Presentación

La seguridad en las ciudades abarca diversos aspectos relacionados con la protección de la vida, la salud y el patrimonio. Los gobiernos tienen la responsabilidad de salvaguardar estos bienes que son protegidos por el estado. En el ámbito de la seguridad vial, durante el período de 2000 a 2010, se promovió en la ONU la llamada "Década de Acción para la Seguridad Vial", estableciendo retos, metas y objetivos para alcanzar un escenario ideal de cero accidentes en todo el mundo. En cuanto a la seguridad ciudadana, la ONU la define como un proceso destinado a establecer, fortalecer y proteger el orden civil democrático, eliminando las amenazas de violencia en la población y permitiendo una convivencia segura y pacífica. Aunque esto está asociado con las actividades policiales, también tiene otras dimensiones.

En ambos casos, para reconocer los avances es necesario realizar evaluaciones, las cuales requieren de mediciones estadísticas y el uso de software robusto. Normalmente, este último tiene un alto costo. En los inicios de la popularización del software libre, su uso era bastante complicado, lo que limitaba el acceso a un número reducido de personas, a pesar de estar disponible. Sin embargo, gracias al desarrollo tecnológico actual, se han construido plataformas colaborativas que aprovechan conocimientos previos, logrando incluso softwares más potentes que los comerciales, como es el caso de R o Python. No obstante, para muchas personas estos programas resultan complejos. Por fortuna, gracias a estas grandes plataformas, otros desarrolladores han creado programas más específicos, incluyendo los que se presentan en este taller, los cuales tienen un formato amigable. De esta manera, las personas dedicadas a la investigación tienen acceso a herramientas de análisis que no tienen costos y que han sido diseñadas para ser utilizadas por personas con pocos conocimientos en informática.

Considerando lo expuesto anteriormente, es importante promover el uso de estas herramientas para abordar problemas de seguridad vial y ciudadana, ya que ambas implican violencia directa o indirecta y amenazan la vida, salud y patrimonio de las personas.

Este curso ha sido diseñado para utilizar diferentes softwares con distintas capacidades, adaptados a diversos problemas de seguridad vial.

Objetivo general

Capacitar personas para participar con datos estadísticos en investigaciones, laboratorio u observatorios de seguridad ciudadana y vial, ejecutarán modelos en programas de distribución libre reconociendo la importancia de estos en la protección de la vida.

Descripción de actividades

Los participantes sabrán:

• Usar algunos modelos geoestadísticos para determinar cluster de accidentes
• Reconocer algunas variables relacionadas con las características de peligrosidad
• Generar recomendaciones basadas en evidencia para la protección de la vida de las personas

Instructor

Tonatiuh Meaney

Dirigido a

Personas de cualquier disciplina relacionadas con la seguridad vial o ciudadana que desean aplicar razonamientos estadísticos en sus investigaciones o decisiones sobre este tema, ya sea que trabajen en la academia, en gobiernos o en organizaciones en defensa del peatón o del viajero.

Duración

25 horas. 5 horas diarias por 5 días

Modalidad y características

• Modalidad mixta: presencial y en línea.
• Materiales y sesiones grabadas disponibles en línea.
• Asesoría personalizada vía correo electrónico durante todo el curso y hasta 30 días naturales posteriores a su finalización.

Requisitos

Los participantes deberán contar con equipo de cómputo propio.

Costos, becas y descuentos.

• Presencial $5,200MXN
• En línea $2,800MXN
• Estudiantes de posgrado 30% de descuento en la modalidad elegida.*
• Estudiantes de licenciatura 60% de descuento en la modalidad elegida.*
• Personal técnico de la misma institución de procedencia 20% de descuento en la modalidad elegida.**
* Deberán presentar comprobante de estudios vigente al momento de su inscripción.
** Mínimo 3 personas. Deberán acreditar procedencia mediante identificación y constancia oficiales.

Programa

1. Presentación
2. Software libre
   1. Las 4 libertades
   2. Diferencia con software gratuito
   3. Datos, ciencia y sociedad libre
   4. Distintos softwares libres y comerciales en estadística y geoestadística y curvas de aprendizaje
   5. Presentación general de Geoda, Orange y Depth Map, tres nobles softwares
3. Preparación de la información de puntos
   1. Geolocalización de accidentes (herramientas abiertas)
      • Método directo: XY
   2. Análisis de punto (Geoda)
      • Densidad de puntos y puntos cargados
      • NNI
      • Hotspotting e interpolación, diferencias y semejanzas
      • Autocorrelación de hechos violentos
4. Análisis de línea
   1. Obtención de la red con Open Street Map
   2. Preproceso; limpieza
   3. Exportación a Deepthmap
   4. Procesamiento space syntax
      • Conceptos
      • Variables de estructura
      • Variables microlocales
   5. Incorporación de información de accidentes a líneas
   6. Incorporación de información a polígonos regulares
5. Incorporación de información raster
   1. Imagen libre de satélite (Copernicus)
   2. Procesamiento multiespectral para detección de áreas verdes
   3. Caminabilidad
   4. Poligonización
6. Estimación de peligro y riesgo
   1. Pruebas de Hipótesis sobre peligro y riesgo
      • T de student para corroboración de clasificación binaria del peligro
      • ANOVA para prueba de riesgo en clasificaciones no binarias
   2. Modelo logístico para predicción de accidentes
      • Discretización del peligro
      • Logit
      • Matriz de confusión
      • Curva ROC: relación especificidad y sensibilidad
   3. Modelo factorial para evaluación del riesgo
      • Evaluación por análisis de correspondencia del peligro
      • Evaluación por componentes principales
   4. Evaluación por red neuronal
   5. Regresión no geográfica para predecir y completar datos
      • Problema de la autocorrelación y la predicción: alcances y limitaciones
7. Propuestas tácticas
   1. A partir de lo obtenido generación de propuestas específicas
8. Conclusiones