Técnicas de aprendizaje profundo para el análisis de la percepción de la seguridad urbana
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Date
2022
Authors
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Publisher
Universidad Católica San Pablo
Abstract
La percepción es la forma en que los humanos interpretan y comprenden la información captada después de la interacción con el entorno que les rodea, aprendiendo nuevas experiencias o reforzando otras ya vividas. La percepción de la seguridad urbana se puede describir en cómo los humanos presentan una reacción ante un determinado estímulo proveniente de la apariencia visual o conocimiento previo sobre un cierto lugar (calles, zonas urbanas, etc). A partir de esta idea, diversos estudios buscaron describir dicho fenómeno teniendo como ejemplo más notable la teoría denominada \The Broken Window", la cual estudiaba el comportamiento de las personas frente a ambientes cuya apariencia visual era caótica. Así mismo, recientemente este estudio está siendo implementado utilizando diversos tipos de datos, no solo limitándose a encuestas o experimentos sociales, con el objetivo de determinar la relación entre la percepción urbana y características intrínsecas de los ciudades; de los cuales, uno de los conjuntos de datos más resaltables es Place Pulse. En este trabajo, se propone una metodología que permita analizar y explorar los datos de Place Pulse 2.0. Como resultados principales, presentamos un análisis exploratorio de los datos, resaltando la organización y comportamiento de los datos. Además, presentamos una comparación entre diferentes técnicas de aprendizaje supervisado y semi-supervisado. Mostrando que un modelo Generative Adversarial Networks (GAN) presenta mejores resultados que técnicas convencionales.