77-vol. 39, núm. 1, enero-junio, 2024
Artículos

La influencia del feminicidio en el comportamiento criminal: un enfoque empírico basado en la complejidad económica para la prevención del delito en México

pdf

PDF (English)
pdf

XML (English)
  • Max Lugo Delgadillo
Max Lugo Delgadillo
Entropía AI
DOI: https://doi.org/10.24201/ee.v39i1.449

Publicado 2024-02-19

Palabras clave

  • complejidad económica,
  • aprendizaje automático,
  • feminicidio,
  • prevención de la delincuencia

Cómo citar

Lugo Delgadillo, M. (2024). La influencia del feminicidio en el comportamiento criminal: un enfoque empírico basado en la complejidad económica para la prevención del delito en México. Estudios Económicos De El Colegio De México, 39(1), 121–157. https://doi.org/10.24201/ee.v39i1.449

Métrica

Resumen

Bajo la metodología de complejidad económica propuesta por Hausmann et al. (2013), esta investigación estableció un ordenamiento de la evolución del crimen en México. Este ordenamiento se basa en la complejidad de los delitos, determinada por las capacidades requeridas para cometerlos. De acuerdo con esta investigación, los delitos con menor complejidad en México incluyen el robo en transporte público colectivo, robo en transporte individual, falsificación y robo de autopartes. Por otro lado, los delitos con mayor complejidad están relacionados con el crimen organizado, el homicidio intencional e involuntario y el tráfico de menores. Además, el análisis reveló que el feminicidio y la violación exhiben la centralidad o influencia más significativa dentro de la red criminal. Según el modelo, los delitos asociados con la violencia contra las mujeres son los que más aumentan la probabilidad de cometer otro delito. Por lo tanto, los esfuerzos de prevención dirigidos a reducir el feminicidio y la violación pueden tener un impacto sustancial en los niveles generales de criminalidad en México. Este estudio también destaca la importancia de abordar la violencia contra las mujeres en el diseño de políticas de prevención del delito en México. Además, la metodología adoptada en este estudio puede ser reinterpretada como un algoritmo de agrupamiento espectral y, por lo tanto, también contribuye a la literatura sobre aplicaciones de aprendizaje automático en el diseño de políticas públicas.

pdf

PDF (English)
pdf

XML (English)

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

  1. Aihara, K. and B. Kim. 2009. Comparison of immunization strategies in geographical networks, Physics Letters A, 373(42): 3877–3882.
  2. Albeaik, S., M. Kaltenberg, M. Alsaleh, and C.A. Hidalgo. 2017. Improving the economic complexity index, ArXiv preprint, arXiv:1707.05826.
  3. Becker, G.S. 1968. Crime and punishment: An economic approach, Journal of Political Economy, 76(2): 169–217.
  4. Benyishay, A. and S. Pearlman. 2013. Homicide and work: The impact of Mexico’s drug war on labor market participation, SSRN, https://ssrn.com/abstract=2302437.
  5. Benyishay, A. and S. Pearlman. 2014. Crime and microenterprise growth: Evidence from Mexico, World Development, 56: 139–152.
  6. Braunstein, A., L. Dall’Asta, G. Semerjian, and L. Zdeborová. 2016. Network dismantling, Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(44): 12368–12373.
  7. Brown, L. and K. Hibbert. 2017. The effect of crime on foreign direct investment: A multi-country panel data analysis, The Journal of Developing Areas, 51(1): 295–307.
  8. Buonanno, P. 2003. The socioeconomic determinants of crime. A review of the literature, Working Paper No. 63, Department of Economics, University of Milano-Bicocca.
  9. Cabral, R., A. Mollick, and E. Saucedo. 2016. Violence in Mexico and its effects on labor productivity, The Annals of Regional Science, 56(2): 317–339.
  10. Chalfin, A. 2015. Economic costs of crime, in W.G. Jennings (ed.), The Encyclopedia of Crime and Punishment, New York, John Wiley and Sons.
  11. Che, N.X. 2020. Intelligent export diversification: An export recommendation system with machine learning, IMF Working Paper No. 2020/175.
  12. González, S. 2016. Criminalidad y crecimiento económico regional en México, Frontera Norte, 26(51): 75–111.
  13. Guedes, A. and C. Mikton. 2013. Examining the intersections between child maltreatment and intimate partner violence, Western Journal of Emergency Medicine, 14(4): 377–379.
  14. Han, J., S. Tang, Y. Shi, L. Zhao, and J. Li. 2021. An efficient layer node attack strategy to dismantle large multiplex networks, The European Physical Journal B: Condensed Matter and Complex Systems, 94(3): 1–8.
  15. Hausmann, R., C.A. Hidalgo, S. Bustos, M. Coscia, A. Simoes, and M.A. Yildirim. 2013. The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity, Cambridge, MIT Press.
  16. Hausmann, R. and B. Klinger. 2007. The structure of the product space and the evolution of comparative advantage, CID Working Paper No. 146, Kennedy School of Government, Harvard University.
  17. Hidalgo, C. 2021. Economic complexity theory and applications, Nature Reviews Physics, 3: 92–113.
  18. Hidalgo, C. and R. Hausmann. 2009. The building blocks of economic complexity, Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(26): 10570-10575.
  19. Jaitman, L., D. Caprirolo, R. Granguillhome, P. Keefer, T. Leggett, J. Lewis, J.A. Mejía-Guerra, M. Mello, H. Sutton, and I. Torre. 2017. The Costs of Crime and Violence: New Evidence and Insights in Latin America and the Caribbean, Washington D.C., Inter-American Development Bank.
  20. Kertész, J. and J. Wachs. 2020. Complexity science approach to economic crime, Nature Reviews Physics, 3: 70–71.
  21. Li, C., G. Jiang, and Y. Song. 2014. Epidemic spreading in dynamic small-world networks with community structure, Complex Systems and Complexity Science, 11: 33–39.
  22. Mealy, P., J.D. Farmer, and A. Teytelboym. 2018. A new interpretation of the Economic Complexity Index, INET Oxford Working Paper No. 2018-04.
  23. México Evalúa. 2020. Fallas de Origen 2020: Índice de Confiabilidad de la Estadística Criminal, Mexico City, México Evalúa.
  24. Neto, J. 2017. Social network analysis and organised crime investigation: Adequacy to networks, organised cybercrime, Portuguese framework, in E.C. Viano (ed.), Cybercrime, Organized Crime, and Societal Responses, Springer.
  25. Olavarria-Gambi, M. 2007. The economic cost of crime in Chile, Global Crime, 8(4): 287–310.
  26. Pan, M., B. Widner, and C.E. Enomoto. 2012. Growth and crime in contiguous states of Mexico, Review of Urban and Regional Development Studies, 24(1-2): 51–64.
  27. Papachristos, A.V., D.M. Hureau, and A.A. Braga. 2013. The corner and the crew: The influence of geography and social networks on gang violence, American Sociological Review, 78(3): 417–447.
  28. Prieto-Carrón, M., M. Thomson, and M. Macdonald. 2007. No more killings! Women respond to femicides in Central America, Gender and Development, 15(1): 25–40.
  29. Ren, X.L., N. Gleinig, D. Helbing, and N. Antulov-Fantulin. 2018. Generalized network dismantling, Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(14): 6554-6559.
  30. Ríos, V. 2017. Crime and violence effects on economic diversity: The case of Mexico’s drug war, unpublished document.
  31. Salinas, M.G. 2021. Proximity and horizontal policies: The backbone of export diversification, IMF Working Paper No. 2021/064.
  32. Scott, J. and P.J. Carrington. 2011. The SAGE Handbook of Social Network Analysis, California, SAGE Publications Ltd.
  33. Sierra-Arévalo, M. and A. Papachristos. 2015. Social network analysis and gangs, in S.H. Decker and D.C. Pyrooz (eds.), The Handbook of Gangs, New York, John Wiley and Sons.
  34. SESNSP. 2019. Incidencia delictiva, https://www.gob.mx/sesnsp/acciones-y-programas/incidencia-delictiva-299891?state=published
  35. Torres, R.C., A.V. Mollick, and E. Saucedo. 2018. The impact of crime and other economic forces on Mexico’s foreign direct investment inflows, Banco de México, Working Paper No. 2018-24.
  36. Verdasca, J., M. Telo da Gama, A. Nunes, N. Bernardino, J. Pacheco, and M. Gomes. 2005. Recurrent epidemics in small world networks, Journal of Theoretical Biology, 233(4): 553–561.
  37. WHO. 2012. Understanding and addressing violence against women: Intimate partner violence, https://www.who.int/publications/i/item/WHO-RHR-12.36.
  38. World Bank. 2021. Intentional homicides (per 100,000 people), https://data.worldbank.org/indicator/VC.IHR.PSRC.P5.
  39. Widom, C. and M. Maxfield. 2001. An update on the cycle of violence, NIJ Research in Brief No. 184894, National Institute of Justice.