Exploración de la violencia sexual en la ciudad de Bogotá: una aplicación de técnicas de minería de datos

Exploration of sexual violence in the city of Bogota: application of a data mining technique

Exploração da violência sexual na cidade de Bogotá: uma aplicação das técnicas da mineração dos dados

Nelson J. Garnica^*

Ángela Marcela Olaya Murillo^**

^*Sociólogo. Docente universitario, Consultor, Asesor, Fondo de Vigilancia y Seguridad de Bogotá. nelson.garnica@gmail.com

^**Socióloga. Asesora, Fondo de Vigilancia y Seguridad de Bogotá. aolayamurillo@gmail.com

Fecha de recepción: 2011/03/15 fecha de aceptación: 2011/12/15

Resumen

Las salidas que ofrece el procesamiento llevan a un análisis que establece como centro los niveles de proximidad con la víctima y cuestiona los análisis basados en la estructura de parentesco tradicional, al mismo tiempo que valida la distinción que establece una clasificación de la violencia sexual entre abuso sexual y asalto sexual. Los análisis del ejercicio de minería de datos permiten plantear claramente la configuración de dos clusters a los que se les puede señalar con dicha clasificación. Estos están acompañados de un tercero que, si bien no está muy definido, empieza a dibujarse. Los tres clusters se han llamado violencia sexual en situación de incesto, violencia sexual en situación de anonimia y violencia sexual en situación de estructura familiar. Se termina con algunas sugerencias en procura del mejoramiento de la calidad de los datos y se plantean las posibilidades que este tipo de análisis tiene al intentar dar respuesta a la conflictividad, la violencia y el delito.

Palabras clave: Delitos sexuales, datos cuantitativos, víctima, familia, control social (fuente: Tesauro de política criminal latinoamericana - ILANUD).

Abstract

This study offers an approach to sexual violence by using secondary source data and applying some data mining techniques. The data source used is the 'Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses' (National Institute of Legal Medicine and Forensic Sciences), and the algorithms applied are Selection by Characteristics, C5.0, and K-Means.

Prior to applying these techniques, a theoretical approximation to sexual violence is made in order to appreciate how this kind of violence has been approached and analyzed. Subsequently, data quality is assessed and some improvement treatments are applied. Upon having reached a proper dataset for processing and analysis, data mining techniques are applied, and the relationship of the alleged aggressor to the victim is established as a variable objective or answer.

The issues or solutions offered by the above data processing lead to an analysis which establishes as a core the levels of proximity with the victim, and questions those studies based on the traditional kinship structure, while it simultaneously validates the distinction that establishes a sexual violence rating between abuse and assault. Analyses of the data mining exercise facilitate a clear statement of the configuration of two clusters that can be pointed at with said classification. They are accompanied by a third one that, although not well defined yet, begins to appear. The three clusters have been designated as sexual violence in an incest situation, sexual violence in an anonymity situation, and sexual violence in a family structure situation. Finally, some suggestions are given in seeking to improve data quality, while the opportunities this type of analysis opens at attempting to give an answer to conflictivity, violence and crime are outlined.

Key words: Sexual offenses, quantitative data, victim, family, social control (Source: Tesauro de política criminal latinoamericana - ILANUD).

Resumo

Este estudo oferece uma aproximação à violência sexual usando dados da fonte secundária e aplicando algumas técnicas da mineração dos dados. A fonte dos dados usada é ao Instituto Nacional de Medicina Legal e Ciências Forenses, e os algoritmos aplicados são Seleção por Característica, C5.0 e K-Means. Antes que a aplicação destas técnicas, uma aproximação teórica à violência sexual é feita, para apreciar o jeito como este tipo de violência é abordado e a maneira como foi analisado. A avaliação da qualidade dos dados é feita em seguida e alguns tratamentos para sua melhoria são aplicados. Uma vez que o dataset adequado é alcançado para o processamento e a análise, as técnicas da mineração dos dados são aplicadas e a relação do suposto agressor com a vítima é estabelecida com a variável alvo ou a resposta.

Palavras-chave: Crimes sexual, dados quantitativos, vítima, família, controle social (fonte: Tesauro de política criminal latinoamericana - ILANUD).

Introducción

Para la realización de un estudio sobre violencia sexual se requiere precisión conceptual del constructo que se pretende analizar. Es pertinente señalar algunos elementos de carácter conceptual que indiquen lo que se entiende por dicho fenómeno y, también, la oposición de la sociedad a determinado comportamiento expresado en los años de pena para cada tipo de delito y consignado en el Código Penal colombiano. A partir de estos presupuestos conceptuales se aborda el mecanismo de análisis, centrado en los datos que pretenden contribuir a la compresión del fenómeno.

Violencia sexual: algunas aproximaciones conceptuales y normativas

La Organización Mundial de la Salud¹ define la violencia como "el uso intencional de la fuerza o el poder físico, de hecho o como amenaza, contra uno mismo, otra persona o un grupo o comunidad, que cause o tenga muchas probabilidades de causar lesiones, muerte, daños psicológicos, trastornos del desarrollo o privaciones" (2003, p. 5). Un marco para comprender los tipos de violencia se obtiene captando la naturaleza de los actos, que pueden ser físicos, sexuales, psíquicos, privaciones o descuido; el entorno; la relación entre el agresor y la víctima, y los posibles motivos de la violencia. Esta puede ser autoinfligida, interpersonal o colectiva.

Desde un punto de vista la violencia sexual se ha definido como las relaciones sexuales sin consentimiento a través de la manipulación e imposición física o psíquica, donde el victimario impone una relación sexual o acto con connotación sexual no deseado mediante coacción, intimidación o sometimiento a un estado de indefensión (Pinzón, 2009).

En Colombia el acceso carnal y los actos sexuales violentos, se contemplan dentro del Código Penal, tipificados en la legislación sobre violencia sexual y actos sexuales abusivos, definidos como un delito contra la libertad, integridad y formación sexual. El artículo 205 define el acceso carnal violento como "el que realice acceso carnal con otra persona mediante violencia". El artículo 206 define el acto sexual violento como "el que realice en otra persona acto sexual diverso al acceso carnal mediante violencia". En el artículo 207 se define el acceso carnal o acto sexual en persona puesta en incapacidad de resistir y que puede estar en condiciones de inferioridad psíquica o trastorno mental. En el artículo 209 se definen los actos sexuales con menor de catorce años como "el que realizare actos sexuales diversos del acceso carnal con persona menor de catorce años o en su presencia, o la induzca a prácticas sexuales".

Desde una perspectiva médico-social, el Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses² define abuso sexual como "el contacto o interacción entre un menor y un adulto, en el que el menor de edad es utilizado para la satisfacción sexual del adulto o de terceros, desconociéndose su nivel de desarrollo psicosexual" (González, J., 2007, p. 144). Se diferencia el abuso sexual del asalto sexual, que hace referencia a la "modalidad específica de agresión caracterizada por actos de violencia física y/o psicológica perpetrado sobre una víctima de cualquier edad o sexo, por el cual persigue un propósito sexual definido" (op. cit.).

Desde la comprensión de los diferentes tipos de violencia, la OMS define como violencia sexual "todo acto sexual, la tentativa de consumar un acto sexual, los comentarios o insinuaciones sexuales no deseados, o las acciones para comercializar o utilizar de cualquier otro modo la sexualidad de una persona mediante coacción³ por otra persona, independientemente de la relación de esta con la víctima, en cualquier ámbito, incluidos el hogar y el lugar de trabajo". La violación se entiende como la "penetración forzada físicamente o empleando otros medios de coacción, por más leves que sean, de la vulva o el ano, usando un pene, otras partes corporales o un objeto" (op. cit., p. 161).

En Bogotá se encuentra que la violencia sexual puede ser perpetrada por agresores dudosos o desconocidos, que no son familiares de la víctima y/o grupos de delincuencia común, principalmente. No obstante, la violencia sexual se presenta con mayor frecuencia cuando el agresor es familiar de la víctima, puede ser padre o madre, padrastro o madrastra, tío, primo, abuelo, hermano, ex esposo, esposo o compañero. En el caso en que el presunto agresor no es familiar de la víctima, con mayor frecuencia los perpetradores son amigos, vecinos, conocidos, novios, encargados del menor, profesores, entre otros (op. cit.).

Sobre la temporalidad del hecho se pueden identificar varios aspectos. Los hechos se incrementan sobre todo los fines de semana. La mayoría de los casos ocurren entre las 12:00 del mediodía y las 6:00 de la tarde, lo cual se relaciona con la hora de salida cuando se estudia en la jornada de la mañana. En las zonas urbanas se presentan la mayoría de los hechos, donde se observan fenómenos de despersonalización, aislamiento, barreras por el establecimiento de vínculos y de redes sociales, unidos en algunos casos con el hacinamiento poblacional (op. cit., 2007, p. 145).

Un último aspecto por señalar de acuerdo con cifras en relación con la edad de la víctima y el sexo "por cada niño, se atienden 6 niñas y por cada persona adulta se atienden 3,1 menores de edad" (op. cit.). Lo anterior se puede relacionar con el nivel de escolaridad, la mayoría de casos corresponden a niños con primaria y secundaria incompleta, siendo los grupos más afectados los estudiantes y quienes se dedican al hogar.

Se hace evidente, entonces, lo pertinente de indagar por los aspectos estructurales que llevan a que se comentan actos de violencia, específicamente de violencia sexual, que por su impacto social y sobre los imaginarios referentes a la seguridad civil, dejan expuesto el problema del riesgo como producto de la vulnerabilidad, la amenaza real y potencial.

El análisis de bases de datos en la prevención de la violencia

Con el fin de determinar las causas de la criminalidad y movilizar los diferentes componentes de la sociedad, cada vez más procesos tratan de apoyar sus acciones de prevención sobre una base científica. Existe un desarrollo a escala internacional interesado en las políticas de prevención fundadas en datos más confiables. La prevención depende de las intervenciones sobre cuatro enfoques señalados por el Centro Internacional para la Prevención de la Criminalidad (2008).

La prevención social prioriza el bienestar y la cohesión social a través de acciones en materia de salud, educación, desarrollo económico y social; por la movilización de los miembros de la comunidad se da la prevención comunitaria; la prevención situacional o de las situaciones propias al delito, y la prevención de la reincidencia. La prevención basada en el conocimiento se relaciona con la dirección de acciones que ayuden al ejercicio de interpretación y difusión de los datos, involucrados con el tema de la percepción de seguridad, sobre los cuales los medios masivos de comunicación invariablemente intervienen a favor o en contra (op. cit.).

Política pública basada en el conocimiento

Los estudios estadísticos en las sociedades contemporáneas se han convertido en un recurso para explicar las condiciones y dinámicas de cambio, por medio de la apreciación objetiva del comportamiento agregado de los registros, para estimar la transformación, acercamiento o distanciamiento a metas compartidas por los individuos en el seno de la sociedad, con el fin de estimar el estado de los fenómenos tanto deseables como indeseables; para este caso la condición de seguridad y el comportamiento de la violencia sexual que se presentan en la ciudad de Bogotá.

Método

La conjugación de los últimos desarrollos en computación y tecnologías de la información ha llevado a desarrollos sobre procesamiento de datos y extracción de conocimiento, con técnicas y herramientas robustas que permiten la manipulación y explotación de bases de datos. Estos desarrollos se conocen generalmente como Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, proceso que cubre un espectro amplio de tareas y técnicas que van desde la obtención de acceso a las fuentes de información; depuración y puesta a punto de los datos; validación y selección; aplicación de técnicas de minería de datos, hasta generación y preparación de divulgación de los resultados.

La depuración de la información de violencia sexual de la fuente se realizó con el fin de perfilar los datos, diseñando estrategias adecuadas para manejar ruido, valores incompletos, valores fuera de rango, valores inconsistentes y en blanco. Para el mejoramiento de calidad de los datos, se realizó un procesamiento en dos fases: una depuración manual para corregir errores de entrada y la construcción de algunos atributos.

En la segunda fase se aplicaron mecanismos automáticos para la determinación de la calidad a nivel de campos o variables, y de registros o casos. Los algoritmos de minería de datos aplicados fueron Selección por Características y Detección de Anomalías. El informe de calidad de los datos permite su consolidación por medio de la selección de los campos de interés, depuración de registros en busca de completitud y consistencia, y modificación de las variables de los campos en función de los algoritmos a utilizar.

En este marco se propone un abordaje metodológico consistente con la tradición científica en el área estadística y con metodologías utilizadas a nivel mundial en Minería de Datos (Chen et al., 2004; Zeleznikow, 2005). La minería de datos, así como el descubrimiento de conocimiento en los datos⁵, integran principios teóricos y desarrollos metodológicos provenientes de la estadística, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la visualización de datos y la teoría de bases de datos.

La necesidad de disponer de una mayor cantidad de elementos para establecer políticas de inteligencia criminal, obliga a evolucionar en el procesamiento y análisis de la información. Si bien los métodos de investigación son complementarios, la estadística plantea hipótesis a ser validadas con los datos disponibles, y la minería de datos persigue el descubrimiento de patrones de comportamiento social, no previstos desde la estadística. No obstante, las exploraciones aquí realizadas no agotan las posibles herramientas de minería de datos, solo se utilizan unas cuantas de las disponibles y el propósito de fondo es señalar las potencialidades que dichos desarrollos ofrecen en la explotación de bases de datos con fines de extracción de conocimiento.

La cantidad de información y variables intervinientes en los registros de violencia sexual justifican el uso de herramientas complementarias a la estadística convencional, para determinar relaciones multivariantes subyacentes. La minería de datos es un proceso de extracción de información y conocimiento no trivial en grandes volúmenes de datos (Kantardzic, 2002), cuya aplicación a la inteligencia criminal se ha constituido en un campo relativamente nuevo, con gran impulso en los últimos años en Estados Unidos (Chen et al., 2004), para generar información como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas (Ochoa, 2004), que no son fáciles de observar de manera directa.

En el estudio se aplicaron algunas herramientas de minería de datos al análisis sobre violencia sexual en la ciudad de Bogotá, en búsqueda de conocimiento nuevo y valioso y/o validar conocimientos adquiridos hasta el momento. Se espera realizar una contribución para la modernización de las prácticas sobre el tratamiento y análisis de datos e información sobre delitos a nivel local, permitiendo una evaluación de la calidad de estos y evidenciando la capacidad de las técnicas de minería de datos para extraer conocimiento de grandes volúmenes de información. En general, se propone pasar del dato sobre el delito y la información sobre este, al conocimiento del comportamiento social de la violencia sexual en la ciudad de Bogotá, con información recopilada a nivel distrital.

Se realizó un análisis exhaustivo de la información recolectada, determinando relaciones multivariantes subyacentes y extrayendo conclusiones para constituirse en un valor agregado, basado en conocimiento científico sobre el comportamiento de la violencia sexual. El Sistema Unificado de Información de Violencia y Delincuencia, hoy en día el CEACSC, analiza la información del Distrito por medio de un análisis estadístico, expresado en tasas por 100.000 habitantes y número de eventos. Sin embargo, es fundamental encontrar patrones vinculados con el tipo de presunto agresor, variables situacionales y características sociodemográficas de la víctima, que permitan generar nuevo conocimiento sobre la problemática y/o validar el adquirido hasta el momento.

Fuentes de información para el análisis

En el ámbito nacional, las fuentes de información criminal son el Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses, el Centro de Investigaciones Criminológicas de la Policía Metropolitana de Bogotá y la Fiscalía General de la Nación. Para este estudio se tomó el dataset sexológicos del INML-CF, que registra la violencia sexual para el año 2007 en la ciudad de Bogotá. El INML-CF es la organización pública de referencia técnico-científica, que produce información recolectada, procesada, analizada y divulgada a través de la actividad forense y, particularmente, es la que se encuentra a la entrada de todo proceso de investigación científica que busca determinar las circunstancias en las que ocurren los hechos punibles y los delitos.

Se entiende la información sobre delitos como toda aquella resultante de un presunto delito o hecho punible y sus componentes, que sea relevante para la toma de decisiones a posteriori, ya sea en la prevención, detección y esclarecimiento del delito, como en el proceso de delincuentes o criminales; la mejora de procesos judiciales; la creación o reforma de leyes, y la intervención a víctimas. Se entiende como caso toda víctima de una lesión de causa externa fatal o no fatal, que es de conocimiento del Instituto (González, J., 2007).

Si bien las cifras solo corresponden a una parte de la realidad, ya que el INML-CF únicamente registra los casos judicializados, además que un gran número de casos no son denunciados, en los últimos años han aumentado las cifras sobre delitos sexuales. El aumento de las denuncias puede deberse "a los cambios en la legislación y el clima social... [que]... concuerda con un interés creciente desde hace varios años, en la política pública para facilitar la denuncia y el acceso a los entes judiciales de estos casos" (op. cit., p. 178).

Todas las fuentes de información oficial tienen una limitación al considerar únicamente los hechos delictuosos que ingresaron de forma efectiva al sistema penal y no la totalidad de los hechos. La fracción de los hechos que no ingresa es lo que se denomina comúnmente subregistro o "cifra negra del delito". Su origen suele estar en la omisión de la denuncia, que puede darse por diversas razones. Entre otras, las que Sozzo señala son la creencia en que determinados delitos no justifican trámite administrativo, creencia en que la Policía o la Justicia son ineficientes o no van a solucionar el problema; creencia en que las fuerzas de seguridad locales pueden estar involucradas en el hecho; algún grado de involucramiento de la víctima en el hecho; temor por parte de esta a eventuales represalias o a atravesar situaciones de humillación o dolor; temor a ser estigmatizado o etiquetado (2000).

Las encuestas de victimización se convierten en una buena estrategia para mitigar el impacto del subregistro. Por medio de estas encuestas se pregunta al entrevistado si ha sido víctima de algún delito, él o alguno de los miembros de su familia conviviente, en una temporalidad establecida de acuerdo con el diseño de la investigación, y se indaga por las características del delito, si se hizo denuncia o no; en caso de omisión, las razones. Para el Informe Bogotá Cómo Vamos (2011) la Encuesta de Percepción Ciudadana, además, pregunta por la confianza en las distintas fuerzas de seguridad, percepción de seguridad y medidas de autoprotección adoptadas. Las encuestas de victimización, en general, no cubren todo el espectro de delitos, para el caso de Bogotá se indaga por los llamados delitos de mayor impacto: hurto a personas, robo a residencias, homicidio común, abuso sexual, venta de drogas, lesiones personales, violencia intrafamiliar, entre otros.

Informe de calidad

Se cargaron 50 campos y 4.425 registros al sistema de minería de datos. El informe de calidad da cuenta del porcentaje de registros con contenido informático. De los 50 campos, 12 presentan contenido deficiente, y en la mayoría de los casos por tener valores nulos son excluidos del análisis, aunque los campos con buen contenido informático pueden llegar a ser descalificados por tener una muy alta o muy baja variabilidad.

Además, se realizó una auditoría de los datos para determinar los campos que presentaran un nivel aceptable de contenido informacional y sus respectivos registros, para hacer el perfil de los determinantes estructurales del campo Presunto agresor. Para los campos seleccionados se determinan: los valores posibles que puede tomar cada campo; la descripción de cada uno de los valores; la frecuencia o cantidad de registros para cada valor posible; el nivel de completitud, es decir, la cantidad de registros vacíos, incompletos, erróneos, fuera de rango, y para los campos omitidos se explica la razón de su omisión.

Porcentaje máximo de registros en una única categoría. Se cribaron los campos con demasiados registros dentro de la misma categoría en relación con el número total de registros. Si el 90% de los del dataset lleva a la misma categoría en determinado campo, no es útil incluir esta información para distinguir poblaciones. Cualquier campo que exceda el máximo especificado se criba, opción que solo se aplica para los campos categóricos.

Número máximo de categorías como un porcentaje de registros. Utilizado para los campos categóricos, aquellos con demasiadas categorías en relación con el número total de registros también fueron cribados. Si un 95% de las categorías contienen solo un único caso, el campo será de uso limitado.

Coeficiente mínimo de variación. Los campos con un coeficiente de varianza menor o igual que el mínimo especificado, son cribados. Esta medida es el cociente de la desviación típica del predictor dividida por su media. Si este valor es cercano a cero, no habrá mucha variabilidad. Utilizado solo a los campos de rango numérico, con un coeficiente mínimo de variación en 0,1.

Desviación típica mínima. Los campos con desviación típica menor o igual que el mínimo especificado se cribaron. Esta opción solo se aplica a campos de rango numérico, determinado por la desviación típica mínima en 0,09.

Registros con datos perdidos. Los registros o casos que tienen valores perdidos en el campo objetivo, o bien valores perdidos en todos los campos predictores, se excluyen automáticamente de todos los cálculos utilizados en la ordenación por rangos de los predictores.

Selección por características con "presunto agresor" como variable objetivo

El examen de contenido informacional se realizó con un campo objetivo o de salida. En minería de datos no se parte de la identificación de las variables dependientes y las variables independientes, todos y cada uno de los campos o atributos son susceptibles de ser explicados por los restantes. En este estudio se definió un objetivo para ser explicado por los demás campos.

Esta fase de cribado se limita a determinar cuáles campos son los potencialmente más explicativos del objetivo, que en este caso es el campo que registra el presunto agresor. Para este fin se aplican los algoritmos de Selección por características. El algoritmo filtra los campos con más de un porcentaje especificado de valores perdidos y clasifica los restantes según la importancia relativa para el objetivo especificado (apéndice 3). No obstante, se seleccionaron unos campos que el modelo había descartado, por tener una categoría muy grande en el conjunto posible y demasiados valores perdidos, como estado civil y circunstancia, considerando que pueden llegar a ser predictores y por analizar la relación que guardan con la variable de salida.

Archivo de datos definitivo

La dimensión circunstancial se constituye por información sobre el modo en que ocurrieron los hechos, considera atributos como escenario o lugar; circunstancia, es decir la situación inicial que originó o impulsó al agresor a cometer el hecho punible de acuerdo con los indicios, hallazgos o información suministrada por testigos en el lugar de los hechos; intervalo de hora y actividad que realizaba la víctima en el momento de la lesión. La dimensión de peritaje se compone de la información de dictámenes sexológicos proporcionados por el médico perito y considerados en el atributo posible delito sexual.

Técnicas utilizadas para el análisis de los datos

Agrupamiento o clustering

Con esta técnica se pretende generar unos conjuntos lo más homogéneos en su interior y heterogéneos entre sí. Se logra agrupando el conjunto de datos basándose en la similitud de los valores de sus atributos. Identifica regiones densamente pobladas, denominadas clusters, de acuerdo con alguna medida de distancia establecida (Chen, 1996) a la vez que maximiza la similitud de las instancias en cada cluster y minimiza la similitud entre clusters (Han & Kamber, 2001).

La técnica clustering ha sido estudiada en las áreas de la estadística (Jain & Dubes, 1988); machine learning (Fisher, 1996); base de datos espaciales y minería de datos (Ester et al., 1995; Cheeseman & Stutz, 1996). Entre los algoritmos de clustering más utilizados están Self Organizing Maps (SOM) o Kohonen y K-Means.

K-Means, es un método iterativo que busca formar k clusters, con k predeterminado antes del inicio del proceso. Comienza particionando los datos en k subconjuntos no vacíos, calcula el centroide de cada partición como el punto medio del cluster y asigna cada dato al cluster cuyo centroide sea el más próximo. Luego vuelve a particionar los datos iterativamente, hasta que no haya más datos que cambien de cluster de una iteración a la otra (Kaufman & Rousseeuw, 1990)⁶. K-Means es un método donde se construye una partición de una base de datos D de n objetos en un conjunto de k grupos, buscando optimizar el criterio de particionamiento elegido, en el cual cada grupo está representado por su centro (apéndice 2).

Algoritmo C5.0

Este método se diferencia por la forma en que realiza las pruebas sobre las variables. El algoritmo construye un árbol de decisión y evalúa la información de cada caso utilizando los criterios de entropía y ganancia o proporción de ganancia, según sea el caso.

Las formas en que realiza las pruebas a las variables pueden ser de tres tipos: i. La prueba 'estándar' para las variables discretas, con un resultado y una rama para cada valor posible de la variable. ii. Una prueba más compleja, basada en una variable discreta, en donde los valores posibles son asignados a un número variable de grupos con un resultado posible para cada grupo, en lugar de para cada valor. iii. Si una variable A tiene valores numéricos continuos, se realiza una prueba binaria con resultados A <= Z y A > Z, para lo cual debe determinarse el valor límite Z (apéndice 3).

Del archivo de datos obtenido a partir de Selección por características, se aplicó el algoritmo K-Means para agrupar 4.425 registros en 3 clusters, sobre los cuales se aplicó el algoritmo C5.0 para realizar una interpretación formal y definitiva.

El modelo K-Medias ofrece un método de análisis de clusters que permite conglomerar el conjunto de datos en distintos grupos cuando no se sabe ex ante cómo se comportan. A diferencia de la mayoría de los métodos de aprendizaje, estos modelos no utilizan un campo objetivo, aprendizaje no supervisado, que en lugar de intentar predecir un resultado busca revelar los patrones en el conjunto de campos de entrada. Los registros se agruparon con mayor similaridad en los valores intra-cluster y máxima disimililaridad entre valores inter-cluster⁷. En este estudio se realizaron 11 iteracciones consecutivas, hasta lograr la mejor adecuación a dichas similaridades y disimilaridades (apéndice 4).

Una vez se corre el modelo obtenemos los tres clusters. El cluster-1 está conformado por 1.424 registros; el cluster-2 por 1.560 registros y el cluster-3 por 1.441. Están compuestos por diferente proporción de registros, pero con los mismos atributos: unidad local, edad, sexo, identificación, escolaridad, estado civil, intervalo de hora, escenario, actividad, circunstancia, dictamen topográfico, presunto agresor, número de agresores, posible delito sexual.

Los modelos de cluster se utilizan típicamente para buscar conjuntos de registros similares basados en los campos examinados. Los resultados pueden utilizarse para identificar las asociaciones implícitas que de manera directa no son observables y pasan inadvertidas. El resultado obtenido tras la ejecución de K-Means para 3 clusters, permite identificar que si bien la media del campo continuo para cada cluster se encuentra muy cerca de la media global, no ocurre lo mismo con las modas de los campos categóricos. Existe cierta alternancia entre las modas de los campos actividad, edad, escolaridad, estado civil, intervalo, presunto agresor, que parecen estar identificando los clusters.

Es de esperarse que con el número de campos involucrados el algoritmo no logre realizar un agrupamiento muy exhaustivo, ni llegue a elaborar clusters muy definidos. Sin embargo, el examen contemplando todos los campos permite observar patrones a ese nivel de generalidad de un fenómeno multivariado y extremadamente dinámico, como lo es el delito en general y la violencia sexual en particular.

El índice de importación señala que cuanto mayor sea la medida de importancia, menor probabilidad habrá de que la variación de un campo entre cluster se presente como producto de la probabilidad, y mayor probabilidad de que exista una diferencia subyacente. Por esta razón el análisis se concentra en los campos con un mayor nivel de variación entre los clusters⁸. Como los centroides no necesariamente representan la combinación de atributos más frecuentes, se hace necesaria una aproximación más detallada para caracterizarlos, que debe empezar por asignar una etiqueta o nombre que sugieran dichas características. Los clusters configurados se han llamado: Cluster 1: violencia sexual en situación de incesto; Cluster 2: violencia sexual en situación anonimia; Cluster 3: violencia sexual en situación de estructura familiar.

Cluster 1: violencia sexual en situación de incesto

Recuento: 1.424; porcentaje del total: 47,45%

Cluster 2: violencia sexual en situación de anonimia

Recuento: 1.560; porcentaje del total: 54,45%

Es el cluster que más registros agrupa y el más parecido a la media global. Está caracterizado porque la víctima tiene entre 13 a 15 años, y entre los 16 a 24 años; la escolaridad es de nivel secundaria; el hecho ocurre mientras realizan actividades vitales y de tiempo libre; durante las 18:01 y las 24:00 horas; en el espacio público; el agresor es desconocido o el ex (ex compañero, ex novio, ex esposo, ex amante); considerándose un probable asalto sexual (apéndice 6).

Cluster 3: violencia sexual en situación de estructura familiar

Recuento: 1.424; porcentaje del total: 47,45%

Es el más difuso de los clusters, ya que la mayoría de sus registros presentan traslape con los de las otras agrupaciones. Sin embargo, se intentó aislar por ciertos perfiles generales. La víctima tiene entre 3 a 12 años de edad; con primaria incompleta; el hecho ocurre mientras realiza actividades vitales; mientras está en la vivienda, y el presunto agresor está dentro del núcleo familiar u otros familiares políticos o consanguíneos (apéndice 7).

Aplicación del algoritmo C5.0: árbol de decisión

Las reglas fueron contrastadas con publicaciones anteriores y permitieron la confirmación de las interpretaciones realizadas hasta el momento. Se suele clasificar la violencia sexual en dos grupos, de acuerdo con el vínculo existente entre la víctima y el presunto agresor: casos en los que víctima y agresor se conocen; casos en los que no se conocen víctima y agresor (apéndice 9).

El primer grupo está representado por el cluster 2, mientras que el segundo está contenido por los clusters 3 y 1. Las diferencias entre estos últimos indican cierta relación entre el lugar de ocurrencia del hecho y el presunto agresor. Si este es desconocido, es más probable que el escenario sea un espacio público. Si el agresor es del núcleo familiar, entonces hay mayor posibilidad de que sea en la vivienda; aunque si el agresor es conocido con algún nivel de afectividad o con quien se tuvo alguna relación afectiva, entonces la distinción se hace borrosa, pero se separa a un nivel de exhaustividad más exigente.

La conclusión, de acuerdo con la literatura de investigaciones especializadas, es que se trata de dos tipos de violencias sexuales: una en situación de incesto y otra en estado de anonimia. En medio de estos dos grupos están los casos difíciles de asignar a priori a una u otra modalidad sin la ayuda de un algoritmo clasificatorio que permita identificarlo como violencia sexual en situación de estructura familiar.

Características sociodemográficas y contextuales

Si bien no fue posible desarrollar todas las líneas de análisis, la consulta de las reglas generadas por el modelo y el árbol de clasificación puede ser recurrente y abierta. Es pertinente focalizar el análisis en tres poblaciones diferenciadas, con referencia al presunto agresor, considerando variables sociodemográficas y de contexto, perfiladas en tres agrupamientos.

Una población eminentemente femenina, característica que aplica para el 84% del total de los casos de estudio, entre los 3 y 12 años de edad, con estudios de primaria, cuyo presunto agresor pertenece al núcleo familiar. La población que se encuentra entre los 13 y 15 años, tiene estudios secundarios, el presunto agresor es desconocido u otros familiares políticos o consanguíneos. Por último una población entre los 16 y 24 años, con secundaria incompleta y con ocupación como estudiante o ama de casa, cuyo presunto agresor es conocido con algún nivel de afectividad, o con quien ha tenido una relación afectiva, aunque durante la ocurrencia del hecho esta no se mantiene (apéndice 10).

Se encuentra una población que es víctima en la vivienda, mientras realiza actividades del hogar o vitales, el agresor es otro familiar político o consanguíneo y es atendida en la unidad de atención al menor. Se presenta una población que es víctima en el espacio público, durante la realización de actividades de tiempo libre, y el agresor es dudoso o desconocido. Por último, la población que es víctima en lugares de hospedaje, vehículo y/o lugar público, mientras realiza actividades de tiempo libre, cuyo agresor tiene o tuvo alguna relación con algún nivel de afectividad con la víctima (apéndice 11).

Hallazgos

Las técnicas aplicadas a los datos permitieron realizar un análisis sobre los comportamientos y las transformaciones del fenómeno, teniendo en cuenta similaridades y disimilaridades. Se derivan tres patrones de conducta del fenómeno de la violencia sexual: violencia sexual en situación de incesto, violencia sexual en situación de anonimia y violencia sexual en situación de estructura familiar.

La institución de la familia está siendo sometida a transformaciones que llevan a considerar las nociones clásicas de parentesco como poco ajustadas a la realidad empírica de la estructura familiar. La dinámica de esta institución social muestra que la separación entre pariente consanguíneo o civil no es adecuada, y obliga a buscar otro marco analítico para comprender los aspectos de la estructura social relacionados con la violencia sexual. Si bien no se intenta discutir o definir un nuevo modelo analítico para la estructura familiar, las técnicas aplicadas muestran otro criterio de clasificación, a saber: los niveles o esferas de proximidad con la víctima en el centro de dichas esferas (gráfico 1).

Esta clasificación empírica corta al través la clasificación tradicional basada en el parentesco. Si, como se aprecia, la tendencia en la estructura familiar, en particular, y la estructura social, en general, se dirige hacia mayores niveles de individuación, es claro que estos solo son posibles gracias al incremento y fortalecimiento de instituciones de propósito⁹. Estas deben penetrar con mayor fuerza y de manera más efectiva los núcleos familiares, y la composición de los hogares para inhibir la propensión a la violencia sexual en su expresión en situación de incesto. Apelar al reforzamiento de los lazos familiares tradicionales es algo un tanto utópico, con la emergencia marcada de la individuación en los tiempos actuales.

La violencia sexual en situación de anonimia se apoya en el factor ecológico. Las personas para realizar sus actividades deben desplazarse por sectores distantes entre sí e inmersos en el espacio urbano, debido a este factor, tarde o temprano, quedan sumergidas en la anonimia. Sería pertinente articular la estructura institucional de forma que las personas puedan configurar sus trayectorias, en especial el movimiento pendular diario de residencia-trabajo o estudio, para que en su desplazamiento por el espacio urbano cuenten con puntos focales institucionales que brinden respaldo.

La violencia sexual en situación de estructura familiar demanda el control social de manera descentralizada por medio de normas sociales. La regulación informal, por medio de estas, puede llevar a configurar la situación de una manera que refuerce los aspectos sociales y culturales que inhiben la conducta desviada. Focalizando la intervención hacia la prevención, con campañas de muy bajo costo, se puede generar o reforzar normas sociales que regulan el trato con las personas con las que se ha tenido una relación con algún nivel de afectividad pero que por distintas circunstancias esta ya no existe.

Discusión

La aplicación de la metodología de minería de datos a la información existente y registrada sobre delitos en la ciudad de Bogotá, resalta el valor agregado de este tipo de análisis para la comprensión y generación de nuevo conocimiento sobre el fenómeno delictivo. Los resultados experimentales obtenidos han sido contrastados con la investigación y reflexiones de especialistas del INML-CF y el CEACSC, que ha permitido confirmar conceptos preexistentes y generar nuevas piezas o trozos de conocimiento. Al respecto se han identificado tres patrones de violencia sexual con base en los hechos registrados por el INML-CF en Bogotá durante el año 2007. Los patrones de violencia sexual en situación de incesto y la violencia sexual en situación de anonimia validan claramente el conocimiento profesional a la fecha que señala una clasificación entre abuso sexual y asalto sexual. La violencia sexual en situación de estructura familiar señala un patrón en los datos que, si bien es borroso, aporta nuevo conocimiento en tanto pone atención a la trasformación de la estructura familiar y de parentesco, y las implicaciones que esta transformación acarrea para la comisión de actos punibles, como el delito sexual.

Según la Organización Mundial de la Salud, la violencia es una de las principales causas de muerte en la población entre los 15 y 44 años de edad. La violencia ocurre en los hogares, en lugares de trabajo e incluso en instituciones médicas y sociales, lo cual puede generar en alguna medida que las víctimas se vean obligadas, por convenciones o presiones sociales, a guardar silencio. El bienestar social de las víctimas puede verse afectado por la estigmatización y aislamiento por parte de sus familias u otras personas de su círculo social (op. cit., p. 13). Esta situación puede aumentar la violencia y generar altos niveles de impunidad, por la ausencia de información y el subregistro de denuncias. Para obtener mayor claridad en la configuración del cluster 3 identificado, en particular, una estrategia significativa puede ser complementar los registros de entidades oficiales con datos de encuestas de victimización. Esta estrategia en estudios más generales ha sido representativa en investigaciones sobre violencia, delito y conflictividad (Dammert, 2010).

Si bien el aumento en los registros de los casos de violencia sexual es favorable a las sobrestimaciones, por el incremento del 65,9% al comparar las tasas de 1997 y de 2007 (González, J., 2007), se insiste en la importancia del trabajo articulado para la formulación de respuestas integrales y orientación de política pública, basadas en una revisión teórica, apoyada en el metaanálisis y sustentada en investigaciones, para generar conocimiento en la comprensión de la realidad del hecho violento.

Estas nuevas herramientas de minería de datos ofrecen un soporte en las relaciones y modelos, e interrelaciones de las variables y aspectos que no se observan o con frecuencia se han mantenido aislados. Lo cual puede orientar el proceso de toma de decisiones sobre la base del estudio de variables que por lo general se mantienen separadas. Estas herramientas permiten, en grandes volúmenes de datos, realizar el ejercicio, tanto deseable como difícil de lograr, en el análisis sociológico de los fenómenos: separar lo que comúnmente se une, unir lo que comúnmente se separa.

Notas

¹ De aquí en adelante OMS, por sus siglas en español.

² De aquí en adelante INML-CF, por sus siglas.

³ Puede ser el uso de fuerza física, intimidación psíquica, extorsión, amenazas, o cuando la persona agredida no está en capacidad de dar su consentimiento.

⁴ De aquí en adelante CEACSC, por sus siglas.

⁵ De aquí en adelante KDD, por sus siglas en inglés: Knowledge Discovery in Database.

⁶ Otros algoritmos de clustering son K-medoids o PAM (Partition Around Medoids) y CLARA (Clustering Large Applications).

⁷ K-Medias empieza definiendo un conjunto de centros de conglomerados iniciales derivados de los datos. Después asigna cada registro al conglomerado de registros más similares, basándose en los valores de los campos de entrada de registros. Una vez asignados todos los casos, los centros de conglomerados se actualizan para reflejar el nuevo conjunto de registros asignados a cada conglomerado. Los registros se vuelven a comprobar para ver si se deben reasignar a otro conglomerado, y el proceso de iteración de conglomerado/asignación continúa, hasta que se alcanza el número máximo de iteraciones o el cambio entre una iteración y otra no sobrepasa el umbral especificado.

⁹ Instituciones de propósito específico son aquellas que emergen a partir del socavamiento de la autoridad con la que, otrora, contaban las instituciones primarias, como la familia. Esta institución primaria ha venido perdiendo autoridad en tanto emergen instituciones de propósito específico, como la institución de la educación, el trabajo, el entretenimiento, que cumplen funciones que antes ejercía la primera (Coleman, 1990).

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