INTRODUCCIÓN

El miedo a ser víctima de violencia y delitos se han convertido en una de las principales preocupaciones de los ciudadanos en América Latina y el Caribe (^{Mejia et al., 2014}). La delincuencia callejera representa una parte importante de la inseguridad ciudadana (^{Zeng et al., 2021}). Estos actos delictivos ponen en peligro la salud y la vida de las personas (^{Wang y Ma, 2021}), siendo la percepción del miedo al delito un problema de la sociedad actual (^{Hart, 2017}), pudiendo estar presente sin experimentar un delito o delito real (^{Oh et al., 2019}). A nivel comunal, esta percepción es la principal preocupación sobre la inseguridad ciudadana (^{Helfgott et al., 2020}). El miedo al delito tiene implicaciones en la forma de entender y responder a los crímenes (Ambey et al., 2014). Las personas experimentan tales situaciones de manera indirecta a través de los medios de comunicación y sus círculos sociales (^{Kim y Kang, 2018}), lo que lleva a un creciente temor a ser víctima de la criminalidad por delitos comunes (^{Cruz-García et al., 2021}).

Las mediciones del miedo al delito se han vuelto cada vez más sofisticadas e incorporan aspectos cognitivos como la frecuencia, tipo y la preocupación por la victimización o la percepción de sitios peligrosos (^{Abdullah et al., 2014}; ^{Hart, 2017}). La cual puede restringir las actividades físicas, mentales y reducir la calidad de vida de la población urbana (^{Oh et al., 2019}). Además, la clasificación de la delincuencia mediante índices anuales regionales es engañosa, por la falta de formalización de la denuncia en establecimientos policiales o de justicia (^{Patio, 2014}). Es por eso que los índices de delincuencia, considerados como volumen de delitos, no reflejan la intensidad de los delitos en el espacio urbano y el miedo que genera en sus habitantes (^{Boivin, 2014}). Lo que motiva la identificación de áreas urbanas que originan miedo al delito en la población. En este contexto, el análisis espacial de la criminalidad a través de los mapas temáticos permite analizar la frecuencia, tipo y ubicación espacial del miedo al delito (Fernimore, 2019). Con el fin de permitir el diseño de políticas públicas orientadas a la reducción del delito en zonas consideradas con alto riesgo de victimización (Castro et al., 2020). Además, La propuesta de modelos de mapas con incidentes georreferenciados permiten zonificar y clasificar la frecuencia de del miedo al delito (^{Espinoza-Ramírez et al., 2018}).

En el sur del Perú se sitúa la Juliaca la ciudad más peligrosa de la región de Puno, con una población proyectada al 2020 es de 252 671 habitantes (INEI, 2020). Y a una altitud de 3824 m.s.n.m, con coordenadas 15°29’27 S y 70°07’37’ O (Marin et al, 2019). La ciudad de Juliaca es una de principales ejes de desarrollo del sur peruano, la cual está asociada a hechos delictivos dolosos (INEI, 2018), siendo la novena del ranking en el registro nacional de denuncias de delitos y faltas de la Policía Nacional del Perú, además ocupa el séptimo lugar de homicidios por cada cien mil habitantes (INEI, 2018). Según la encuesta nacional de programas presupuestales (ENAPRES) Juliaca está catalogada en las ciudades con más de 20 mil habitantes a mas, la victimización en 2017 es de 39,8% y el miedo al delito del 90,0% lo que genera una percepción de vigilancia del 17,3%, debido a un índice 0,3122 considerado muy bajo sobre la capacidad de la policía en comisarías (Sánchez, 2016). La obtención de mapas temáticos para la identificación de zonas de criminalidad posibilita desarrollar investigación referida al tema, por tal motivo el propósito de esta investigación es identificar patrones y zonas del miedo al delito producido por la precepción de la criminalidad en la ciudad, a través del análisis espacial de vectores en la ciudad de Juliaca.

METODOLOGÍA

La presente investigación es de enfoque cuantitativo (Sarduy, 2007; ^{Dhiman et al., 2019}), cumpliendo las condiciones de exhaustividad y exclusión según ^{Kerlinger y Lee, 2002}. Las consideraciones operativas son de tipo observacional, prospectiva, transversal y descriptivo (Sánchez, 2019; ^{Enríquez et al., 2021}). El área de estudio fue la zona urbana de la ciudad de Juliaca, delimitado por la línea negra que contiene una superficie de 53335,60 km2, como se muestra en la Figura 1.

La recolección de datos, inicio el 01 de junio y concluyo el 04 de diciembre del 2021, conformándose cuatro cuadrillas (encuestadores y técnicos en topografía). Para el trabajo en campo se cumplieron con los protocolos de bioseguridad para la prevención y control de la COVID-19 en el Perú (Resolución Ministerio N° 1218-2021-Minsa). Las cuadrillas fueron distribuidas en las cuatro zonas de la ciudad, tomando como centro de referencia la plaza Bolognesi con direcciones a la zona Sur (salida a Puno), zona Norte (salida a Cusco), zona Este (salida a Huancané) y zona Oeste (salida a Arequipa). Los datos han sido obtenidos de dos fuentes, la primera mediante encuesta online, estructurada en tres secciones. La sección 1 (datos de ubicación) considerado los ítems; barrio, calle, cuadra, referencia. La sección 2 (datos de delito) con los ítems; tipo de delito, horario de peligro. La sección 3 (datos de percepción) con los ítems; percepción de seguridad, fotografía de la ubicación de delito. La aplicación se hizo mediante el Google Forms (Leyva et al., 2018). Se incrementó el alcance por medio de las redes sociales Facebook, Instagram, Twitter y WhatsApp (^{Vásquez et al., 2018}), la participación de la población por este medio fue del 13% del total de respuestas válidas. La segunda mediante encuesta presencial, con la misma estructura del formato online, que representa el 87% de las respuestas válidas. Los datos se consolidaron en formato TXT, generándose coordenadas de ubicación tipo vector por cada respuesta usando Google Earth Pro (^{Lisle, 2006}). El miedo al delito fue la unidad de análisis principal, los tipos de delitos se clasificaron en; asalto, asesinato, reglaje y robo, de las cuales se validaron en campo registrando sus coordenadas en el protocolo UTM WGS 84 19 Sur con un GPS Garmin modelo Etrex 20x con un error radial de 2 m (^{Orona et al., 2015}), además, se vectorizo la ubicación de las comisarías de la Policía Nacional del Perú (PNP) en funcionamiento de la ciudad de Juliaca. Como se muestra en la Figura 1. Para el procesamiento de los datos se el software QGIS v.3.22.11 (SIG), el análisis de los datos desarrollando 2 procesos como muestra la Figura 2, la recolección de datos espaciales basado en vectores (unidades físicas mensurables) y rasters (unida RGB en pixeles) como primer proceso, y transformación de datos textuales a nube de puntos vectoriales, procediéndose a analizar espacialmente los datos mediante la herramienta densidad de Kernel (^{Caudillo y Coronel, 2017}). Calculando la densidad de las entidades en la vecindad del vector tipo punto y se ajusta a una superficie curva uniforme sobre cada vector, obteniendo una coloración más intensa en la cercanía con otros vectores (^{Jiménez y Díaz, 2017}; ^{Cuartas et al., 2020}), el proceso metodológico se muestra en la Figura 2.

Figura 1.  Área de estudio, puntos rojos delitos cometidos, puntos celestes comisarias, de fondo imagen satelital del Google Earth Pro de la ciudad de Juliaca en RGB con zoom x20. 

Para la búsqueda de ancho de banda se propone la siguiente ecuación (1).

Donde SR es el radio de búsqueda, Dm es la distancia media ponderada, n el número de vectores punto y SD es la distancia estándar, además el método de cálculo del SD es sin ponderar, el cual se expresa en la ecuación (2).

Donde son coordenadas de la entidad, además, n es el número total de vectores y representan el centro de las entidades (^{Silverman, 1986}; ^{Enríquez et al., 2021}). Mediante este proceso se analizaron la entidad vectorial tipo y frecuencia de delito, para la obtención de los mapas parciales del miedo al delito los que fueron reclasificados en 3 tipos con una rampa de colores en rojo; baja, media, alta. El álgebra de mapas combino los mapas parciales de riesgo para el tipo de delito por separado, para la obtención del mapa de delito final, con su expresión , que es igual al raster resultante mostrado en las Figuras 5.

Figura 2.  Proceso metodológico. 

RESULTADOS

Se han analizado 180 respuesta a la encuesta planteada de las cuales 153 fueron seleccionadas y 27 se desecharon por no estar completas, la Figura 3 muestra la ubicación espacial de los puntos delictivos en la ciudad de Juliaca en un área de estudio de 53 335,59 km2, donde se ubicaron 153 respuestas de localización en Google Earth Pro. Además, se ha ubicado 8 establecimientos policiales obtenidos del Centro Nacional de Estimación Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (CENEPRED, 2018).

Figura 3.  Localización espacial de delitos. 

La percepción de la población muestra, al robo como el delito más frecuente con 114 repeticiones, al asalto con 35 repeticiones, al reglaje y asesinato con 2 repeticiones cada uno, como los delitos más frecuentes, los porcentajes se muestra en la Tabla 1.

La Tabla 1 muestra que el robo representa el 74,5% la que está ligado a las actividades económicas de la ciudad, el asalto 22,9% esta actividad delincuencial se produce por las tardes y noches cerca a bares, discotecas y clubes nocturnos, en algunos casos en lugares que tienen poca iluminación, sin embargo, el asesinato y el reglaje representan el 2,6% esta actividad muestra la presencia de bandas organizadas, así mismo los delitos comunes representan el 97,4% de las respuestas.

Figura 4.  Superficie de respuesta parcial del mapa de delitos, (a) robo; (b) asalto. 

La Figura 4a, muestra que la comisaria CPNP sectorial Juliaca, CPNP terminal terrestre Turismo, CPNP PROT. de carreteras Juliaca y CPNP Santa Bárbara se ubican en las zonas de nivel de riesgo alto para el delito robo. Con respecto al nivel de riesgo medio encontramos a la CPNP de la familia Juliaca, XX Comandancia departamental Puno. La presencia policial en las zonas de riesgo a robo no es eficaz ya que el mapa nos muestra alta concentraciones de robos alrededor de estos equipamientos. Con respecto a los asaltos Figura 4b, la dinámica es la misma. La presencia del equipamiento policial en el área de estudio no logra disuadir a los delincuentes, esto debido a la tardía respuesta policial por la falta de efectivos policiales y carencias de recursos (vehículos y combustible). La ciudad de Juliaca muestra un débil sistema de seguridad en el área de color rojo a pesar de que varios de los establecimientos dentro de la zona de estudio cuentan con cámaras de seguridad estas están aisladas de un sistema integrado de seguridad o de disuasión local.

Figura 5.  Superficie de respuesta final del mapa de delitos. 

La Figura 5 muestra la sumatoria de mapas parciales de los tipos de delitos (robo + asaltos + asesinatos + reglaje) la resultante nos muestra la gran cobertura que tienen los delitos en la ciudad de Juliaca con un área de 23 546 km2, el nivel de riesgo alto representa un 35% de toda la superficie de respuesta con un área de 8 241.1 km2 ubicada en el centro de la ciudad y extendiéndose a la zona Noreste además se puede observar que se cubre el 100% del equipamiento comercial esto debido a el rol comercial de la ciudad. El nivel de riego medio representa 42% del total con un área de 9 889.32 km2, se puede apreciar que las avenidas y calles circundantes al equipamiento comercial son de riesgo debido al comercio informal que se desarrolla en estos puntos. El riesgo bajo tienen un área de 5 415.58 km2 que es el 23%.

La percepción de la población muestra que el periodo del día donde ocurren los delitos es la noche con 100 repeticiones que representa el 65.4% y la madrugada con 43 repeticiones que es 28.1% son los periodos del día más peligrosos, sin embargo, el periodo de la mañana y la tarde suman 6.5% de presencia delictiva.

Figura 6.  Superficie de respuesta del periodo de ocurrencia temporal para delitos: (a) madrugada, (b) mañana, (c) tarde y (d) noche. 

A nivel espacial se puede observar que en la Figura 6a y 6d la cobertura abarca todo el centro de la ciudad con extensión a la zona Noreste de la ciudad salida a Huancané, en esta zona se encuentra el 90% de la zona comercial de la ciudad e Juliaca, además se ubica el 80% de bares y discotecas el periodo más peligroso es la noche y madrugada por la presencia de este tipo de locales, sin embargo, la figura 6b y 6c las resultantes son más dispersas y localizadas en puntos específicos sin tendencia aparente, así mismo, en 6b se pueden apreciar que la densidad se encuentra en extremos de la ciudad esto debido a la presencia del Aeropuerto Inca Manco Capac en la zona Norte y la Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez en la zona sur.

La percepción de la población muestra la frecuencia donde ocurren los delitos en la ciudad de Juliaca, se identificó que el 81.7% indican que han visto 5 delitos en 30 días con 125 repeticiones, el 7.8% mencionan que vieron 4 delitos en 7 días con 12 repeticiones, el 6.5% presencio 5 delitos en 14 días con 10 repeticiones y el 3.9% contesto que ven un delito a diario con 6 repeticiones.

Figura 7.  Superficie de respuesta de la frecuencia delitos: (a) un delito diario, (b) cuatro delitos en una semana, (c) cinco delitos en dos semanas y (d) cinco delitos en un mes. 

La zonificación espacial de la frecuencia de delitos muestra que en la figura 7a, 7b y 7c no hay tendencia localizada ya que muestra una densificación heterogénea, sin embargo, en la figura 7d se muestra que los delitos tienen una densificación marcada en el centro de la ciudad con una cobertura que abarca 9624.15 km2 la probabilidad de ocurrencia de delitos es de 0.16 por día o 5 delitos en un mes.

CONCLUSIONES

El COVID-19 nos ha dejado severas secuelas económicas en el Perú, su principal impacto fue la reducción de puestos laborales, suspensiones y despidos, cuyo resultado fue el incremento en las tasas de pobreza a nivel nacional, por tal motivo la obtención de recursos para sobrellevar los efectos de la pandemia llevó a cierto porcentaje de la población a obtenerlo de forma ilegal incrementado las tasas delictivas en la ciudad de Juliaca en pandemia.

Los sistemas de información geográfica (SIG) han demostrado su aplicabilidad para la generación de mapas temáticos de delito, el análisis de densidad tipo kernel nos demostró que las actividades delictivas se zonifican en el espacio y es una herramienta aplicable a la gestión pública, asimismo, se ha revelado qué la principal zona de actividad delictiva en la ciudad se encuentran en los mercados y sus alrededores esto por la alta concurrencia de población en el periodo de la mañana y tarde, además, por la noche y madrugada en estas zonas proliferan bares y discotecas clandestinas generando peligro y zozobra a los pobladores de la ciudad. El 97.4% de respuestas son de delitos comunes, como el carterismo, robo de celulares o estafa. Los encuestados han presenciado 5 delitos al mes con una frecuencia del 81,7%. La función de la Policía Nacional del Perú (PNP) frente a esta realidad es casi nula ya que en las zonas identificadas con más percepción del delito se encuentran puestos policiales que no disuaden las acciones delictivas. Finalmente es importante seguir investigando para generar mapas diarios de delitos los cuales se enlacen con el sistema de seguridad de la ciudad compuesto por la Policía Nacional del Perú (PNP) y la municipalidad como herramienta de gestión y reducir la tasa de delitos en la ciudad.