Cuando el relato sobre seguridad
se vuelve dato consultable.

En Santa Marta, como en la mayoría de ciudades colombianas, la información sobre seguridad se publica todos los días — pero en lenguaje narrativo, fragmentado entre decenas de medios, y nunca consolidado.

Para periodistas, autoridades e investigadores, esto significa que las preguntas estructurales no se pueden responder con la cobertura existente. ¿Cuántos hechos hubo este mes? ¿En qué barrios? ¿Qué tipos? ¿Cuántas notas hablan del mismo incidente? Cada respuesta requiere semanas de lectura manual.

Las cifras oficiales existen, pero llegan tarde y agrupadas. Lo que faltaba no era un sistema de denuncia ni una réplica de estadísticas — era una lectura cuantitativa del relato mediático mismo, con calidad de dato auditable.

Diseñamos un pipeline determinístico que va del HTML crudo al evento canónico georreferenciado, con un trace de auditoría en cada paso:

1. Ingesta — scraping y RSS sobre las principales fuentes regionales, con detección de duplicados y ventanas editoriales.
2. Clasificación — cada nota pasa por un LLM (Anthropic, Gemini, OpenRouter u Ollama) que extrae 32 categorías, severidad, fecha del hecho y 6 enums de enriquecimiento en una sola llamada.
3. Geolocalización determinística — modelo v3 que resuelve la ubicación del hecho con tabla de prioridad de pistas, valida coherencia coordenada-barrio y deja geo_audit por evento.
4. Consolidación — un resolver con 5 criterios fusiona múltiples notas en un evento canónico, preservando trazabilidad a cada fuente.
5. Extractores — sobre cada evento se detectan víctimas, artefactos, hitos judiciales y actores recurrentes.
6. Visualización — mapa Leaflet como substrato permanente + dashboard gubernamental + agente /investigar.

Todo el stack es heredable: si KOHR desaparece mañana, una nueva firma podría mantener Sereno. Ese es el filtro principal.

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