Vecindarios y problemas sociales: un acercamiento desde la estadística espacial

• Miriam Marco ^[1] ; Enrique Gracia ^[2] ; Antonio López Quílez ^[2] ; Marisol Lila ^[2]
  1. [1] Universidad Autónoma de Madrid

     Universidad Autónoma de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Psicología jurídica y forense: Investigación para la práctica profesional XII congreso (inter)nacional de psicología jurídica y forense Madrid, 13, 14 y 15 de febrero de 2020 / coord. por Ana María Martín, Francisca Fariña Rivera , Ramón Arce Fernández , 2020, ISBN 978-83-956095-9-6, págs. 317-330
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Neighborhoods and social problems: a spatial statistics approach
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• Resumen
  • español

    La Teoría de la Desorganización Social ha estudiado las relaciones entre la criminalidad y la violencia y el entorno donde se produce. Los modelos jerárquicos bayesianos espaciales proponen una metodología avanzada para estudiar la distribución del riesgo de los problemas sociales en los vecindarios. En este estudio se utilizan estos modelos para analizar tres tipos de problemas sociales en la ciudad de Valencia: delitos relacionados con drogas, el maltrato infantil y la violencia de género. Se utilizaron los modelos espaciales jerárquicos bayesianos para analizar cada uno de los problemas sociales y se evaluó la influencia de diferentes variables del vecindario en el riesgo espacial de estos problemas. Los resultados muestran cómo, independientemente del tipo de problemática social analizada, tanto en el caso de fenómenos que ocurren en la calle, como son los delitos relacionados con drogas, como en problemáticas que ocurren de puertas adentro, como el maltrato infantil y la violencia de género, muestran una distribución espacial, es decir, no están distribuidas aleatoriamente en la ciudad, sino que hay áreas con mayor riesgo que otras. Además, estos patrones espaciales están relacionados con las características de los vecindarios, que explicarían el riesgo desigual en las diferentes áreas de la ciudad. En concreto, los barrios más desfavorecidos socioeconómicamente y con mayor proporción de población extranjera, muestran mayor riesgo de los diferentes problemas sociales. Los mapas de riesgo pueden ser muy útiles para guiar las acciones locales, administrar de manera efectiva sus recursos y desarrollar estrategias preventivas para los vecindarios con mayor riesgo.

  • English

    The Social Disorganization Theory has extensively analysed the relationship between crime and violence and the social environment where it occurs. The hierarchical Bayesian spatial modelling proposes an advanced methodology to study the risk of social problems in the neighbourhoods. This paper uses this approach to analyse three types of social problems in the city of Valencia: drug-related crime, child maltreatment and intimate partner violence against women. Different hierarchical Bayesian spatial models were performed for each of these outcomes, and the influence of the neighbourhood-level variables in the spatial risk of these problems were assessed. The results showed that, regardless of the type of social problem analysed, both in the case of problems that occur in the street, such as drug-related crimes, and in problems that occur behind closed doors, such as child maltreatment and intimate partner violence against women, they show a spatial distribution, i. e., they are not randomly distributed in the city, but there are areas with greater risk than others. In addition, these spatial patterns are related to the neighbourhood characteristics, which would explain the unequal risk in the different areas of the city. Specifically, neighbourhoods with higher concentrated disadvantage and higher immigrant concentration show a higher risk of the different social problems. Risk maps can be very useful to guide local actions, effectively manage the social resources and develop preventive strategies for those neighbourhoods with higher risks.