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Detección de perfiles y patrones asociativos en la oficina de investigaciones disciplinarias y administrativas del comandante de la Fuerza Aérea Colombiana con Analítica Avanzada: enfoques exploratorio, predictivo y prescriptivo

El propósito de este trabajo de investigación es aplicar técnicas de Machine Learning en el área del Derecho, específicamente sobre dos tipos de procesos jurídicos que se adelantan al interior de las Fuerzas Militares de Colombia (Ejército, Armada y Fuerza Aérea), como son investigaciones de tipo disciplinario y de responsabilidad administrativa. Para ello, se tuvo en cuenta que la ley determina que el tiempo establecido para perfeccionar una investigación en su totalidad no puede sobrepasar los cinco años, de lo contrario se da lugar a una prescripción. Este último término, desde el punto de vista jurídico, se refiere a la terminación de la investigación sin importar el estado en el que se encuentre. De esta forma, impide tomar acción disciplinaria contra aquellos funcionarios públicos que de alguna manera quebrantaron la ley disciplinariamente, o la imposibilidad de recuperar bienes del Estado a causa de pérdida o daño de estos por negligencia o descuido de los funcionarios que los tenían a su cargo en investigaciones de responsabilidad administrativa. En consecuencia, para este caso de estudio, el objetivo se centró en identificar todos aquellos procesos jurídicos, con una alta probabilidad de llegar a prescribir. La metodología empleada fue Cross Industry Standard Process for Data Mining donde se logró obtener resultados significativos, después de probar una gran variedad de modelos y resaltando principalmente el logro de los objetivos planteados, con ocasión a la importancia que se le dio al conocimiento del tema, en este caso en conocer a profundidad aspectos inherentes al área jurídica.