Percepción De Inseguridad Y Prácticas Ciudadanas En Los Espacios Públicos De Caluma

Autores/as

  • Karelys Roxana Saltos Pozo Universidad Estatal de Bolívar Autor/a
  • Francisco David Sánchez Macias Universidad Estatal de Bolívar Autor/a

Palabras clave:

Caluma, espacios públicos, percepción de inseguridad, prácticas ciudadanas, seguridad ciudadana.

Resumen

 Esta investigación se propuso analizar la relación entre la percepción de inseguridad y las prácticas ciudadanas en los espacios públicos del cantón Caluma, en la provincia de Bolívar, un territorio sin estudios previos sobre el tema. Con un enfoque cuantitativo, no experimental y transversal, se encuestó a una muestra representativa de la población adulta, conformada por 50 habitantes mayores de 18 años residentes en el cantón. El instrumento recogió el temor a ser víctima de un delito, la confianza en la policía y en el gobierno local, las experiencias de victimización y la valoración de calles y parques; también preguntó por los hábitos cotidianos: si se evitan ciertos lugares, si se sale menos de noche, si se cambió la ruta habitual, si se dejó de asistir a reuniones del barrio. Los resultados muestran una percepción de inseguridad elevada, que se agudiza al anochecer, y un efecto concreto: la gente se repliega, reduce sus desplazamientos, limita el uso de parques y plazas y disminuye su participación colectiva, y el análisis estadístico respalda esa asociación. La inseguridad, entonces, no se queda en la cabeza: se traslada a las rutas que se eligen, a las horas en que se sale y a la forma de habitar lo público en el día a día. Recuperar los espacios públicos de Caluma pasa menos por la vigilancia que por la iluminación, el mantenimiento, la confianza y la certeza de poder transitar sin sobresaltos. El trabajo cierra con recomendaciones prácticas orientadas a la gestión local del cantón

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Publicado

2026-09-18

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Percepción De Inseguridad Y Prácticas Ciudadanas En Los Espacios Públicos De Caluma. (2026). Neutrosophic Computing and Machine Learning, 44, 751-767. https://fs.unm.edu/NCML_2/index.php/NCML/article/view/180

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