De lo global a lo local

El artículo aborda la dinámica del crimen organizado en la Ciudad de México, particularmente el mercado ilegal de drogas, y proyecta su comportamiento a mediano plazo utilizando modelos autoregressive integrated moving average (ARIMA). En los últimos años, a pesar de que los indicadores de delitos de alto impacto han disminuido, la percepción de inseguridad y la presencia del crimen organizado siguen siendo una preocupación. El estudio busca entender esta falta de armonía entre los datos y la percepción pública, centrando su análisis en el pronóstico de los casos de narcomenudeo. Los datos analizados provienen de dos fuentes: las carpetas de investigación de la Fiscalía General de Justicia (FGJ) y los registros del Centro de Comando Control Cómputo y Comunicaciones y Contacto Ciudadano (C5) de la Ciudad de México, abarcando el periodo 2016- 2024. Mediante el ajuste de dos modelos ARIMA, se proyecta el comportamiento del narcomenudeo hasta diciembre de 2027. A pesar de las políticas de seguridad implementadas, el pronóstico muestra que, aunque los casos no aumentarán de manera exponencial, se mantendrán en niveles elevados en comparación con los años previos a 2020. Esto se puede deber a la configuración estructural del crimen organizado en la ciudad, que combina violencia y corrupción. El estudio destaca la importancia de aplicar modelos predictivos en contextos latinoamericanos y señala la necesidad de mejorar la calidad de los datos delictivos para realizar proyecciones más precisas y formular políticas públicas más efectivas

Art · Humanities · Political science · Crime, Illicit Activities, and Governance