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A Mobile Information System Based on Crowd-Sensed and Official Crime Data for Finding Safe Routes: A Case Study of Mexico CityUn sistema de información móvil basado en datos de detección de multitudes y datos oficiales sobre delincuencia para encontrar rutas seguras: Un estudio de caso de Ciudad de México

Resumen

Los agendas de sistemas de información móvil están volviéndose cada vez más una parte esencial de la vida humana y juegan un papel importante en varias actividades diarias. Estos han sido desarrollados para diferentes contextos como instalaciones públicas en ciudades inteligentes, atención médica, congestiones de tráfico, comercio electrónico, seguridad financiera, contenido generado por el usuario y colaboración en línea. En la Ciencia de Sistemas de Información Geográfica, los problemas relacionados con los sistemas de enrutamiento han sido profundamente explorados utilizando varias técnicas, pero no están enfocados en la seguridad o las tasas de criminalidad. En este artículo, se propone un enfoque para proporcionar estimaciones definidas por tasas de criminalidad para generar rutas seguras en dispositivos móviles. Consiste en integrar datos de crímenes generados por la multitud y datos oficiales de crímenes con una aplicación móvil. Así, los datos son procesados semánticamente por una ontología y clasificados por el algoritmo de Bayes. Se utilizó un repositorio geoespacial para almacenar tweets relacionados con eventos delictivos de la Ciudad de México e informes oficiales que fueron geocodificados para obtener rutas seguras. Se realizó un pronóstico relacionado con eventos delictivos que pueden ocurrir en un lugar determinado con la información recopilada. La novedad es un enfoque híbrido basado en el procesamiento semántico para recuperar datos relevantes de fuentes de datos no estructurados y un algoritmo clasificador para recopilar datos de crímenes relevantes de informes oficiales del gobierno con una aplicación móvil.

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