Vigilancia dirigida en inteligencia con ArcGIS Insights

Los departamentos de policía de todo el mundo han ido cambiando cada vez más hacia un enfoque más basado en datos para combatir y reducir el crimen, conocido como Vigilancia dirigida por inteligencia (ILP). ILP se enfoca en reducir el crimen mediante el uso de varias fuentes de datos, la resolución de problemas con esos datos y la creación de productos de inteligencia procesables que los comandantes pueden usar para diseñar estrategias y tácticas basadas en evidencia para impactar el problema. Este enfoque permite a los comandantes, analistas y agencias volverse más eficientes y receptivos a las demandas continuas del trabajo. Ahora más que nunca, ILP está s6+1025/fortaleciendo su papel como método proactivo de reducción del crimen.

El reto

Cuando se trabaja con una gran variedad de datos de manera constante, existen numerosas formas de prepararlos, mostrarlos, comunicarlos y analizarlos. Otro desafío es pasar de mostrar cuadros y gráficos a agregar valor tangible con análisis y estadísticas. Además, el uso del componente espacial dentro de los datos puede llevar cualquier enfoque basado en datos a un nuevo nivel. Para toso esto, la velocidad de producción de resultados es una necesidad absoluta. Todo este trabajo lleva tiempo y la puntualidad es fundamental, ya que los datos actuales deben entenderse de inmediato para tomar decisiones con precisión y rapidez.

La implementación exitosa de ILP en cualquier agencia requiere inteligencia procesable. Esta inteligencia surge del trabajo con varias fuentes de datos y herramientas analíticas para presentar resultados inteligibles o fáciles de entender. ArcGIS Insights proporciona un banco de trabajo de análisis de datos exploratorio completo basado en la web para respaldar todo este proceso, que a su vez respalda las demandas de un sólido programa de vigilancia policial basado en inteligencia.

“Creemos que ArcGIS Insights es una plataforma de análisis intuitiva y fácil de usar para nuestros expertos que no son SIG aquí en la Ciudad. Tenemos una gran cantidad de datos recopilados durante muchos años que deben analizarse para informar nuestras políticas y decisiones y brindar excelencia operativa y, con este fin, consideramos que Insights es una herramienta adecuada para el trabajo.”

Amandeep Singh, SIG y análisis| Gerente | Ciudad de Gresham, Oregón

En este blog, lo guiamos a través de los flujos de trabajo comunes de ArcGIS Insights que pueden ayudar en ILP e identificamos formas de trabajar con sus datos que quizás no haya considerado anteriormente. Destacamos cómo ArcGIS puede habilitar ILP en su agencia al ayudar a los analistas a trabajar de manera más efectiva en todas las fases del proceso de análisis: preparación, visualización, análisis y uso compartido.

PREPARAR

La preparación de datos es un proceso con el que todos estamos muy familiarizados. Los analistas de los departamentos de policía a menudo se quedan atascados mirando fila tras fila de datos de incidentes, para incluir fechas, ubicaciones, tipos de delitos, etc. Los datos a menudo se reciben en tablas u hojas de cálculo de las que debe descifrar, limpiar y formatear. Estos procesos pueden llevar mucho tiempo, alejándolos del trabajo analítico más importante y significativo.

Con ArcGIS Insights, las fuentes de datos (bases de datos, hojas de cálculo, SIG) se pueden incorporar fácilmente al proyecto. La preparación completa de sus datos para incluir el componente espacial agrega un nuevo elemento que no es fácilmente visible en forma de hoja de cálculo. Ya sea que esté enriqueciendo sus datos agregando ciertas variables al proyecto, o incluso haciendo uniones espaciales para unir conjuntos de datos, la preparación de datos espaciales finalmente ayudará a brindar una mejor comprensión. Al incorporar elementos geográficos, puede comenzar el siguiente paso, el análisis exploratorio de datos, con una nueva dimensión. En los ejemplos siguientes, verá la preparación de los datos para incluir codificación geográfica, cálculo de campo, enriquecimiento y unión espacial.

Geocodificación

Después de mirar fila tras fila de datos de incidentes en esas hojas de cálculo, el siguiente paso muy natural es asignar una ubicación geográfica a cada uno de ellos. Este es el proceso de geocodificación. La geocodificación de una lista de incidentes es probablemente la forma más común en que los analistas incorporan esos puntos a su mapa.

Como ilustra el video a continuación, esto es tan simple como arrastrar y soltar su tabla de incidentes en su libro de trabajo. Luego, habilitará su ubicación en función de los datos espaciales que tiene en su tabla: dirección, coordenadas, etc. Una vez completada la geocodificación, podrá sumergirse directamente en un análisis de datos más exploratorio.

Cálculo de campo

Tiene sus incidentes geocodificados y trazados en el mapa. Al ver los datos en la tabla de atributos, observa que hay un par de campos que puede apreciar por sí mismos, pero le gustaría verlos combinados en su propio campo separado. Los cálculos de campo son excelentes para esto. Un ejemplo de esto podría ser tener tipos de delitos separados enumerados en columnas separadas, pero le gustaría obtener el recuento general de delitos/incidentes en una columna.

Mire el video a continuación sobre cómo crear un nuevo campo que se calcula a partir de múltiples columnas. Los cálculos de campo son una forma conveniente de actualizar por lotes varios registros al mismo tiempo o, como en este caso, es necesario crear una nueva columna con los resultados de un cálculo específico.

Enriquecimiento

Otro paso popular de preparación de datos es el enriquecimiento. El Enriquecimiento es un proceso que agrega, o agrega, nuevos valores de datos a sus datos existentes. Una biblioteca de contenido de enriquecimiento autorizado está disponible en la nube de Esri, como datos sobre población, pobreza, demografía, comportamiento, raza y mucho más. ArcGIS Insights aplica métodos estandarizados que dan como resultado datos de enriquecimiento distribuidos con precisión para cualquier área operativa de aplicación de la ley. Simplemente ingrese sus ubicaciones (como áreas de patrulla), seleccione las variables que desea agregar y las nuevas columnas y valores estarán disponibles como parte de su conjunto de datos existente.

El siguiente video ilustra lo fácil que es enriquecer sus datos con más variables para convertir su análisis en uno más completo.

Sin embargo, es posible que deba "enriquecer" sus datos de una manera diferente. Si bien las técnicas de enriquecimiento son excelentes para agregar diferentes variables a su proyecto, tal vez haya una situación en la que no tenga todos los datos que necesita en un catálogo agradable y ordenado. Tal vez tenga conjuntos de datos dispares que necesite combinar en uno; es decir, desea atributos de un conjunto de datos en otro. Una unión espacial puede ayudar.

Unión espacial

Las uniones espaciales son como las combinaciones tradicionales, sin embargo, se basan en la ubicación. No se requiere un valor de clave común, los datos solo deben tener una ubicación. Las uniones espaciales le permiten unir atributos de una entidad a otra según su relación espacial.

Tal vez necesite ver cuántos incidentes hay en un área de patrulla, pero solo tiene su ubicación (que aún no se ha asociado a un área de patrulla). O tal vez desee ver qué área de patrulla tiene los incidentes contenidos. Una unión espacial le permite combinar estos conjuntos de datos para obtener una visión más detallada de lo que está sucediendo en el área especificada.

En el siguiente ejemplo, los puntos de incidentes se unen con las áreas de patrulla. Los puntos de incidente que se encuentran dentro de un área de patrulla ahora contendrán los valores de campo (fila) de ambos conjuntos de datos. Echar un vistazo:

Estas son algunas de las formas más comunes de preparar sus datos dentro de ArcGIS Insights. Si bien no tiene que realizar todas esas funciones, o decide realizar más en la preparación, el objetivo es hacerlo lo más simple posible. El beneficio de ArcGIS Insights es que la preparación de los datos se realiza en una sola aplicación y, cuando se completa, puede pasar sin problemas al siguiente paso de este proceso.

Pasemos a lo que sucede después de que haya limpiado y preparado bien sus datos. En la siguiente sección, aprenderá sobre algunas de las formas en que ArcGIS Insights ayuda con la visualización y el análisis. Ya trazó sus datos, ahora profundicemos un poco más.

VISUALIZACIÓN Y ANÁLISIS

Como se señaló anteriormente, una de las formas más sencillas de visualizar sus datos es simplemente trazarlos. Trazar datos geográficos en un mapa no es difícil y muchas personas simplemente se detienen ahí. Pero puedes hacer más fácilmente. A continuación, describimos algunas funciones que puede realizar con sus datos para obtener resultados más significativos, producir información procesable y ayudar a su fuerza policial en sus esfuerzos policiales basados ​​en inteligencia.

Consideremos una hipótesis ... su jefe ha establecido una prioridad de reducir los robos en toda la ciudad como parte de la estrategia de ILP de la agencia. Debe comprender las tendencias recientes en toda la ciudad para ese tipo de delito y luego profundizar para descubrir inteligencia procesable que pueda usarse para impulsar su estrategia de reducción de delitos. Comenzaremos analizando la cuestión de cuándo.

Análisis temporal

Los incidentes se representan en los gráficos y ahora tiene una mejor idea de dónde están ocurriendo los delitos y, hasta cierto punto, su frecuencia. Cuando desee ver más de cerca y tener una mejor idea de sus atributos temporales, es decir, cuándo ocurren, el análisis temporal es extremadamente útil.

En este caso particular, el jefe de policía puede estar interesado en ver si hay un día particular de la semana, mes o incluso año en el que los casos de delitos son más frecuentes. ArcGIS Insights ofrece la capacidad de trazar esos incidentes y períodos de tiempo relacionados en una selección de más de 20 tipos de gráficos diferentes. Un ejemplo de esto se muestra en el video a continuación.

El análisis temporal permite esa rápida visualización de datos con sus tiempos asociados que han demostrado ser esenciales al investigar patrones y/o causas de delitos particulares. Esa es una mirada más detallada cuando hay una concentración de incidentes. Ahora echemos otro vistazo más de cerca a dónde ... ¿dónde podrían estar concentrados?

Agregación espacial

La agregación espacial le permite tomar esas estadísticas previamente observadas sobre incidentes para verlas ahora dentro de límites especificados. Si el jefe de policía le pregunta qué geografía específica, en este caso, áreas de patrulla, tiene el mayor número de robos, puede proporcionar esa respuesta fácilmente agregando esos incidentes delictivos a esas áreas con solo arrastrar y soltar.

Echar un vistazo:

No hay escasez de límites de área sobre los que informar. Otros ejemplos son áreas de patrulla, distritos policiales, zonas escolares, ciudades/pueblos, distritos municipales, códigos postales, distritos censales y subdivisiones. Agregue los incidentes delictivos a estas áreas con solo arrastrar y soltar.

Puntos calientes y vigilancia de puntos calientes

Ha hecho algunos mapas y algunos análisis. Hasta este punto, parece que todo lo que realmente puedes decir sobre tus datos es que hay incidentes en toda la ciudad. Para ayudar a dar más sentido a todos esos datos y hacerlos más impactantes, el mapeo de puntos calientes puede ayudar. Al identificar los puntos calientes, esencialmente busca aquellas áreas que son "calientes", que tienen una concentración de incidentes, o "frías", que tienen menos incidentes.

Combine el análisis de puntos calientes con vigilancia y obtendrá vigilancia de puntos calientes; es decir, una estrategia de prevención del delito que tiene como objetivo identificar aquellas áreas donde se concentra el delito. Tener este conocimiento en la mano permite a las agencias enfocar sus recursos donde más se necesitan o donde es más probable que ocurra un crimen.

Los mapas de calor y los mapas agrupados son dos opciones de mapeo que ayudan a visualizar muchos puntos. A menudo hay tantos incidentes en un mapa que los datos no son comprensibles. Estas sencillas técnicas de visualización pueden ayudar. El siguiente video ilustra estas dos técnicas. Las concentraciones de incidentes se pueden ver en un mapa de calor tradicional, así como en un mapa en bins, donde se agregan grandes cantidades de datos de puntos en diferentes polígonos o bins.

Estimación de densidad de kernel (KDE)

Para llevar su análisis un paso anterior, puede realizar una estimación de densidad del kernel (KDE). Si bien los métodos y técnicas que ya hemos destacado definitivamente pueden ayudar en su estrategia de ILP, es posible que descubra que incorporar una superficie de densidad en su análisis es valioso.

Dentro de un KDE, está creando una nueva superficie o capa que resaltará las áreas más densas de un incidente. Por ejemplo, es posible que desee filtrar un tipo de delito en particular, como robos, y ver dónde se concentran dentro de la ciudad. Al hacer este cálculo, podrá visualizar rápidamente las áreas más densas y utilizar esta información para ayudar a planear y asignar los recursos adecuados.

El siguiente video muestra un KDE realizado en robos dentro de los límites de la ciudad.

Estimación de densidad de kernel y reloj de datos

Por último, tenemos un resultado completo con la estimación de la densidad de kernel y su reloj de datos asociado. Se trata de una colaboración eficaz de las técnicas que hemos comentado en este blog. En este ejemplo en particular, encontrará un mapa y un gráfico uno al lado del otro, que cambian dinámicamente según las acciones realizadas. Mientras que los mapas de KDE muestran la densidad en forma espacial, el reloj de datos muestra la densidad en forma gráfica, lo que indica varias unidades de tiempo en una pantalla (por ejemplo, mostrando incidentes con el día de la semana junto con la hora del día para esos días).

El video a continuación destaca cuando los aspectos temporales de los datos se combinan con el componente espacial, se pueden revelar patrones aún más interesantes.

Si le hacen preguntas sobre cuándo ocurrió un incidente en particular, qué tipo de incidente fue y dónde parece más frecuente el incidente, podrá responder rápidamente con los datos, visualizaciones y análisis que tiene frente a usted.

Los mapas por sí mismos son geniales, pero el poder se desata realmente cuando se usa en combinación con gráficos y tablas. En nuestra última sección, verá formas en las que puede compartir sus datos, trabajo y flujos de trabajo de diferentes formas para adaptarse a diferentes audiencias.

“El personal viene a hablar conmigo sobre estos datos y quiere saber más sobre ellos. Quiero poder poner esta información, los datos, los análisis, al alcance de la mano incluso de nuestros comandantes de patrulla y sargentos.”

Capitán Tony Chambers

Altoona, Departamento de Policía de Iowa

COMPARTIR

Hay muchas formas de compartir su trabajo con ArcGIS Insights, pero la forma en que lo comparta dependerá de la audiencia. Hay dos personas principales con las que compartirá su trabajo: espectadores y analistas.

Compartir la pagina

Algunos ejemplos de espectadores pueden ser un jefe de policía, un comandante de distrito o de unidad, o simplemente el público en general que necesita o quiere ver el análisis que ha realizado en ArcGIS Insights para comprender mejor los datos. La forma más sencilla de compartir su trabajo con esta audiencia es compartir una página. Compartir su página permite que otros interactúen con las tarjetas de su página en un visor de ArcGIS Insights de solo lectura independiente. La persona que acceda a su página podrá ver los datos, desplazarse y hacer zoom en la página e interactuar con los gráficos, tablas o filtros, pero no podrá agregar o eliminar datos o tarjetas, ni realizar análisis.

Compartir la historia (mapa)

Las páginas de ArcGIS Insights no solo se pueden ver de forma independiente en un navegador, sino que también se pueden incrustar en sitios web y otras aplicaciones de ArcGIS, como ArcGIS StoryMaps, por ejemplo. La incrustación de páginas de ArcGIS Insights en StoryMaps y otras aplicaciones ayuda a proporcionar antecedentes contextuales a los datos y el trabajo analítico que se realizó, y puede ayudar a comunicar las estrategias que desea emprender en función del análisis.

Compartir el modelo

El otro público con el que quizás desee compartir son los analistas. Si está trabajando con otro analista de delitos, es posible que desee compartir su proceso analítico y su metodología con ellos. Puede hacerlo compartiendo un modelo.

Un modelo es una grabación visual de los pasos de su análisis. En ArcGIS Insights, los modelos se crean para cada página automáticamente mientras trabaja, por lo que puede concentrarse en explorar sus datos y realizar análisis, en lugar de crear un modelo. Al compartir su modelo con otros analistas, ellos podrán abrir el modelo y ver el flujo de trabajo paso a paso, incluidas las entradas de datos. Luego, pueden volver a ejecutar el análisis con los mismos datos o reemplazarlos con sus propios datos.

Los modelos pueden suponer un ahorro de tiempo significativo para la transferencia de conocimientos de los métodos de análisis con analistas más jóvenes o para realizar análisis repetibles que deben realizarse de forma regular.

Compartir el libro de trabajo

Un método más completo para compartir su trabajo con un analista sería compartir un libro de trabajo completo. Compartir un libro de trabajo recopila o asocia todos los datos y la actividad analítica en todas las páginas de un proyecto en un solo lugar, captura y mantiene relaciones como ubicaciones de datos y almacena capas de resultados, modelos, páginas y tarjetas. Esto permite al analista obtener una imagen completa de las metodologías y los resultados utilizados en el análisis, manteniendo intactas las relaciones de datos y los modelos.

Los libros de trabajo incluso se pueden exportar e importar a través de diferentes implementaciones de ArcGIS Insights, ya sea alojadas en ArcGIS Online, ArcGIS Enterprise o ArcGIS Insights Desktop.

El análisis no es poderoso por sí solo. Compartir su análisis con otros para comprender mejor los problemas y tomar decisiones es donde entra el poder real.

Empezar

ArcGIS Insights le proporciona un banco de trabajo de análisis de datos exploratorio completo y basado en la web. ArcGIS Insights está diseñado para respaldar su trabajo en todo el proceso analítico, ya sea preparando datos, realizando análisis o presentando productos de inteligencia procesables. Empiece a utilizar ArcGIS Insights hoy mismo para satisfacer las demandas de su sólido programa policial basado en inteligencia.

Si bien estamos seguros de que encontrará útiles los videos de nuestro blog, si desea obtener más información sobre ArcGIS Insights, consulte nuestros recursos a continuación y recuerde comunicarse con el equipo de Esri designado si tiene alguna pregunta.

Recursos adicionales

Para obtener más información sobre ArcGIS Insights, consulte nuestra página de producto. Aquí puede encontrar Aprender lecciones y capacitación para comenzar. Además, vea este video de seminario web de 1 hora que demuestra más posibilidades de ArcGIS Insights trabajando con datos del centro de llamadas del 911.