Cartografía Automatizada y Comparación de Modelos de Regresión: Análisis de la influencia de las áreas verdes en los homicidios en la Ciudad de México (2019-2024)

Abstract

La presente investigación analiza la influencia de la infraestructura de áreas verdes y las características socioeconómicas en la distribución de homicidios en la Ciudad de México para el periodo 2019-2024. A pesar de su dinamismo, la ciudad enfrenta importantes desafíos de seguridad pública, y la relación entre el entorno urbano y la violencia letal es compleja y espacialmente variable. El objetivo principal de este proyecto es implementar un enfoque comparativo y automatizado que evalúa la eficacia de distintos modelos de regresión como Mínimos Cuadrados Ordinarios, Generalizados, Ponderados y Geográficamente Ponderados para modelar dicho fenómeno.

La metodología implementada es de carácter mixto y sigue un proceso semiautomatizado de 15 pasos que integra análisis estadístico y cartografía espacial. Se utilizaron datos oficiales de la Fiscalía General de Justicia de la Ciudad de México, INEGI, CONEVAL y SEDEMA, los cuales fueron procesados y analizados con el lenguaje de programación Python y bibliotecas especializadas como GeoPandas, PySAL y mgwr.

Los resultados demuestran una asociación negativa y robusta entre la presencia de áreas verdes y la incidencia de homicidios. Se identificó que las tasas de homicidios son sistemáticamente inferiores dentro y en la proximidad de parques y zonas arboladas, mientras que los epicentros de la violencia se concentran en "islas de asfalto" con escasa o nula vegetación. La comparación de modelos reveló la superioridad del GWR, que alcanzó un coeficiente de determinación (R²) de 0.9846, explicando casi el 98.5% de la variabilidad de los homicidios, en contraste con el 0.27 de los modelos OLS y GLS. El éxito del GWR radica en su capacidad para capturar la heterogeneidad espacial, demostrando que la influencia de las variables no es constante en todo el territorio.

Se concluye que las áreas verdes no son un adorno urbano, sino un componente esencial de la infraestructura de seguridad pública. La evidencia valida la necesidad de emplear modelos espacialmente sensibles para comprender el crimen y fundamenta la recomendación de impulsar políticas de renaturalización y justicia espacial como herramientas clave para construir una ciudad más segura y pacífica.