Identificación de zonas de riesgo de asalto con QGIS

La seguridad ciudadana representa uno de los principales desafíos en las grandes urbes contemporáneas, donde el análisis espacial ha emergido como una herramienta fundamental para comprender y prevenir la delincuencia. Los Sistemas de Información Geográfica han revolucionado la forma en que abordamos el estudio del crimen urbano, permitiendo identificar patrones espaciales y zonas de riesgo con una precisión sin precedentes.

En este artículo exploramos cómo utilizar QGIS, para analizar los asaltos registrados en la ciudad de Chicago. Mediante el uso de datos abiertos y la creación de mapas de calor, demostraremos cómo visualizar eficazmente las concentraciones de incidentes delictivos y analizar su distribución en el espacio urbano.

1. Descarga de datos abiertos de criminalidad en Chicago

Para llevar a cabo este análisis, utilizamos un conjunto de datos abiertos proporcionados por el Ayuntamiento de Chicago, disponibles en su portal oficial de datos abiertos. Este archivo contiene registros detallados de incidentes delictivos ocurridos en la ciudad desde el año 2001 hasta la actualidad, constituyendo una de las bases de datos criminológicas más completas disponibles públicamente.

El dataset se encuentra en formato GeoJSON, lo que facilita significativamente su importación directa en QGIS para análisis espacial. Cada registro incluye información esencial como la ubicación geográfica exacta (coordenadas), la fecha y hora del incidente, el tipo de delito (asalto, hurto, daño a la propiedad, entre otros), y detalles adicionales relevantes para el análisis criminológico.

Puedes consultar y descargar el archivo directamente desde el siguiente enlace:

Crimes – 2001 to Present (City of Chicago Data Portal)

Adicionalmente, descargaremos la cartografía básica de los distritos comunitarios de Chicago desde el mismo portal de datos oficiales: Boundaries – Community Areas – Map | City of Chicago | Data Portal

2. Incorporación de datos en QGIS

Una vez descargados ambos conjuntos de datos, procederemos a incorporarlos en QGIS para iniciar nuestro análisis. El proceso de importación seguirá un orden específico para optimizar la visualización y el análisis posterior. Es muy importante seleccionar el sistema de coordenadas de referencia al incluir los datos en el proyecto y en posteriores análisis para evitar posibles conflictos, en este caso nuestra zona de estudio se encuentra en EPSG: 26916 – NAD83 / UTM Zona 16.

Comenzaremos importando los límites administrativos de los distritos comunitarios, seguidos de los datos de criminalidad:

Al examinar el conjunto de datos importado, observamos una considerable cantidad de registros ya georreferenciados que abarcan múltiples tipos de delitos y toda la extensión territorial de Chicago. Para enfocar nuestro análisis y obtener resultados más específicos, trabajaremos exclusivamente con los datos correspondientes a assault (agresión), es decir, amenazas o intentos de agresión que se hayan registrado dentro del distrito Near North Side, una zona céntrica y emblemática de la ciudad.

3. Filtrando de datos

Esta delimitación geográfica y temática nos permitirá realizar un análisis más detallado y manejable, centrándonos en un tipo específico de delito en un área urbana de particular interés. Para lograr este objetivo, realizaremos en primer lugar una selección por atributos, filtrando los datos según estos criterios, y posteriormente exportaremos los resultados a una nueva capa de trabajo que contenga únicamente la información relevante para nuestro análisis.

Una vez obtenida esta nueva capa que contiene exclusivamente los registros de assault, procederemos a realizar un recorte geográfico para delimitar únicamente nuestra zona de estudio. Para ello, accederemos a la tabla de atributos de la capa de distritos comunitarios y exportaremos específicamente el polígono correspondiente al distrito Near North Side, creando así una capa de referencia que nos servirá como límite geográfico para nuestro análisis espacial.

El siguiente paso consiste en ejecutar un recorte espacial para incluir únicamente los datos de delitos que se encuentren dentro de nuestra zona de estudio delimitada. Para esta operación utilizaremos la herramienta Cortar (Clip) de QGIS, que nos permitirá intersecar la capa de assault con el polígono del distrito Near North Side, obteniendo como resultado una nueva capa que contenga exclusivamente los incidentes delictivos registrados dentro de los límites geográficos de nuestra área de análisis.

4. Generación del mapa de calor

Una vez obtenidos los datos filtrados y recortados a nuestra área de estudio, podemos proceder con el análisis visual de la distribución espacial de los asaltos. Para este propósito, crearemos un mapa de calor que nos permita identificar las zonas de mayor concentración de incidentes de manera intuitiva y efectiva.

Utilizaremos la herramienta Mapa de calor (Heatmap) integrada en QGIS, aplicándola sobre nuestra capa de puntos de assault. Los parámetros técnicos que configuraremos son los siguientes:

• Radio de influencia: 500 metros, que determinará el área de influencia alrededor de cada punto
• Tamaño de pixel: 50 metros, que definirá la resolución espacial del mapa resultante

Esta configuración nos proporcionará una visualización que equilibra el detalle espacial con la capacidad de identificar patrones de concentración significativos en el área de estudio.

Al ejecutar la herramienta con estos parámetros, QGIS generará automáticamente una nueva capa ráster que representará la densidad de incidentes mediante una gradación de colores.

5. Configuración de la simbología

Para visualizar los resultados de manera óptima, es necesario modificar la simbología de la capa ráster generada. Aplicaremos un estilo de pseudocolor monobanda que nos permitirá representar los diferentes valores de densidad mediante una paleta de colores graduada y fácilmente interpretable.

Adicionalmente, configuraremos un nivel de transparencia adecuado para la capa, lo que nos permitirá superponer el mapa de calor sobre las capas base (como los límites del distrito y la cartografía urbana) sin perder la referencia espacial. Esta combinación de pseudocolor y transparencia facilitará la identificación visual de las zonas de riesgo mientras mantenemos el contexto geográfico necesario para la interpretación de los resultados.

6. Composición y maquetación del mapa

Una vez configurada la simbología del mapa de calor, procederemos a crear una composición cartográfica profesional. Para ello, utilizaremos el Compositor de impresión de QGIS, donde incorporaremos todos los elementos cartográficos esenciales para un mapa técnico completo: escala, flecha de norte, leyenda etc.

Conclusiones

El análisis espacial de la criminalidad mediante QGIS demuestra ser una herramienta accesible para la identificación de patrones delictivos urbanos. A través de este caso práctico en el distrito Near North Side de Chicago, hemos evidenciado cómo los datos abiertos gubernamentales, combinados con técnicas de análisis geoespacial, pueden transformar información cruda en conocimiento útil para la seguridad ciudadana.

La metodología implementada proporciona un flujo de trabajo replicable que puede adaptarse a cualquier contexto urbano con datos georreferenciados de criminalidad. Los mapas de calor resultantes facilitan la visualización intuitiva de zonas de riesgo y constituyen una base sólida para la planificación de estrategias de prevención.