El Sistema de Prevención Comunitaria (SPC) es una metodología de trabajo interdisciplinar de Tech Policy Lab UDD para el levantamiento de evidencia espacial de factores de riesgo social y situacional, con foco en tres pilares de intervención: familiar, comunitario y barrial.
El SPC tiene por objetivo fortalecer el tejido social y el capital social comunitario para informar programas sociales (Lazos, SSOO), identificar perfiles comunitarios y reclutar agentes catalizadores locales que empoderen a la comunidad y oficien de puentes entre esta y los programas sociales. En un contexto de barrios con altos índices de delitos complejos, la intervención busca activar comunidad y comprometer líderes, así como implementar un sistema de prevención que involucre proyectos de prevención situacional y la oferta adicional en el territorio.
La Plataforma participativa para la Prevención Comunitaria es el soporte tecnológico del SPC que visibiliza con precisión geoespacial el riesgo social al que están expuestos beneficiarios de territorios urbanos segregados. Se alimenta de fuentes de información públicas (CEAD, IDE, Observatorio Social, entre otros), así como de los aportes que realizan los ciudadanos, a través de teléfonos móviles y otros dispositivos.
Este sistema de mapeo colectivo permite, en un contexto de Ciencia Ciudadana, la detección temprana de incivilidades y otros fenómenos socio-espaciales a través de reportes y levantamiento de datos colaborativos.
Desarrollada con software de la familia ArcGIS, la plataforma integra diversas capas de datos geolocalizados en una interfaz que permite recopilar, organizar, administrar, analizar, compartir y distribuir información geográfica, permitiendo el seguimiento de métricas e indicadores para la evaluación y acompañamiento de programas sociales, gestión ambiental y analítica ciudadana, entre otros.
Gracias a la interoperabilidad de sistemas informáticos y el desarrollo con estándares, la plataforma de Tech Policy Lab, busca generar nuevo conocimiento a través del análisis de datos avanzados, que provengan de fuentes diversas tales como los datos abiertos de Gobierno, datos abiertos de privados y los propios datos que genere el laboratorio a partir de las intervenciones en los territorios y los reportes ciudadanos. De esta forma, se busca actualizar métricas ya existentes y proponer nuevos indicadores a partir de cruces de información innovadores, que agreguen valor para los tomadores de decisión.
Especial atención merecen los Storymaps de ArcGIS, los cuales permiten reportar todo tipo de situaciones -como incivilidades, por ejemplo- por medio de una interfaz simple y amigable, donde lo esencial es que el evento que se reporta tenga una ubicación geoespacial precisa, junto a narrativas que agreguen contexto.
Como parte de la metodología de trabajo de Tech Policy Lab, se implementarán talleres de Storymaps para vecinos de polígonos urbanos en riesgo social, utilizando técnicas de diseño participativo. De esta forma, serán los propios ciudadanos quienes aportarán datos estratégicos para el análisis de problemáticas barriales y de programas sociales en ejecución.
