Modelos predictivos para la prevención del delito en espacios públicos y privados
Masterclass organizada por LISA Institute
Quién participa
👤 Carlota Barrios, criminóloga y experta en prevención del delito a través del diseño ambiental.
A nivel profesional, es emprendedora desde 2014, cofundadora de un despacho de criminología en 2015 desde el que actuó en el ámbito judicial y ejerce de manera independiente desde 2018 en materia de CPTED, especialidad en la que se ha formado a través del National Institute of Crime Prevention de Florida, EE. UU. Actualmente, compagina la asesoría con la docencia universitaria en Criminología y la divulgación de esta ciencia por medio de publicaciones. Además, es profesora del Máster Profesional de Analista Criminal y Criminología Aplicada.
A nivel académico, es licenciada en Criminología por la Universidad Camilo José Cela, a la que accedió tras cursar la diplomatura en criminología en la Universidad San Pablo CEU. En esta última universidad se tituló, además, como detective privado y directora de seguridad, y obtuvo una doble titulación en criminalística.
👤 Daniel Villegas (@DanielVillegas), director general de LISA Institute.
A nivel profesional, es fundador y director general de LISA Institute. Es asesor en materia de seguridad, inteligencia y ciberseguridad para diversas empresas e instituciones públicas, tanto en Europa como en América. A su vez, es consultor en proyectos para la OTAN, ONU y Unión Europea. Anteriormente, fue responsable de seguridad y análisis en la Unidad de Seguridad y Protección Civil de Metro de Barcelona.
A nivel académico, es licenciado en Criminología (UIC), graduado en Prevención y Seguridad Integral y Posgrado Superior en Gestión y Derecho de la Seguridad (EPSI), máster en Mundo Árabe e Islámico (UB), máster oficial en Terrorismo (UNIR), máster en Análisis de Inteligencia (UAB), máster en Cybersecurity Management (UPC), CISA y CSX (ISACA).
Qué aprenderás en esta masterclass
Los modelos predictivos se han convertido en una herramienta esencial para la prevención del delito en un mundo cada vez más digitalizado y complejo. Estas técnicas permiten anticipar y mitigar riesgos antes de que ocurran, optimizando la seguridad tanto en espacios públicos como privados. La aplicación de estos modelos en el ámbito criminológico tiene el potencial de transformar las estrategias de prevención y mejorar la eficiencia de las fuerzas de seguridad y organismos encargados de la protección ciudadana.
La masterclass «Modelos predictivos para la prevención del delito en espacios públicos y privados», impartida por Carlota Barrios, criminóloga y experta en prevención del delito a través del diseño ambiental, ofrece una visión innovadora sobre cómo estas herramientas pueden aplicarse eficazmente para reducir el crimen y fortalecer la seguridad. Los asistentes a la masterclass:
- Comprenderán cómo se utilizan estas herramientas para anticipar riesgos y actuar proactivamente en la prevención del crimen.
- Explorarán ejemplos concretos donde los modelos predictivos han sido implementados con éxito, analizando los resultados y su impacto en la seguridad de espacios públicos y privados.
- Descubrirán las fortalezas y desafíos de estas técnicas, aprendiendo a evaluar cuándo y cómo aplicarlas para maximizar su efectividad.
- Se les proporcionarán las herramientas necesarias para investigar y aplicar modelos predictivos en diferentes contextos y escenarios de seguridad.
- Conocerán cómo estos modelos contribuyen a la creación de entornos más seguros, ayudando a prevenir actividades delictivas y mejorando la calidad de vida de las comunidades.
Además…
La masterclass «Modelos predictivos para la prevención del delito en espacios públicos y privados» forma parte de la serie de los más de 35 webinars en directo que LISA Institute y LISA News han organizado este 2023 en el contexto del Máster de Analista Criminal y Criminología Aplicada de LISA Institute.
Si no quieres perderte otros eventos y actividades relacionados con la Inteligencia, Internacional, DD HH y Ciberseguridad que van a ocurrir próximamente, pincha aquí.
