M. A. Vélez Clavijo, H. G. Velasco Vera, J. P. Salazar Vásquez

Esta investigación se centra en comprender y abordar la violencia de género en la red vial de Medellín. Se desarrolló un indicador de riesgo utilizando técnicas estadísticas como PCA modificado, UMAP y t-SNE. Los resultados muestran que al incluir la variable de acoso sexual callejero (encuesta propia) se mejora la identificación de calles con alta incidencia de violencia y se amplía la cobertura de las áreas afectadas. Sin embargo, se destaca la sensibilidad algunos métodos a la estructura de los datos y la importancia de una muestra significativa para la variable de acoso sexual. Las métricas de rendimiento indican que t-SNE se destaca sobre PCA y UMAP. Esta investigación contribuye a identificar áreas de alto riesgo de violencia de género contra la mujer y aporta a los ODS. Los resultados resaltan la importancia de reconocer las limitaciones de los métodos y garantizar datos sólidos para futuras investigaciones e intervenciones que promuevan la seguridad y la inclusión en la ciudad.

Keywords: Reducción de dimensionalidad, PCA, t-SNE, UMAP, violencia basada en género

Scheduled

Posters
November 8, 2023  12:00 PM
CC: coffee break Hall


Other papers in the same session

The uniform distribution on the simplex

J. Saperas Riera, G. Mateu-Figueras, J. A. Martín-Fernández

Comparativa de diseños para el modelo Gamma de eliminación del alcohol.

M. T. Santos Martín, J. M. Rodríguez Díaz, I. Mariñas del Collado

Estimación distribuida en redes de sensores a partir de medidas deterioradas afectadas por ruidos correlados

R. Caballero-Águila, M. J. García-Ligero Ramírez, A. Hermoso-Carazo, J. Linares-Pérez

Modelos jerárquicos bayesianos para describir dependencias

M. Parra Arévalo, M. Martínez Pizarro, J. R. Martín Jiménez

Modelización y Diseño Óptimo de Experimentos para elaboración de hidrogeles portadores de fármacos de inhibición

R. Negrete Gallego, I. García-Camacha Gutiérrez, S. Pozuelo Campos, C. Martín Andreu, E. Vazquez Fernandez-Pacheco


Cookie policy

We use cookies in order to be able to identify and authenticate you on the website. They are necessary for the correct functioning of it, and therefore they can not be disabled. If you continue browsing the website, you are agreeing with their acceptance, as well as our Privacy Policy.

Additionally, we use Google Analytics in order to analyze the website traffic. They also use cookies and you can accept or refuse them with the buttons below.

You can read more details about our Cookie Policy and our Privacy Policy.