I Congreso de Postgrado fcfm: ingeniería, ciencias e innovación

42 Santiago, 10 al 12 de agosto, 2022 INTERPRETATION IN CRIME PREDICTION MODELS Joaquín Roa¹*, Kristof Coussement², Richard Weber¹, Sebastián Maldonado³ ¹Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile, Santi go, Chile ²IÉSEG Center of Marketing Analytics, IÉSEG School of Management, Lille, France ³Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información, Universidad de Chile, Santiago, Chile *Email: joaquin.roa.l@ug.uchile.cl RESUMEN El crimen impacta diariamente y afecta negativamente a la sociedad [1]. La capacidad de saber cuándo y dónde ocurrirán crímenes puede beneficiar a diferentes partes involucradas en la reducción del crimen, por ejemplo, a fuerzas policiales o planificadores urbanos [2]. Asimismo, existe una necesidad práctica y una oportunidad desafiante en atraer los resultados de modelos de ciencia de datos a los tomadores de decisiones de negocios [3]. En ese contexto, un sistema de soporte de toma de decisiones interpretable (iDSS) puede definirse como una solución computarizada e interpretable que apoya la toma de decisiones en organizaciones con el fin de generar valor. Un iDSS presenta cinco dimensiones fundamentales para representar su interpretabilidad; Desempeño, Escalabilidad, Comprensibilidad, Legitimidad y Practicabilidad [3]. Se realizó una revisión de la literatura de todas las publicaciones que contuvieran los conceptos “crime prediction” y/o “crime forecasting”. 46% presentaban modelos de regresión y 49%modelos de clasificación. 90% basaron su estudio en conjuntos de datos del tipo espaciotemporal y 61% incluyeron el tipo de crimen como variable. 37% de las publicaciones utilizaron redes neuronales. Se estudió la interpretabilidad según las cinco dimensiones de un iDSS. Del total de publicaciones, 38%presentaban un alto desempeño, un 32% un desempeño medio y un 11% uno bajo. En términos de escalabilidad, sólo 6% de las publicaciones explicitaron problemas de escalabilidad, y 81% de las publicaciones cumplen con una escalabilidad adecuada. 75% de las publicaciones presentaron comprensibilidad. En legitimidad, se consideró que 79% de los estudios la presentan. Finalmente, se consideró que 76% de las publicaciones presentan practicabilidad. Se concluye que en su mayoría las publicaciones alcanzan un nivel aceptable de interpretabilidad, y que la presencia de una dimensión cualquiera no está supeditada a la presencia de alguna otra. Comprensibilidad es la dimensión menos presente y escalabilidad la más considerada en la literatura. AGRADECIMIENTOS Se agradece al Programa de Cofinanciamiento Chile–Francia “Ayudas para estadías de investigación para magíster y doctorado en su convocatoria 2022”. REFERENCIAS [1] A. M. Costa, The economics of crime: a discipline to be invented and a Nobel prize to be awarded. J. Policy Model 32, 648–661 (2010) [2] C. Kadar y C. Pletikosa, Mining large-scale human mobility data for long-term crime prediction. EPJ Data Science 7.1, 1-27 (2018) [3] K. Coussement y D. F. Benoit, Interpretable data science for decision making. Decision Support Systems. 150, 113664 (2021) C I E NC I A D E DATOS 02