Los costos sociales del crimen sobre la confianza: una aproximación con Machine Learning

En el Perú, el 55% de la población considera la inseguridad como el principal problema del país. El presente estudio busca contribuir sobre los costos sociales del crimen en Perú al medir los impactos del crimen patrimonial sobre la confianza en instituciones públicas, utilizando encuestas de victimización, censos de comisarías y municipalidades; empleando Machine Learning y emparejamiento. Resultados: reducción de 3 puntos porcentuales (pp.) en la probabilidad de confiar en la Policía y Serenazgo en el corto plazo y de 2 pp. sobre Poder Judicial en el largo plazo. Las mujeres víctimas perderían más la confianza en: Serenazgo y Ministerio Público. Robustez ante la presencia de no observables, distintos emparejamientos y pruebas de falsificación; lo cual sugeriría potencial carácter causal. Este estudio se desarrolló como resultado del XX Concurso Anual de Investigación CIES 2018, con el auspicio de Global Affairs Canada (GAC), el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC, por sus siglas en inglés), la Fundación Manuel J. Bustamante De la Fuente, la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT) y el Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES).