Universidad del Tolima

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Victimización sociopolítica en el Tolima

Víctimas por hecho victimizante e índice de victimización (1997–2024)

Lectura territorial del peso de la victimización registrada en el Registro Único de Víctimas (RUV) en el departamento del Tolima, desagregada por hecho victimizante.

Departamento
Ubicación
01

Indicadores del territorio

Población, total de víctimas e índice de victimización de la unidad seleccionada.

Magnitud de la victimización

Víctimas por hecho victimizante

7 hechos

Distribución de las víctimas registradas según el hecho victimizante. Cada barra se escala respecto al hecho de mayor magnitud en la unidad seleccionada.

Detalle territorial

Hecho victimizanteVíctimas% del total
Ficha metodológica, fuentes y criterios de interpretación

1Propósito del módulo

Consultar el peso de la victimización sociopolítica por municipio del Tolima durante el periodo 1997–2024, desagregada por hecho victimizante, como herramienta de visibilización y apoyo a la construcción de verdad, justicia y reparación.

2Fuente de información

RUV–UARIVRegistro Único de Víctimas
DANEPoblación y códigos territoriales

3Índice de victimización (IVíctimas)

Relaciona el total de víctimas registradas con la población total del municipio: IVíctimas = total de víctimas / población total × 100. Refleja la magnitud relativa de la victimización en cada territorio.

4Clasificación de la victimización

NivelLectura
Presencia observada de victimizaciónmagnitud baja
Elevadomagnitud elevada
Gravemagnitud grave
Muy gravemagnitud muy grave
Críticomagnitud crítica
Extremomagnitud extrema

5Límites de interpretación

Una misma persona puede sufrir varios hechos victimizantes; el total de víctimas proviene del registro oficial y no es la suma simple de los hechos. Los niveles son criterios de lectura, no calificaciones legales. La barra de total de víctimas se escala respecto al municipio más afectado del departamento.

◆ Nota de elaboración · uso de inteligencia artificial

El código de este módulo (HTML, CSS y JavaScript), el procesamiento y la verificación de consistencia de las bases de datos, la generación del mapa localizador (reproyección de los shapefiles del IGAC a coordenadas geográficas WGS84) y el diseño de las visualizaciones fueron generados con la asistencia de Claude, modelo de inteligencia artificial de Anthropic, bajo la dirección y revisión del Profesor Jorge Mario Vera Rodríguez.

Todas las cifras provienen exclusivamente de las bases de datos suministradas y fueron verificadas frente a la base maestra; los textos conceptuales y metodológicos se citan de las obras del proyecto ACAT. La asistencia de inteligencia artificial se empleó para la analítica de datos, la programación y la visualización; la curaduría de los contenidos y la responsabilidad académica corresponden a su autor. Elaborado en 2026.