Miedo al crimen en la era tecnológica. Nuevos horizontes metodológicos, nuevo alcance ontológico
- Castro Toledo, Francisco Javier
- Fernando Miró Llinares Director/a
Universitat de defensa: Universidad Miguel Hernández de Elche
Fecha de defensa: 20 de de juliol de 2018
- Marcelo F. Aebi President/a
- Esther Fernández Molina Secretari/ària
- César San Juan Guillén Vocal
- Alfonso Serrano Maíllo Vocal
- Ana Isabel Cerezo Domínguez Vocal
Tipus: Tesi
Resum
Tras más de medio siglo, la investigación criminológica ha mostrado un creciente interés por el análisis del miedo al crimen. Desde su definición hasta la perfilación de sus dimensiones, pasando por la detección de fenómenos asociados o el establecimiento de las metodologías más apropiadas para su medición, lo que realmente sea el miedo al crimen ha resistido cualquier intento de reducción, conceptualización u operativización de amplio consenso, lo que ha dado como resultado su actual indefinición, la enorme dificultad para su medición científica y su naturaleza poliédrica. Desde la toma en consideración de esta triple caracterización, esta tesis doctoral analiza cómo la crisis del miedo al crimen, en tanto que constructo criminológico, no es tanto una crisis ontológica como una crisis metodológica con alcance ontológico. Por ello, frente a las estrategias tradicionales de investigación centradas en medidas autoinformadas, en la actualidad, se nos presentan excelentes oportunidades para mejorar nuestra comprensión de la naturaleza de este fenómeno a la luz de las metodologías de aproximación a las emocionales que ofrecen las nuevas tecnologías. En este sentido, esta tesis doctoral presenta cuatro estudios empíricos basados en la recogida de indicadores emocionales en tiempo real que muestran la enorme utilidad que tienen para la investigación del miedo al crimen la biometría emocional en los modelos de investigación UX, la simulación de experiencias de victimización y cibervictimización a través de realidad virtual o los análisis de contenido emocional en redes sociales online a través de técnicas de Big Data.