Los robos a pequeños negocios son uno de los delitos menos registrados en México. Aunque ocurren con frecuencia, muchos comerciantes no denuncian por desconfianza o por procesos largos y complicados. Esto deja fuera del radar oficial una parte importante de la inseguridad cotidiana.
Más del 90% de los delitos no se denuncian ni se investigan por las autoridades. Este fenómeno, conocido como cifra negra, limita el diseño de políticas públicas porque gobiernos y policías carecen de datos completos para tomar decisiones.
Un problema común, pero invisible
En la Encuesta Nacional de Victimización y Percepción sobre Seguridad Pública (ENVIPE), las personas afectadas señalan motivos como miedo, desconfianza o la percepción de que la denuncia no sirve para nada. Para los pequeños comercios, con poco personal y recursos limitados, reportar un robo puede significar tiempo perdido y ningún resultado. Esta situación impacta en el diseño de políticas públicas porque los gobiernos no tienen un panorama real ni completo sobre la inseguridad que viven sus ciudadanos.
Este fue el punto de partida de Miguel Flores y Antonio Petz, investigadores de la Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno del Tec de Monterrey. Su propósito: desarrollar una herramienta para el análisis predictivo de la delincuencia que ayude a los municipios del país a identificar zonas vulnerables a robos a comercios, incluso cuando no se denuncian.
Se busca que esta sea también una herramienta útil en el diseño de estrategias de seguridad pública para las policías y gobiernos municipales en todo el país, aprovechando información pública y las bases de datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).
Cómo construyeron el modelo
Flores y Petz llevan cerca de una década estudiando fenómenos urbanos desde una perspectiva geográfica y social. Para este proyecto diseñaron una metodología que cruza datos públicos del INEGI, teoría criminológica y análisis geoespacial para identificar zonas de alta vulnerabilidad a robos en comercios.
El modelo permite reconocer patrones donde los negocios tienen mayor probabilidad de sufrir un robo. “Este es un trabajo multidisciplinario”, explica Flores. “No solo integra datos, sino que también articula métodos y enfoques teóricos —económicos y sociológicos—, junto con herramientas estadísticas y sistemas de información geográfica”.
El primer análisis se realizó en el área metropolitana de Monterrey y se centró en micro y pequeños comercios: establecimientos con menos de 10 empleados, atención directa al cliente y una operación especialmente vulnerable. Petz los ubica dentro de la cifra negra porque cuentan con poco personal y recursos limitados para implementar medidas de seguridad, y porque suelen enfrentar robos de bajo monto que las autoridades no siempre priorizan. Además, para los comerciantes, los procesos de denuncia son largos y complicados, lo que desincentiva reportarlos.
Identificar quién es vulnerable y por qué
Para entender qué factores influyen en los robos, los investigadores revisaron teorías criminológicas, económicas y sociales. Luego seleccionaron variables alineadas con esos enfoques.
Utilizaron bases como el Censo de Población y Vivienda 2020 y el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE), además de un convenio de colaboración con la Secretaría de Seguridad Pública de Nuevo León para integrar información delictiva con referencia geográfica.
Petz explica que el equipo formuló un índice de actividad económica vulnerable, que identifica negocios más expuestos a robos según características como tamaño, tipo de servicio y nivel de interacción con las personas. Al mismo tiempo desarrollaron un índice de desarrollo social, inspirado en metodologías del Consejo Nacional de Población. Este indicador incorpora datos sobre el contexto socioeconómico de la colonia o zona: nivel educativo promedio, ingresos estimados, calidad del entorno y acceso a servicios.
Una medida única para comprender el riesgo
Para integrar todas las variables, utilizaron análisis de componentes principales, una técnica estadística que condensa muchos datos en una sola medida. “Si tenemos cinco variables, las reducimos a una”, explica Petz. “El objetivo es ordenar todas las variables bajo un mismo sentido: entre más alto el valor, más vulnerable es la zona”.
Con estos indicadores pueden ejecutarse análisis espaciales y construir mapas de calor que muestran dónde se concentran los robos. Este paso se realiza mediante la metodología conocida como regresión ponderada geográficamente (GWR, por sus siglas en inglés). Los resultados confirman que los delitos no ocurren al azar, sino que siguen patrones y se agrupan en puntos específicos de la ciudad.
Más allá del estigma
Uno de los hallazgos del estudio es que la vulnerabilidad de los negocios no depende únicamente del contexto de la colonia donde se ubican. “Para el tipo de robo que investigamos, el contexto de la zona no influía tanto”, señala Petz.
Esto permite evitar estigmatizar barrios o comunidades. En cambio, el modelo enfoca la atención en las características de los propios negocios: número de empleados, infraestructura, tipo de servicio o exposición. “Se puede pensar en políticas para conectar alarmas de negocios a centros de monitoreo o subsidiar el reforzamiento de ventanas o puertas. Va más dirigido a lo que encontramos en los negocios y no tanto en el tejido social que está alrededor”, añade.
Un modelo replicable para otros municipios
El siguiente paso es escalar esta metodología. Petz destaca que puede replicarse en cualquier municipio del país porque emplea datos públicos que el INEGI genera a nivel nacional. Además, el enfoque puede adaptarse a otros delitos —como violencia familiar o robo de automóviles— ajustando las variables según la teoría criminológica correspondiente.
“Este tipo de herramientas le brindan soporte a las policías locales para hacer inteligencia, labores de prevención e incluso anticiparse al delito”, comenta Petz. Flores añade que el proyecto fortalece la investigación aplicada en ciencias sociales, ofreciendo evidencia clara —con datos y mapas— para decisiones informadas en materia de seguridad.
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