial, concentrándose en ciertos censos urbanos de Bogotá, en Colombia. Más recientemente, Giménez-Santana, Caplan y Drawve (2018) estudiando los espacios peligrosos para la victimización violenta en Bogotá han encontrado que en los lugares con mayor pobreza de Bogotá existe mayor probabilidad de que se cometa un homicidio o un delito violento. En Europa, en cambio, los datos de Steenbeek y Weisburd (2016) mostraron que la concentración era menor que en estudios similares realizados en América; aunque, como podemos comprobar, la ínclita “ley de Weisburd” se sigue cumpliendo.
En lo que respecta a investigaciones realizadas con población juvenil, las investigaciones han encontrado que la delincuencia no solo se concentra en determinadas partes de la ciudad (Barrett, 2017), sino que lo hace de una manera aún más evidente de lo que ocurre con la delincuencia perpetrada por personas adultas. Weisburd, Morris y Groff (2009) hallaron que el 1% de los segmentos de calles de Seattle agrupaban el 50% de las infracciones juveniles. En referencia al tipo de lugar en el que se concentraban las infracciones, Drawve, Walkery Felson (2015) encontraron que los hotspots de delincuencia juvenil se agrupaban en lugares como colegios, restaurantes, gasolineras, tiendas de ropa y centros comerciales. Lugares que, coincidiendo con la propuesta de Cohen y Felson (1979), señalarían los espacios en los que las personas menores de edad desarrollan sus principales actividades rutinarias.
En lo que al espacio se refiere, aquellos nodos (lugares relevantes de referencia) donde las personas menores de edad pasan mayor tiempo desarrollando sus actividades cotidianas, así como las rutas que comunican los mismos, conformarían su mapa cognitivo, y en consecuencia serán, con mayor probabilidad, aquellos lugares donde delinquen (Brantingham & Brantingham, 1981; Brantingham, Brantingham & Andresen, 2017). De esta manera, la investigación ha demostrado que, paradójicamente, la presencia de lugares prosociales -colegios, bibliotecas, instalaciones deportivas, etc.-, incrementan las probabilidades de que ocurra una infracción cometida por menores de edad (Boivin & D’Elia, 2017; Johnson & Summers, 2015). En particular, Osborne et ál. (2016) encontraron una asociación significativa entre la presencia de lugares prosociales y comportamientos transgresores. La naturaleza del espacio también ha mostrado ser relevante en lo que concierne a las infracciones cometidas (Averdijk & Bernasco, 2015; Hoeben & Weerman, 2014). Hoeben y Weerman (2014), por ejemplo, encontraron que la socialización desestructurada en espacios públicos y semipúblicos constituye un mayor factor de riesgo que la que se puede dar en un contexto privado. Por otro lado, y como es de esperar, los lugares donde existe ocio de riesgo, ya sea por el tipo de actividades que se esté realizando (por ejemplo, consumo de alcohol o sustancias) o por la hora en la que ocurra (por ejemplo, ocio nocturno), han mostrado su relación con conducta disruptivas en menores (Miller, 2013; Tanner, Asbridge & Wortley, 2015).
Teniendo todo lo anterior en cuenta, en primer lugar, esperamos que los eventos delictivos perpetrados por personas menores de edad se concentren en zonas específicas de la ciudad. Además, esperamos que en los clústeres de infracciones contra la propiedad exista un mayor porcentaje de instalaciones comerciales, turísticas, aparcamientos y lugares de ocio estructurado y actividad cultural. Mientras que en los clústeres de infracciones violentas, esperamos que las instalaciones predominantes sean los colegios y/u otros centros educativos, restaurantes (especialmente aquellos que puedan atraer a personas jóvenes por el bajo coste de sus productos) y lugares de ocio nocturno (Caplan, 2011; Demeau & Parent, 2018; Giménez-Santana et ál., 2018).
Método
El presente estudio tiene como objetivo principal conocer las zonas donde existe una mayor concentración de infracciones contra la propiedad y contra las personas. Además, como objetivos secundarios pretendemos identificar las instalaciones y servicios que actúan como generadores de crimen, entendiéndose como espacios que tienen como característica primaria atraer a un número elevado de personas sin ninguna motivación delictiva (Brantingham et ál., 2017) y que se encuentran en los lugares anteriormente detallados. De la misma manera, examinaremos aquellas localizaciones donde existe una superposición de los clústeres de hotspots de infracciones contra la propiedad y de tipo violento.
Con el fin de responder a los objetivos planteados, hemos seguido una metodología ex post facto retrospectiva, teniendo en cuenta que las variables recogidas no son manipulables y que los eventos objeto de estudio ya han ocurrido con anterioridad. Como se expone de manera más detallada en el siguiente apartado, la unidad de análisis de este estudio son las secciones censales de la ciudad, como se ha realizado con anterioridad en otros estudios que han utilizado análisis espaciales (Escobar, 2012; Malleson & Andresen, 2016). La muestra de eventos delictivos de menores fue proporcionada por la policía autónoma del País Vasco y la selección de los eventos determinados se detalla en el siguiente apartado, al igual que la obtención de la información relativa a las variables ambientales y los análisis espaciales llevados a cabo.
Teniendo en cuenta la sensibilidad de los datos -eventos delictivos cometidos por personas menores de edad- cabe decir que el presente estudio cuenta con la evaluación positiva por parte del Comité de Ética para las Investigaciones con Seres Humanos, sus Muestras y sus Datos (CEISH) de la Universidad del País Vasco UPV/EHU.
Diseño y método de análisis
Unidad de análisis
La unidad de análisis del presente estudio es cada una de las secciones censales de la ciudad de Bilbao (N= 281) en la Comunidad Autónoma del País Vasco (CAPV, España). Bilbao es una ciudad con una población aproximada de 343.234 habitantes, de los cuales 55.286 son menores de 19 años. Diversos autores aseguran que cuanto menor es la unidad de análisis, mayor es la precisión de los resultados (ej. Oberwittler & Wikström, 2009). En este sentido, consideramos que las secciones censales son lo suficientemente pequeñas como para considerarse robustas (Boivin, 2018; Malleson & Andresen, 2016), y lo suficientemente grandes como para captar la influencia de las variables ambientales que condicionan la comisión de un delito. Además, este es el nivel más bajo del que se puede obtener información sociodemográfica oficial como es el total de la población residente en cada unidad censal (Instituto Nacional de Estadística (INE), 2018).
Incidentes delictivos
Elaboramos nuestra variable dependiente a partir de los datos que nos facilitó la policía autónoma vasca -Ertzaintza- sobre los incidentes delictivos cometidos por personas menores de edad, en Bilbao, entre 2010 y 2015.
Inicialmente, la muestra total estaba compuesta por 351 eventos en los que, al menos una persona implicada en el incidente, era menor de edad. De los mismos, se eliminaron aquellos que ocurrieron en algún domicilio y que estaban clasificados como violencia de género y/o doméstica (N= 79), ya que no se disponía de la dirección en virtud de la ley de protección de datos y que, en todo caso, nuestro mayor interés ahora está focalizado en el espacio público urbano. Además, se eliminaron otros eventos de los que fue imposible obtener la geolocalización exacta (N= 138). Así, la muestra total de incidentes está compuesta finalmente por 134 infracciones.
Los datos fueron agregados temporalmente con el objetivo de aportar mayor robustez a nuestros análisis, ya que de esta forma se consigue mayor estabilidad, sobre todo en delitos poco frecuentes y en unidades de medida pequeñas (Gerstner & Oberwittler, 2011; Messner et ál., 1999), tal y como sucede en nuestro caso, al tratarse de delitos de menores de edad y secciones censales. Una vez geolocalizados los eventos, los agregamos a cada unidad censal y a partir de ahí, elaboramos nuestras variables dependientes, a saber, la tasa por 1.000, tanto de delitos contra la propiedad, como de delitos violentos. Todo ello se elaboró mediante un sistema de información geográfica (SIG) de acceso libre. En la tabla 1 se pueden observar los descriptivos de las tasas por naturaleza delictiva, el recuento y la información de la población (censos 2011 del Instituto Nacional de Estadística, INE, 2018).
Información ambiental
Las variables ambientales se obtuvieron a partir de la descarga facilitada por Geografik1 de los puntos de interés (PI) identificados por Open Street Maps (OSM) y se complementaron con datos obtenidos de Open Data Euskadi (2018) en los casos de colegios, bibliotecas e instalaciones deportivas. La clasificación de estas variables se realizó siguiendo a Malleson y Andresen (2016) a partir de la agrupación de los PI que Kinney, Brantingham, Wuschke, Kirk y Brantingham (2008) hicieron. Además, ampliamos la selección incluyendo aquellos grupos y elementos que nos parecían tener relevancia en el contexto del estudio (marcados con un asterisco) y que no contaban con un apartado específico o no estaban incluidos en la clasificación de Kinney et ál. (2008). Los grupos que se formaron fueron los siguientes:
Comercios: droguerías, ultramarinos, tiendas de libros, tiendas de ropa, tiendas de ordenadores, centros comerciales, tiendas de regalos, quioscos, tiendas de móviles, oficinas de correos, joyerías, papelerías, tiendas de deportes, supermercados, tiendas de juguetes, maquinas vending y videoclubs.
Bancos*: bancos y cajeros automáticos
Pubs: bares, pubs y discotecas.
Restaurantes de comida rápida: restaurantes y restaurantes de comida rápida.
Turismo*: Alquiler de bicis, alquiler de vehículos, apartamentos turísticos, hoteles y oficinas de turismo.
Parques*: parques, parques infantiles, lugares para picnic y miradores.
Transporte: estaciones de tren, metro, autobús y taxis.
Centros educativos*: colegios y guarderías, institutos y universidades.
Aparcamientos*: aparcamientos para coches o bicicletas, tanto subterráneos como de superficie.
Lugares de ocio y edificios culturales: lugares arqueológicos, obras de arte, centros religiosos, centros sanitarios, hospitales, centros sociales, bibliotecas, edificios públicos, teatros, castillos, museos, atracciones, centro de arte, cines, prestaciones sociales, ayuntamiento, centros cívicos, piscinas y centro deportivos.
Análisis
Hotspots y clústeres
Los hotspots se calcularon utilizando la G i ∗ de Getis-Ord ya que es un estadístico de autocorrelación espacial local (LISA por sus siglas en inglés) que nos permite diferenciar entre clústeres con puntuaciones altas y bajas, además de calcular si los mismos son estadísticamente significativos (Getis & Ord, 1992; Ord & Getis, 1995). Elegimos el criterio de reina de primer orden para calcular la matriz de pesos, tal y como se proponen en investigaciones anteriores de similar naturaleza (Boivin & Felson, 2018). Todo ello se elaboró mediante un SIG de acceso libre (QGIS Development Team, 2017). Tal y como detallan Malleson y Andresen (2016), este estadístico analiza la relación que existe entre una localización i (en nuestro caso las secciones censales) y sus vecinas j. Para que se considere un hotspot (o coldspot), la puntuación de i debe ser alta (o baja), e igualmente las de las localizaciones vecinas j. Entonces, la suma local y las contiguas se comparan con la suma de las localizaciones a una distancia d de i previamente establecida. Si la diferencia es mayor de lo que se puede esperar por azar entonces se diría que las secciones i y j están relacionadas, creándose los clústeres estadísticamente significativos.
Buffer
Para explorar las instalaciones y servicios que existen en las áreas de los clústeres denominados como hotspots, establecimos un área de influencia de 500 metros sobre cada uno de ellos. Utilizamos esta distancia atendiendo al trabajo citado anteriormente de Malleson y Andresen (2016), ya que, en nuestro contexto, debido a la escasez de estudios sobre la materia, se desconoce cuál sería la dimensión del área de influencia más apropiada. Mediante el SIG realizamos el recuento de las instalaciones y servicios en cada área de influencia para cada clúster hotspot.
Resultados
En términos totales, el 50% de las infracciones registradas en este estudio, cometidas todas ellas por menores de edad, ocurren en el 1,78% de las secciones censales de la ciudad; y el 85% de las infracciones se localizan en un 9,3 % de las secciones censales. En el mapa de calor (ver mapa 1) se puede observar la concentración de las infracciones en partes muy específicas de la ciudad. De la misma manera, el mapa de calor de los PI muestra que existe una aglutinación de lugares de interés en la parte más céntrica de la ciudad.
Fuente: Ertzaintza y Open Street Maps. Elaboración propia
Mapa 1. Densidad Kernel de la delincuencia juvenil y densidad de los puntos de interés.
En la tabla 1 se muestran los descriptivos relativos a la naturaleza delictiva (contra la propiedad o infracciones violentas) tanto el conteo y tasas por mil como los descriptivos de la población de cada censo. Como suele ser habitual entre los menores, los delitos contra la propiedad constituyen la mayoría de casos, y los incidentes violentos son minoritarios.
En los mapas 2 y 3 se representan los clústeres de hotspots significativos (p < 0,05) de las infracciones contra la propiedad, violentas y los clústeres en los que se superponen los anteriores. De modo similar a como se indica en el mapa de densidad de Kernel, la mayoría de hotspots se localizan en la zona céntrica de la ciudad, a excepción de algunos clústeres (violentos y superpuestos) que lo hacen en barrios del extrarradio.
Fuente: Ertzaintza y Open Data Euskadi. Elaboración propia
Mapa 2 Hotspots G* de Getis y Ord de la delincuencia juvenil en Bilbao.
Fuente: Ertzaintza y Open Data Euskadi. Elaboración propia
Mapa 3. Ampliación a los clústeres hotspots de la delincuencia juvenil en Bilbao.
En la tabla 2 presentamos el recuento y el porcentaje de las instalaciones y los servicios que se encuentran dentro del área de influencia (buffer de 500 m) de cada clúster hotspot. Como se puede observar, los resultados son similares para los tres tipos de clústeres siendo los comercios la categoría con mayor porcentaje (> 30%), y en particular para las infracciones contra la propiedad. Siguiéndole a esta, se observa que las instalaciones relacionadas con el turismo son claramente el segundo tipo de instalaciones más presente (> 18%). La presencia de los lugares de comida rápida, ocio y pubs en cada clúster sería de más del 10% en cada categoría. El resto de las categorías, bancos, parques, trasportes, centros educativos y aparcamientos tenían una presencia por debajo del 6,5%. Y en el caso de centros educativos, parques y aparcamientos por debajo de 1,5%.
Discusión
En el presente estudio hemos pretendido poner de relieve la importancia que reviste el diseño del contexto urbano, así como la localización de sus instalaciones y servicios, en la incidencia de la delincuencia juvenil. Tal y como hemos podido comprobar, los eventos delictivos analizados se encuentran concentrados en áreas muy delimitadas del espacio en las que, además, están disponibles tipos muy determinados de estas instalaciones y servicios. En concreto, nuestros resultados muestran que existe una alta concentración de infracciones en la zona centro de la ciudad, y de forma más precisa en lugares con una alta presencia de locales comerciales, servicios e instalaciones enfocados al turismo o al ocio y locales de restauración.
Podemos concluir, por tanto, que nuestros resultados confirman el cumplimiento de la hipótesis de la concentración de los delitos perpetrados por menores en espacios específicos (ver mapas 1, 2 y 3), al igual que lo observado en el estudio realizado en Seattle (Weisburd et ál., 2009). Cabe destacar el patrón espacial que la delincuencia juvenil sigue en nuestro contexto. Efectivamente, todos los clústeres de hotspots cabrían en una circunferencia imaginaria de 1,5 km de radio trazada desde el centro de la ciudad. A excepción de algunos clústeres que se dan en dos barrios del extrarradio al este de la ciudad.
En este sentido, y acorde con la literatura precedente, podemos inferir que las áreas que se agrupan hacia el centro de la ciudad actuarían como espacios generadores del delito, ya que por sus características atraerían un mayor número de personas cuya intención primaria no sería delinquir (Brantingham et ál., 2017; Malleson & Andresen, 2016). Aun así, debemos de tener en cuenta que no hemos considerado el horario en el que se cometió el delito, por lo que no podemos descartar que muchas de las zonas donde existan clústeres de hotspots se lleven a cabo actividades ilícitas en las horas en las que los comercios y negocios están cerrados, por ejemplo, consumo y venta de tóxicos.
A diferencia de los clústeres de la zona centro, podríamos decir que aquellos de la zona extrarradio son zonas que, en principio, pueden concitar actividades delictivas ya que, a primera vista, no parecen lugares atractivos para uso comercial o laboral. De todas formas, sería preciso un análisis más profundo de las características ambientales y del tipo de dinámicas sociales propias de esos espacios. Un ejemplo de este tipo de estudios es la reciente investigación realizada por Norza Céspedes, Vargas Espinosa, Avendaño Prieto, Rincón y Ospino (2018) que tras identificar los hotspots de homicidios en Bogotá, aplicaron un instrumento de observación para el análisis de las variables socioambientales que se podían encontrar en los mismos. Los autores concluyen que las técnicas aplicadas sirven como base para la elaboración de estrategias situacionales de prevención del delito.
En lo que se refiere a las características espaciales de los clústeres hotspot de diferente naturaleza delictiva (delitos contra la propiedad y delitos violentos), y en contraposición con lo esperado, no existe una gran diferencia en cuanto al tipo de instalaciones y servicios asociados a una u otra infracción, lo que podría ser explicado en virtud de la naturaleza menos flexible de los mapas cognitivos en personas jóvenes en comparación con las adultas. La evidencia ha señalado que las personas jóvenes no recorren distancias muy lejanas a su residencia a la hora de cometer un delito (Johnson & Summers, 2015).
En este sentido, el espacio de acción de las personas menores es bastante limitado, de ahí que ambas tipologías delictivas compartan características espaciales similares. También, en consonancia con la literatura científica, es preciso remarcar la alta concentración de espacios comerciales entre las características de los escenarios. Así, Bichler, Malm y Enriquez (2014) encontraron que los comercios y en especial grandes superficies comerciales eran lugares esencialmente crimípetos. De la misma manera, nuestros hallazgos corroboran la importancia de los lugares de ocio, comida rápida y bares en los escenarios delictivos. Al fin y al cabo, aquellos espacios son en donde los menores pasan gran parte de su ocio no estructurado -sobre todo realizando actividades de riesgo-, socializando con pares y en ausencia de adultos significativos, son los espacios más propicios para que las personas jóvenes delincan (Averdijk & Bernasco, 2015; Hoeben & Weerman, 2014; Tanner, Asbridge & Wortley, 2015).
Es necesario señalar que pese a que la evidencia señala los colegios y estaciones de transporte público como lugares generadores del delito (Hoeben & Weerman, 2014; Murray & Swatt, 2013), nuestros resultados han mostrado una baja presencia de los mismos en los clústeres de delincuencia. Una posible explicación podría ser que tanto los centros educativos como las paradas de transporte público están distribuidas por todos los distritos y barrios de la ciudad, por lo que no sería posible que en el análisis espacial realizado contribuyeran a discriminar entre unidades de baja o alta incidencia delictiva.
Nuestro estudio, como es obvio, no está exento de limitaciones. En primer lugar, hemos agregado los eventos delictivos no teniendo en cuenta la hora en el que se han cometido. Muchos de los delitos ocurren a altas horas de la noche y otros como los hurtos en tiendas, sin embargo, solo pueden ocurrir cuando estas están abiertas. Adicionalmente, no nos es posible conocer la tendencia estacional de la delincuencia juvenil. Cabe decir que, en eventos delictivos con poca incidencia, como es el caso, desagregar los datos de manera temporal restaría robustez a los análisis ya que nos encontraríamos con muy pocos eventos para cada unidad de análisis, motivo por el cual no se han realizado análisis temporales. Por otro lado, los datos policiales solo permiten identificar aquellas infracciones en las que se conoce a la persona autora. El hándicap de las fuentes policiales u oficiales son aquellos delitos que no han sido detectados. Por lo tanto, estaríamos hablando de que nuestros datos subestiman las infracciones cometidas por las personas menores de edad.
Implicaciones prácticas
A pesar de las limitaciones que hemos indicado, las implicaciones prácticas de esta investigación son, a nuestro juicio, ciertamente notables. En primera instancia, los resultados obtenidos bien pueden sentar las bases de un programa de patrullaje predictivo que haga más eficiente la presencia policial en el espacio urbano (Ignatas & Pease, 2018). Por otra parte, el análisis de hotspots puede contribuir a identificar aquellos lugares donde la delincuencia es relativamente estable en el espacio y en el tiempo. A partir de dicho análisis, se podría profundizar en las variables asociadas a la agrupación de eventos delictivos juveniles in situ -ver el estudio sobre homicidios de Norza Céspedes, Vargas Espinosa, Avendaño Prieto, Rincón y Ospino (2018)-, y establecer estrategias tanto policiales como comunitarias para la prevención de este fenómeno. Es decir, una evaluación del contexto orientada a los problemas concretos.
Por lo tanto, la detección de los hotspots sería, sin duda, el primer paso. A modo de ejemplo de este tipo de estrategias de prevención cabe mencionar el estudio realizado por Nussio y Norza Céspedes (2018) en el que utilizaron pósteres disuasorios de la Policía colombiana en las zonas con elevadas tasas de delincuencia en Bogotá. Si bien los resultados no mostraron una reducción de los delitos más bien espontáneos (por ejemplo, ataques violentos), sí se encontró una reducción de los delitos premeditados como robos o hurtos en tiendas. Los autores también observaron que el efecto disuasorio decaía con el tiempo.
En definitiva, el modelo de ciudad del siglo XXI exige que las estrategias de prevención del delito no sean desarrolladas mediante entidades descoordinadas en forma de compartimentos estancos. La ciudadanía, los agentes sociales, el gobierno local y la policía deben involucrarse en una verdadera política multinivel de reducción de la delincuencia y, en este sentido, un diagnóstico espacial puede ser de gran utilidad para alcanzar con éxito dicho objetivo.
