Situación actual

No es posible determinar una relación lineal o causal exclusiva entre la violencia y la ciudad, lo que no significa que no exista una interacción entre ambas. En la ciudad no solo se contiene la violencia, se reproduce, a veces sus habitantes la pueden ocasionar y en otras padecer sus efectos. La relación entre ciudad y violencia puede encontrarse cuando se entiende a la primera como un escenario de relaciones sociales (^{Carrión, 1993}) y a la segunda como una relación particular de conflicto que se presenta en este escenario (^{Guzmán Barney, 2007}).

Se puede afirmar que en América Latina existe una relación histórica entre la ciudad, sus tasas de urbanización y violencia (^{Gaviria & Pagés, 1999}; Vargas & García, 2007). Lo anterior no limita a la violencia a circunscribirse en la ciudad; de hecho, hay violencias rurales, pero lo que sí se puede señalar es que hay una diferenciación del tipo de violencia entre ambos contextos, donde según ^{Duncan (2005}) en el campo primarían los delitos contra las personas, la familia y la moral y en la ciudad los delitos contra la propiedad.

En el estudio de ^{Churruca (2014}) se evidencia que las migraciones masivas del campo a la ciudad en América Latina generaron una situación que permitió la confrontación y el conflicto social; según ^{Jiménez García (2013}, p. 64), “llegaron más personas de las que el territorio podía tener, el Gobierno atender y la sociedad tolerar”. Este desplazamiento humano generó un aumento en las tasas de urbanización en las ciudades y en las tasas de criminalidad, dado que en la ciudad (1) se concentra más riqueza y por lo tanto se diversifican los medios para obtener y competir por ella (^{Perea, 2016}); (2) se acumulan mayores cantidades de riesgos (^{Chardon, 2008}); (3) se produce la marginalización de amplios sectores de grupos humanos (^{Petrella & Vanderschueren, 2003}); (4) existen mayores presiones para el reconocimiento social (^{Del Olmo, 2000}); y (5) se diluyen los lazos de solidaridad que se traían del campo (^{Guzmán Barney, 2007}).

Latinoamérica se ha convertido en un continente de ciudades, su acelerada urbanización ha coincidido con el aumento en las tasas de homicidios (^{Carrión, 2008}). Son diversas las explicaciones que han ofrecido las investigaciones a esta relación de urbanización y violencia: Para ^{Briceño-León (2002}) las dinámicas migratorias del campo a la ciudad en la mayoría de los países latinoamericanos no solo explican la aceleración de la urbanización, sino también el incremento de la violencia, puesto que la ciudad es el escenario donde se presentan los conflictos y las competencias por bienes y servicios (^{Cocco & Lopes, 2010}).

Sin embargo, la explosión demográfica no genera violencia por sí misma según ^{Martin (2012}); el proceso de urbanización latinoamericano está relacionado con la violencia en el sentido de que este crecimiento desorganizado y no planificado ha propiciado profundos problemas de convivencia y marcados resentimientos sociales entre los grupos más marginales (^{Rotker, 2000}; Vargas & García, 2007). Este proceso de urbanización sin articulación, regido por las lógicas del poder y el control territorial, caracterizado por la falta de equilibrio y equidad (^{Briceño-León, 2007}) ha propiciado en las ciudades latinoamericanas todo un orden social que reconoce en la violencia un medio que garantiza la supervivencia en la ciudad (^{Kessler, 2004}), ya sea usándola contra algún otro individuo o adaptándose a ella.

A su vez, la segregación socioespacial (^{Caldeira, 2011}; ^{Paternain, 2006}) es ocasionada en parte por la migración del campo a la ciudad y por las condiciones socioeconómicas de las ciudades en general (más que por las individuales), generando sitios, zonas y barrios peligrosos e inseguros (^{Bordsorf, 2003}), en donde se gestan actos delictivos violentos (^{Jiménez García, 2014}).

Desde mediados de los años noventa, varios estudios ecológicos del delito han intentado encontrar los factores político-institucionales y socioeconómicos que se configuran en escenarios urbanos donde hay altos índices de violencia en Latinoamérica, comparando la distribución de los homicidios en diferentes unidades agregadas: países, regiones, provincias, departamentos, áreas metropolitanas, municipios, ciudades, comunas y barrios (^{Beato, Peixoto & Andrade, 2004}; ^{Dammert & Lunecke, 2004}; ^{Jiménez García, 2016}).

Desde la econometría y el análisis multivariado, el estudio realizado por ^{De la Fuente Mella, Mejías y Castro O’Kunighttons (2011}) determinó cómo algunas variables explicativas como la pobreza, la escolaridad, el consumo de drogas, la desigualdad y hasta el modelo de liderazgo del hogar influían en el comportamiendo de delitos violentos contra la propiedad.

El estudio de ^{Villarreal y Silva (2006}) resulta iluminador ya que prueba empíricamente teorías sociológicas del delito en una escala territorial definida: el barrio. En esta investigación se probó el efecto de las características estructurales del barrio en la cohesión social de los habitantes y en la producción de delitos en esta área políticocultural. El estudio partió de un diseño multinivel y los datos fueron recolectados por medio de una encuesta en una comunidad de la ciudad de Belo Horizonte (MG). La principal conclusión de dicho estudio se centró en afirmar que la existencia de barrios pobres de redes densas y altos niveles de homicidio constituyen un reto epistemológico para las teorías de desorganización social, resultados que son similares a los encontrados por ^{Manzano (2009}) en barrios marginales de Santiago de Chile.

En la misma línea, el estudio de ^{Escobar (2012}) desarrollado en barrios de Bogotá haciendo uso de análisis de datos espaciales halló que la concentración de desventajas sociales, segregación socioespacial, desorden social y la presencia de instituciones formales de control social pueden predecir los altos niveles de violencia de algunos barrios de la capital colombiana. Sin embargo, también encontró que variables proxy como el sexo y el grupo etario (específicamente hombres jóvenes, entre los 17 y los 25 años) no explicaban gran parte de los homicidios de los barrios más peligrosos de Bogotá, lo que quiere decir que para estos barrios la existencia de estructuras criminales como las milicias urbanas, los combos de jóvenes y las pandillas no tienen una incidencia tan fuerte como se plantea en otros estudios como el de ^{González y otros (2012}), sino que hay otros elementos como las desventajas sociales que pueden explicar de forma más completa la situación homicida que está presente en estos barrios.

Las técnicas: Las redes topológicas y su espacialización

Este estudio se suma a la creciente cantidad de trabajos académicos que hacen uso de las redes complejas para explicar fenómenos multicausales como la violencia. Primero se presenta la relación espacial del homicidio en cada uno de los municipios para luego, en segundo lugar, mostrar su relación espaciotemporal.

El conjunto de datos proviene del Observatorio del Delito de la Policía Nacional de Colombia, el cual es el área de investigación de esta entidad que se encarga de recolectar, tratar, analizar y evaluar la información de los homicidios aplicando la ciencia criminológica (Policía Nacional de Colombia, 2017b). Este conjunto contiene la información de los homicidios de los municipios de Bello y Palmira durante los años 2010- 2016, describiendo variables como estación de policía, fecha, hora, barrio, clase de sitio, arma, características de la víctima y características del victimario. La Policía recolecta esta información gracias a un mandato legal que le confiere dicha responsabilidad y con base en un protocolo interno que les da validez a los datos aquí procesados.

El conjunto de datos construido a partir de la información que suministró la Policía contiene 2.166 registros, cada uno con 15 variables que describen el hecho violento. Información que se levantó en campo por personal de la Policía Nacional de Colombia, el Instituto Colombiano de Medicina Legal y otras instituciones de perfil criminológico, como la Fiscalía General de la Nación.

Para la construcción de este modelo se utilizaron fundamentalmente dos herramientas computacionales con el objeto de dar respuestas a las preguntas fundamentales de esta investigación. Para la presentación de los gráficos especiales se utilizó el Qgis. No obstante, todos los análisis estadísticos espaciales fueron desarrollados en Python a través de los paquetes Geopandas, Shapely y scipy.spatial. Para la representación de los hotspots se utilizaron especialmente modelos de Kriging.

En cuanto a las redes, en este estudio se hace uso de herramientas propias de las redes complejas desde las perspectivas de ^{Strogatz (2001}), ^{Dorogovtsev y Mendes (2003}), ^{Estrada y Rodríguez-Velázquez (2005}) y ^{Newman (2010}). Las redes complejas se pueden entender como conjuntos de muchos nodos conectados que tienen alguna interacción. A los nodos se les llama vértices o elementos y se representan con símbolos como v1, v2, … vN, donde N es el número total de nodos de la red. Si un nodo vH se conecta con otro nodo vS, esta conexión se representa por una pareja ordenada (vH, vS).

Una red representa un sistema a través de sus componentes y las relaciones que se configuran entre ellos. La red se puede mapear por medio de un gráfico A (V,E), con V el conjunto de vértices v ∈V y E el conjunto de bordes o enlaces entre vértices. Esta Metodología ha sido ampliamente utilizada para investigar sistemas naturales, sociales y artificiales, como por ejemplo la cohesión social y la victimización (^{Rentería-Ramos & Soto, 2016}), el óptimo de las redes delincuenciales (^{Sarmiento, Cantillo, Realpe, & Montoya, 2016}), diseño y planificación de redes de vigilancia inteligente (^{Relanzón, 2009}), medidas del desempeño policial a través de redes complejas (^{De Oliveira Muniz & Proença Júnior, 2005}) y estilos de vida y salud (^{Pastor-Satorras & Vespignani, 2002}).

Dentro de las aplicaciones de la criminología que han utilizado redes complejas se destacan los trabajos de ^{Papachristos (2006}, 2009, 2014), quien utiliza el análisis de redes para estudiar las dinámicas criminógenas de las pandillas, bandas criminales y delincuenciales en un territorio. Una particularidad que tienen estas investigaciones es que para la construcción de las redes, los nodos representan personas que pertenecen a los diferentes grupos ilegales, y las aristas están enmarcadas en relaciones sociales que representan conflictos sociales tales como agresiones y disputas territoriales (Papachristos 2006, 2009, 2014). Este tipo de estudios ha logrado encontrar inclusive factores endógenos que explican con mayor detalle la dinámica criminológica del territorio, por ejemplo los patrones de las retaliaciones, como también las alianzas (entre ciertos colectivos) para subordinar al más fuerte; están sujetos a condicionantes de espacio y tiempo. A pesar de tener los mismos actores y patrones y las mismas variables en todos los territorios, con los resultados obtenidos por Papachristos, Hureau y Braga (2013) se infiere que estos provienen de una dinámica adaptativa y evolutiva de las variables, las cuales no eran explicadas como una de sus partes simples.

^{Davies y Marchione (2015}) proponen un modelo de red para estudiar los patrones espaciotemporales de los eventos criminológicos por actores ilegales. La idea central de este trabajo de investigación es la configuración de los factores que propician los patrones de los eventos criminógenos tomando en cuenta la coocurrencia del espacio y el tiempo. Por ello, para el diseño de esta red, definió los nodos como las ubicaciones geográficas donde ocurrieron los eventos, y las aristas son la coocurrencia de los eventos en el tiempo, en ciertos radios geográficos. Por esta razón, los subgrafos que conforman la red seconvierten en la información principal para encontrar las configuraciones más significativas en la aparición de los patrones criminógenos del territorio. A estos subgrafos se les conoce como motifs, se caracterizan por ser elementos con bajos niveles de entropía en la circulación de su información; por lo tanto, sus interacciones y sus flujos pueden ser considerados como elementos causales.

Así, para esta investigación se realizará un proceso similar al propuesto por ^{Davies y Marchione (2015}), se considerará una red compleja donde los nodos serán las ubicaciones espaciales donde ocurren los homicidios, y las aristas son las coocurrencias de estos n una ventana móvil de tiempo. Para la detección de motifs se utilizarán algoritmos de detección de cliques (un tipo de subgrafo en el que todos los nodos interactúan entre sí) a partir del algoritmo de ^{Kumpula et al. (2008}). Uno de los inconvenientes que se tiene al trabajar con subgrafos de una red es la granularidad de esta, que puede convertirse en una dificultad para la priorización de las zonas. Por tanto, es necesario, además de realizar el corte de los cliques con alta significancia estadística para la configuración de patrones, construir ensambles de estos para obtener una aproximación multidimensional de este fenómeno en el territorio. Se precisó de la incorporación de algoritmos, el primero de ellos referido a las medidas de intensidad y coherencia de motifs de ^{Onnela et al. (2005}) para valorar la significancia estadística de los subgrafos y el algoritmo de ensamble de subgrafos de ^{Fortunato (2010}).

En la representación de resultados, los colores de las aristas reflejan la aplicación de los algoritmos mencionados previamente; es decir, los mismos colores reflejan los nodos de los motifs con altos niveles de intensidad y coherencia y los diferentes ensambles existentes entre estos.

Diagnóstico de la red de homicidios en las dos ciudades estudiadas

Luego de depurar la base de datos de la Policía Nacional de Colombia y de seleccionar las variables para estudiar, que para el caso de este estudio son tiempo (hora del homicidio) y espacio (barrios), las que se conocerán de ahora en adelante como los nodos de la red, se procedió a evidenciar la relación de los homicidios con los espacios geográficos en donde se perpetraron, siguiendo un esquema básico, donde B1, B2 y B3 representan barrios en los cuales se cometió algún homicidio en los tiempos t1, t2, t3. Estos números representan la simultaneidad (distribución temporal) del homicidio.

Entonces B1, B2 y B3 representan barrios. La fuerza de los enlaces Wij es definida por la fórmula

donde k es la hora del homicidio y j es el sitio donde ocurrió. A mayor número de homicidios en un sitio u hora determinada, mayor será la fuerza de relación que exista entre las variables.

Análisis de la intensidad y coherencia

En redes complejas, los motivos muestran patrones de interconexión con frecuencias muchos mayores que aquellos gráficos que estudian situaciones aleatorias. Este tipo de estudios o análisis se han usado en trabajos como los de ^{Delmas et al. (2017}) y ^{Rodríguez-Rodríguez, Jordano y Valido (2017}). Los motivos o la coherencia poseen características intrínsecas que condicionan la probabilidad de que sucedan ciertos valores en los nodos, a pesar de su aplicación a cortes particulares de la red (^{De Oliveira Muniz & Proença Júnior, 2005}). Este hecho permite que se genere una serie de tendencias en la información que permiten visualizar elementos como el consenso de los nodos que configura las direcciones y magnitudes de esas relaciones en la red. Esta condición es fundamental para entender la topología de los delitos y también para encontrar patrones de homicidios en los territorios.

Para introducir aspectos topológicos de motivos en redes ponderadas (o fuerza), se hace uso de la métrica de intensidad y coherencia desarrollada por ^{Onnela et al. (2005}). En este modelo metodológico, la intensidad I (g) para el grafo g con vértices Vg y los bordes lg como la medida geométrica de sus pesos Wij o sus puntos fuertes está dada por la siguiente ecuación:

Esta fórmula garantiza la calificación del enlace en la coherencia de los valores Wij y lleva a priorizar los barrios donde se registran más coincidencias en el espacio tiempo de los homicidios. De allí se establece la coherencia Q (g), que permite estudiar el consenso de las variables en los bordes de los motivos. La coherencia toma valores cercanos a la unidad más importante para su grafo para establecer la asociación entre un conjunto de barrios, se define como la relación entre la intensidad I (g) y la media geométrica de sus ponderaciones o fortalezas Wij, tal como se presenta en la siguiente ecuación:

Estadísticas de los homicidios en las ciudades

Las ciudades seleccionadas para el presente estudio fueron Bello (Antioquia) y Palmira (Valle del Cauca) (figura 1). Bello cuenta con 482.287 habitantes (DANE, 2016), la mayor población después de la ciudad de Medellín, en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá, en el centrooccidente del país. Por su parte, Palmira es la segunda ciudad más habitada (310.594 personas -DANE, 2016-) de la región metropolitana del sur del Valle del Cauca (no es un área metropolitana legalmente constituida), en el suroccidente de Colombia.

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 Ubicación geográfi ca de los municipios de Bello y Palmira 

Estas ciudades tienen dinámicas criminales similares desde una perspectiva nacional y regional, pero diferentes desde las perspectivas municipal, local e incluso microlocal. Para efectos del presente estudio, se analizará comparativamente el comportamiento de los homicidios para cada una de las dos ciudades. Durante el periodo estudiado, en las dos ciudades hubo 2.166 homicidios, el 31,35% en Bello y el 68,5% en Palmira (figura 2). A pesar de que Palmira es un centro menos poblado que Bello, en el primero se cometieron más homicidios año tras año. Estos tienden a ir en descenso en Palmira y en Bello van en ascenso.

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a)

Figura 2 Homicidios registrados en las ciudades de Bello y Palmira, años 2010-2016 

En cuanto a las tasas de homicidios, las cuales permiten comprender el impacto de este delito frente a la sociedad que lo recibe y comparar el alcance que tiene en las dos ciudades, la más alta fue la de Palmira, que en algunos casos superó hasta por cuatro veces las de Bello (figura 3). La de Palmira siempre fue mayor que la nacional (Colombia); la de Bello, salvo el último año (2016), fue siempre inferior (figura 3). También es preciso indicar que ambas ciudades superaron el límite establecido por la OMS, que categoriza el homicidio en los territorios como una pandemia (^{Franco, 1999}).

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a) y cálculos con base poblacional

Figura 3 Tasa de homicidios de las ciudades de Bello y Palmira, años 2010-2016 

Si se observa por ciudad el comportamiento año a año de los homicidios, para Palmira el 2011 fue el más violento (292, tasa: 98,11) y cuando menos hubo fue en el 2014 (143, tasa: 47,24). En Bello el año con más decesos violentos fue 2012 (117, tasa: 27,21); lo contrario ocurrió en el 2016 (92, tasa: 21,52. Figuras 2 y 3). En cuanto a la jornada (temporal), en ambas ciudades se registraron más homicidios en la noche, seguida por la tarde, la mañana y la madrugada (figura 4).

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a)

Figura 4 Jornadas en las que se cometieron homicidios en las ciudades de Bello y Palmira 

Por otra parte, para encontrar las relaciones espaciales de los delitos en espacios geográfi cos se hizo uso de las herramientas SIG, en particular de los hotspots. Para realizar el mapa de hotspots de homicidios se aplicó un Método conocido como Kriging. Para aplicar esta técnica fue necesario realizar previamente tres tareas: (1) determinar las variables dependientes e independientes, que para el caso del presente fueron los homicidios; (2) recolectar los datos de homicidios por medio de la base de datos ya citada; y (3) hacer las predicciones por medio del uso de software libre Qgis.

En el caso de Bello, los barrios que mayor cantidad de homicidios concentraron fueron Ciudad Niquía (54, 9 en promedio por año), Zamora (42), La Cabaña (27), Niquía Camacol (27), Autopista Medellín-Bogotá (25), La Gabriela (25), Prado (21), París Central (19), Vereda El Pinar (18), Maruchenga (17), Vereda San Félix (17) y El Cóngolo (13). Si se observa la concentración de los homicidios, se evidencia que se generan tres ejes (figura 5): (1) en el norte de la ciudad con los barrios Altos de Niquía, Niquía Camacol, Niquía Quitasol, Niquía Bifamiliar y Ciudad Niquía; (2) en el centro, el cual particularmente concentra la mayor cantidad de homicidios, en él se localizan los barrios Central, Prado, Pérez, La Mesa, Cóngolo, El Carmelo, Las Granjas, El Cairo y Manchester; y (3) en el sur en la frontera con Medellín y en el inicio de la Autopista hacia Bogotá, con los barrios La Madera, La Cabañita, Acevedo, Zamora y Santa Rita.

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a).

Figura 5 Hotspots de homicidios en Bello 

En el caso de Palmira, hubo cuatro barrios con más de un homicidio mensual (algo que en realidad es alarmante). En Zamorano (79), San Pedro (76) y La Emilia (72) dos mensuales y en Las Delicias (60) dos trimestrales. Otros barrios que poseen alto número son Loreto (44), Central (36), La Trinidad (34), Corregimiento de Rozo (31), Coronado (31), Colombia (29), Sembrador (26), Villa Diana (24), Caimitos (21), Colombina (21), Sesquicentenario (21), Barrio Nuevo (20), Hárold Éder (20), La Odilia (20), Simón Bolívar (19), Alfonso López (18), Campestre (17), El Prado (17), Ignacio Torres (17), San Cayetano (17) Corregimiento Los Dolores (16), Corregimiento Nueva Tienda (15), Danubio (14), Olímpico (14).

En cuanto a la concentración, en Palmira se encontró un hecho particular: la mayoría se perpetró en la zona centro sur de la ciudad, que va desde los barrios Llano Grande (centro occidente) hasta Campestre (centro oriente) (figura 6). En este eje se concentra casi el 70% de los asesinatos. Adicional a este se encuentran otros tres: el primero, en el noroccidente (figura 6), en el que se localizan los barrios Hugo Varela, Caimitos, Ignacio Torres, Portal de las Palmas y Villa Diana; el segundo, en el norte (figura 6), con los barrios Hárold Éder, Los Mangos y Zamorano (en el que se concentró la mayor cantidad de homicidios en el periodo de estudios); y el tercero, en el sur, que comprende los barrios Petruc, Las Américas, Sesquicentenario, Parque La Italia y Simón Bolívar (figura 6).

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a)

Figura 6 Hotspots de homicidios en Palmira 

Si se observan los mapas 2 y 3 de hotspots de homicidios se puede ver una similitud grafi coespacial: En cada una de las dos ciudades hubo una centralidad que aglutinó la mayor cantidad de esta muertes y unos ejes satélite ubicados en los extremos de este núcleo (figura 7), lo que indica, al menos morfológicamente hablando, (1) que hay una distribución en la concentración de los asesinatos que puede ser símil dentro de cada una de las ciudades; y (2) que estos delitos se reúnen en una centralidad que se comunica con cada uno de los satélites. En otras palabras, esta centralidad puede infl uenciar la dinámica criminal de cada satélite.

Estos hallazgos coinciden con los resultados de otras investigaciones, por ejemplo los análisis de ^{Vozmediano y Sanjuán (2010}) en su estudio de la distribución de la criminalidad en el País Vasco. Encontraron que los homicidios y delitos contra la vida tienden a agruparse en las centralidades de las ciudades. Esta concentración es multicausal, es decir no obedece únicamente a la natural concentración de capitales y recursos que contiene una centralidad urbana (^{Manzano, 2014}), sino que hay otros elementos, como el anonimato para el delincuente que permite el centro de la ciudad (^{Caldeira, 2000}); la diversidad de capitales y personas que se movilizan en las centralidades, que aumentan las oportunidades del criminal (^{Kessler, 2004}); la distribución urbana y equipamientos del centro, que permiten tanto el éxito del delincuente como la constante presencia de víctimas y consumidores de los productos y servicios que prestan algunos actores criminales (^{Bergman, Kessler, & Kessler, 2008}).

Además, se generan una especie de satélites que se conectan a estas centralidades debido principalmente a dos situaciones: (1) a que en las periferias de las ciudades (es decir, de las centralidades) los pactos que generan las organizaciones criminales para controlar sus rentas en sus territorios, tanto con otras organizaciones como con las instituciones de control legítimas, son altamente efectivos y no precisan de un volumen de homicidios (sí de violencia) tan alto (^{Briceño-León, 2002}); y (2) a queen la medida que se aumenta el homicidio en estos sectores, se llama la atención de la opinión pública y se generan alarmas que a las instituciones de control, a pesar de los pactos tejidos con las organizaciones criminales, se les obliga a actuar, produciendo el aumento de enfrentamientos y por lo tanto homicidios (^{Jiménez García, 2018}). En ambos casos, los números de homicidios no tienden a ser mayores que los ocurridos en la centralidad. Estos dos hechos podrían justifi car otras investigaciones en otras ciudades intermedias, de modo que se compruebe si en las ciudades intermedias hay un patrón en la distribución de homicidios como el que en la presente investigación sí se pudo evidenciar en cada ciudad.

Fuente: Elaboración propia

Figura 7 Patrón de concentración de los homicidios en las ciudades de Bello y Palmira 

Aproximaciones espaciotemporales para la comprensión sistémica de los homicidios

Cuando se aplica un análisis de métricas topológicas se intenta analizar la distribución espaciotemporal de los homicidios para poder entender elementos como la simultaneidad y la espacialidad con el fi n de encontrar patrones de organización. Esto permite afi rmar que el homicidio no se distribuye al azar en los territorios donde se comete; de hecho, reconoce que este delito son prácticas sociales violentas premeditadas mediadas por una serie de circunstancias que van desde la captación de rentas criminales que produce un territorio, incluso como un mecanismo de control de los hábitos de producción de rentas en un territorio, hasta un mecanismo de producción, sostenimiento y acumulación de poder en un territorio.

En este sentido, la siguiente red topológica de los homicidios en cada una de las dos ciudades estudiadas permite (1) defi nir el comportamiento del homicidio en ellas; (2) comprender las lógicas de ocupación y uso de los espacios por parte de los actores criminales; y (3) conocer cuáles son los territorios dentro de la ciudad que necesitan especial atención, ya sea para promover nuevas estrategias de control policial o para garantizar la presencia del Estado local en forma de planes preventivos y asistencia psicosocial a la población que funge como potencial víctima, como también de aquellos que suelen ser los victimarios.

En el municipio de Palmira se obtuvo una red densa de homicidios que mostró la conexión existente entre cada uno de estos en cada uno de los barrios. En la fi gura 8 se muestra gráfi camente cómo se distribuyó geocronológicamente cada homicidio. Para interpretar esta fi gura hay que comprender que cada punto representa un homicidio en un barrio y que este punto se conecta con otros puntos, mostrando básicamente (1) la conectividad que se presenta entre los homicidios de cada barrio, donde la cantidad de conexiones mostrará un patrón de homicidios, que estará representado por el mayor número de conexiones que presente un barrio, información que permitirá comprender el papel o la trascendencia que tiene este barrio para la acumulación de homicidios; (2) que la conexión entre los homicidios en los barrios genera circuitos, es decir, redes dentro de la red, los cuales para efectos visuales están representados por distintos colores. Estos circuitos son conocidos como comunidades y estas indican la fuerza que tienen las conexiones. Para efectos de la intensidad del homicidio se encontró en Palmira que barrios como La Emilia, Las Delicias, Zamorano la tienen en mayores valores (figura 8). La intensidad es una medida de la signifi cancia estadística que tienen estos barrios en el momento de entender la espacialidad del homicidio. En otras palabras, la intensidad mide qué tan fuerte es el delito de homicidio dentro de la comunidad, es una medida del impacto de la existencia del homicidio y de su simultaneidad y se calcula haciendo uso de la media geométrica que resulta de una multiplicatoria. Este dato permite entender la importancia que tienen estos barrios para comprender el comportamiento de los homicidios. Esta información resulta útil si se quieren planear controles operativos por parte de la Policía, pues como mínimo se tendría que planear vigilancia policial efectiva y simultánea en estos sitios prioritarios. A su vez, la cantidad de homicidios en estos barrios y los conexos que ocurren debido a la simultaneidad de estos homicidios geográfi camente hablando permite conocer la intensidad y esta a su vez es una medida de probabilidad que permite comprender, incluso inferir, el comportamiento del homicidio, así como las lógicas de las organizaciones criminales que cometen este delito.

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a)

Figura 8 Red de homicidios del municipio de Palmira, Valle del Cauca 

En Palmira fue posible evidenciar la existencia de múltiples comunidades, representadas en la figura 8 por distintos colores. Cuatro tienen un alto poder explicativo al hablar de la distribución de homicidios, son las de color morado como centroide en el barrio Las Delicias, negro con centroide en el barrio La Emilia, azul con centroide en el barrio Central y verde con centroide en el barrio Zamorano.

Si bien la intensidad determina la fuerza del homicidio dentro de un espacio geográfico, no es suficiente para comprender el patrón organizativo que tiene el homicidio en un territorio, ya que la intensidad se calcula multiplicando dos valores de existencia de homicidios, lo que ofrece un valor que puede indicar relaciones entre los homicidios de dos barrios que no necesariamente estén conectados ni espacial ni temporalmente y que por lo tanto no tengan una relación evidente. Para solucionar esta situación se hace un cálculo, conocido como coherencia, la cual a través de una esperanza estadística (la media aritmética), que hace una relación entre la media geométrica con la media aritmética, busca comprender el estado de los flujos que se generan en las conexiones de los nodos. En otras palabras, busca determinar si la intensidad y la fuerza de los nodos corresponden a eventos que sean lógicos con la realidad. En este sentido, valores cercanos a 1 determinan que hay una alta coherencia en la red y cercanos a 0 que los valores no tienen coherencia y por lo tanto no están conectados, es decir, están por fuera del patrón de la distribución espaciotemporal de los homicidios.

Para el caso de Palmira se halló que hay una coherencia del 0,8 (muy elevada), para las comunidades de Central-Los Mangos 0,60, para las de Las Delicias-La Emilia 0,61, y, 0,64 para las de La Emilia-María Cano, los cuales son los anillos más externos en la figura 9. Este resultado indica que estos barrios concentran la mayor intensidad de delitos y que desconectar estos barrios de la producción de homicidios permitiría atacar de manera estratégica y sistémica la red de homicidios.

Fuente: Elaboración propia

Figura 9 Coherencia por cliques y comunidades del homicidio en el municipio de Palmira, Valle del Cauca 

Por su parte, en el municipio de Bello se encontró una red menos densa que en Palmira, debido a que en aquel se registraron menos homicidios (figuras 2 y 3). Bello tiene un elemento muy característico y es que se ve con claridad que el barrio Pachely es el nodo central que conecta los homicidios con todos demás barrios. En este sentido se podría afi rmar que si se genera un control estatal efectivo en este barrio, se podría garantizar una reducción integral de los homicidios, ya que se está atacando integralmente la estructura que puede gerenciar, administrar o tal vez controlar la dinámica criminal de este territorio.

Otro elemento particular que tiene Bello y que lo diferencia de Palmira es que no hay barrios en los que los homicidios estén desconectados de otros. Es decir, todos presentaron simultaneidad y por lo tanto conexión, no hay casos aislados. Este hecho es un indicador del control efectivo territorial ejercido por parte de las organizaciones criminales en Bello, las cuales luego de consolidar el poder y manejar todos los capitales de un territorio se encargan de racionalizar el uso de la violencia, particularmente del homicidio. En este sentido se presenta una característica, la selectividad de los homicidios, hay pocos, pero generan alto impacto (se busca dejar un claro mensaje del control del territorio). Esto se puede constatar también por la merma de homicidios que tiene Bello. En Bello se registraron seis comunidades (figura 10), la más densa representada por los cliques morados, formando un eje en los barrios Pachely, Los Alpes, Zona Centro y Suárez. Le siguen la red azul, representada por Zamora-Niquía- Rincón Santo; la verde, conformada por barrios como Maruchenga- Ciudadela del Norte-El Paraíso, y en la zona rural, la anaranjada, con sitios como la Vereda de San Félix- Hato Viejo-El Salado. Por su parte, al estudiar la coherencia en cuanto a comunidades y cliques, se encontró que los niveles de esta son altos (0,20 a 0,50) (figura 11). Llama la atención la presencia de valores muy altos (0,54) (figura 11), correspondientes a cliques representados por barrios como Zamora, Maruchenga y Pachely y a la comunidad representada por el color morado (figura 7).

Fuente: Elaboración propia con datos de la Policía Nacional de Colombia (2017a)

Figura 10 Red de homicidios del municipio de Bello, Antioquia 

Fuente: Elaboración propia

Figura 11 Coherencia por cliques y comunidades del homicidio en el municipio de Bello, Antioquia 

Expresiones de gratitud

Agradecemos a la Policía Nacional de Colombia, en especial al Observatorio del Delito de esta institución, el cual recolecta información estadística de homicidios, la cual es puesta a disposición del público para consulta y procesamiento.

Declaración de conflictos de interés

Declaramos que ninguno de los dos autores tenemos conflictos de intereses con la producción de la actual investigación.

Contributions of complexity for the understanding of the dynamics of violence in cities. Case study: the cities of Bello and Palmira, Colombia (Years 2010-2016)