Extensión de un modelo matemático para la simulación espacio temporal de disturbios urbanos: aplicación al estallido social chileno de 2019

Abstract

Este trabajo extiende el modelo propuesto por Cartes para describir la evolución espacial de los disturbios a causa de las protestas ocurridas durante el estallido social en Chile en 2019, incorporando una componente de periodicidad temporal que permite simular la recurrencia de manifestaciones. El modelo, basado en la formulación de Bonasse-Gahot et al. para los disturbios de 2005 en Francia, fue adaptado para reflejar no solo la propagación espacial, sino también la reactivación periódica observada en eventos reales como el caso chileno. Los resultados muestran patrones de agrupación espacial y temporal que coinciden con los focos de mayor conflicto reportados durante el periodo, ofreciendo una herramienta con potencial para anticipar zonas y momentos críticos de disturbios sociales. Comprender estas dinámicas puede contribuir al diseño de medidas preventivas que mitiguen los daños estructurales y los riesgos a la integridad de las personas disminuyendo o evitando los números de víctimas ya sean heridos o fallecimientos.

This study builds upon the framework proposed by Cartes to model the spatial evolution of civil unrest during the 2019 social uprising in Chile, introducing a temporal periodicity component to capture the recurrence of protest events. Drawing on the formulation of Bonasse-Gahot et al. for the 2005 riots in France, the model is adapted to represent not only the spatial spread of disturbances but also their periodic reactivation, as observed in the Chilean case. Simulation outcomes reveal spatial and temporal clustering patterns that align with the main hotspots of conflict reported during the period, highlighting the model’s potential as a tool for anticipating critical locations and time windows of social unrest. A deeper understanding of these dynamics can inform the design of preventive strategies aimed at reducing structural damage and mitigating risks to public safety, thereby lowering the likelihood of casualties and injuries.