La especialización delictiva municipal en Sinaloa. Análisis de incidencia delictiva, 2017 y 2021.

Authors

  • HÉCTOR AUGUSTO PARRA ZURITA Universidad Autónoma de Sinaloa Author
  • JUAN MANUEL MENDOZA GUERRERO Universidad Autónoma de Sinaloa Author

Abstract

Las Técnicas de Análisis Regional (TAR) ayudan a comprender actividades humanas conectando modelos matemáticos, variables económicas y contexto geográfico. Abordan temáticas que buscan identificar las causas y efectos de procesos de dispersión, amplitud y contagio en política económica, como producción, especialización, innovación o desempleo.

 Sin embargo, si el reconocimiento de su importancia ha crecido, su uso no es frecuente para analizar el comportamiento de variables no económicas relevantes para la organización social. Otro elemento que ha cobrado importancia es la accesibilidad y disponibilidad de estadísticas, lo que permite aplicar TAR al estudio de fenómenos sociales diversos. Con este artículo, proponemos analizar la actividad delictiva de alto impacto desagregada en los municipios de Sinaloa.


Los indicadores obtenidos permiten comparar longitudinalmente los registros de violencia criminal de alto impacto durante 2017-2021; revelan una composición detallada de la distribución de las denuncias, más adecuada que un conteo de denuncias a nivel estatal.

Busca añadir densidad al análisis cuantitativo y la interpretación de la estadística del delito, con un indicador de especialización delictiva como el cociente de localización. Se demuestra que cuantitativamente y de manera absoluta las denuncias disminuyen mientras que los municipios conforman un mosaico de tendencias en las que se concentra en Concordia de manera relativa delitos letales, lo que implica que basarse solamente en la frecuencia de las denuncias del delito en cada municipio para determinar la inseguridad es engañoso.

Downloads

Download data is not yet available.
La especialización delictiva municipal en Sinaloa. Análisis de incidencia delictiva, 2017 y 2021.

Published

2023-10-16

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>