Criminalidad: España frente al Mundo

En La Mirada del Dato creemos que para contar historias veraces sobre criminalidad, no basta con descargar un Excel y hacer un gráfico. Es necesario interrogar a los datos, limpiarlos y asegurar su consistencia estadística.

Para esta serie sobre "Criminalidad: España frente al Mundo", hemos desarrollado un flujo de trabajo (pipeline) de procesamiento de datos en Python que garantiza la comparabilidad histórica y regional. A continuación, detallamos el procedimiento técnico aplicado:

Fuentes de datos

Nuestra materia prima proviene de la Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (UNODC). Hemos trabajado directamente con el dataset de Homicidios Intencionados, considerado el estándar de oro para la comparación internacional de violencia letal.

• Indicador: Víctimas de homicidio intencionado.
• Unidades: Tasa por cada 100.000 habitantes y conteo absoluto de víctimas.

Ingeniería de datos

Uno de los desafíos técnicos de las bases de datos internacionales es la inconsistencia en las agregaciones. Para realizar un análisis regional preciso (ej. comparar "Latinoamérica" vs. "Europa"), no es estadísticamente correcto realizar un promedio simple de las tasas de los países, ya que esto daría el mismo peso a un micro-estado del Caribe que a Brasil.

Para solucionar esto, nuestro script de procesamiento (process_homicides_data_unodc.py) implementa una lógica de ingeniería inversa:

1. Cruzamos los datos de "Tasas" con los de "Conteos Absolutos" mediante un inner join.
2. Recalculamos la Población Estimada Anual para cada país y segmento demográfico con precisión matemática.
3. Esto nos permite calcular, posteriormente, Tasas Regionales Ponderadas, donde la incidencia criminal de cada país contribuye proporcionalmente a su tamaño poblacional real.

Normalizado la taxonomía de los datos:

• Geopolítica: Hemos redefinido regiones clave (ej. desagregando América del Norte y Latinoamérica) y estandarizado nombres de países complejos (Reino Unido, EE. UU., Venezuela) para facilitar su visualización.
• Segmentación: Los datos han sido estructurados para permitir cortes analíticos por Sexo (Hombre/Mujer), Edad (reagrupando categorías fragmentadas en bloques demográficos significativos como "Juventud 15-29 años") y Contexto Situacional.

Para evitar gráficos engañosos con series temporales cortadas ("dientes de sierra"), hemos implementado un algoritmo de filtrado estricto (analysis_utils.py).

• Periodo Dinámico: El análisis determina automáticamente el año de inicio óptimo (ej. 1990 o 2003) basándose en la madurez de los datos de una región de control (Europa).
• El Principio del Eslabón Débil: Si analizamos por categorías (ej. Sexo), un país solo se incluye en el ranking si dispone de datos suficientes para todas las categorías implicadas. Si hay datos de hombres pero faltan los de mujeres, el país se descarta para garantizar una comparativa honesta.

Como parte de nuestro compromiso con el Código Abierto, los scripts de procesamiento y los notebooks de análisis utilizados en esta investigación están disponibles en nuestro repositorio de GitHub para su revisión y replicación.