La herramienta que permite saber cu¨¢ndo y d¨®nde se va a producir un delito
Las t¨¦cnicas de an¨¢lisis de datos se han revelado como herramientas ¨²tiles para la polic¨ªa, que puede analizar la probabilidad de que se produzca un delito en una determinada zona
Quedaron atr¨¢s los justicieros de c¨®mic, de oscuro pasado y dudosa moral. Tambi¨¦n los h¨¦roes disfrazados de m¨²sculos y colores. A quien han empezado a acudir los cuerpos de polic¨ªa, para facilitar la prevenci¨®n del crimen y la caza del criminal, es al big data.
El procesamiento de grandes vol¨²menes de datos se ha convertido en una herramienta para predecir cu¨¢ndo y d¨®nde tendr¨¢ lugar un delito. As¨ª, la polic¨ªa env¨ªa patrullas a la zona para disuadir a los potenciales delincuentes de cometerlo.
La Polic¨ªa de Memphis (EE UU) afirma que gracias al big data ha reducido los delitos serios en un 30%, con un descenso del 15% en sucesos violentos. En Richmond, la capital del estado de Virginia, la polic¨ªa logr¨® una ca¨ªda de casi el 30% en cr¨ªmenes violentos y homicidios, para una determinada ¨¢rea y en un periodo de 12 meses. Ambos departamentos policiales utilizan sistemas de IBM para predecir los delitos.
Tambi¨¦n en Estados Unidos, la ciudad de Reading, en Pensilvania, registr¨® una disminuci¨®n de delitos tras instalar un software predictivo. En 14 meses los robos se redujeron un 23%, pese a que la polic¨ªa cont¨® con menos efectivos. La clave estuvo en el algoritmo de PredPol, una startup californiana que usa big data para predecir c¨®mo se comportar¨¢ la delincuencia.
¡°Trabajamos en predecir cu¨¢ndo y d¨®nde es m¨¢s probable que ocurran delitos¡±, se?ala Jeff Brantingham, cofundador de PredPol. Juegan con m¨¢rgenes de tiempo muy estrechos; las predicciones se hacen para las pr¨®ximas diez o doces horas. Y las ¨¢reas marcadas tambi¨¦n son muy concretas: 150x150 metros.
¡°No decimos que con toda seguridad aqu¨ª se producir¨¢ un delito. Asignamos una probabilidad de que se produzca un delito en una determinada localizaci¨®n¡±, aclara Brantingham. Para hacerlo utilizan una materia prima sorprendentemente sencilla. ¡°La ¨²nica informaci¨®n que usamos son los datos hist¨®ricos: qu¨¦ tipo de delito es, d¨®nde ocurri¨® y cu¨¢ndo¡±.
Ramiro Rego, especialista en anal¨ªtica de IBM, revela una labor m¨¢s compleja en la recopilaci¨®n de datos. Hay que combinar el contenido de informes policiales, a veces escritos a mano, con informaci¨®n meteorol¨®gica (la criminalidad var¨ªa si llueve o nieva) y con ciertas coyunturas, como si es d¨ªa de pagos (en Estados Unidos muchas empresas a¨²n utilizan cheques).
Los sistemas de IBM van m¨¢s all¨¢ de la mera predicci¨®n. Una muestra es el trabajo que hace en Miami la polic¨ªa. ¡°En Miami Bay reducen las listas de sospechosos o incluyen algunos nuevos que ellos no hab¨ªan pensado¡±, comenta Rego. ¡°Esto no quiere decir que no investigues a todos los de la lista. Pero te ayuda a empezar por los m¨¢s significativos¡±.
El algoritmo discrimina entre los sospechosos cuando la polic¨ªa ya tiene informaci¨®n sobre ellos. Teniendo en cuenta su comportamiento en otras ocasiones, fija una probabilidad de que sean responsables del delito cometido. ¡°Esto no va a sustituir en ning¨²n caso la experiencia ni el valor que tiene la polic¨ªa. En realidad estas tecnolog¨ªas ayudan con n¨²meros a que la polic¨ªa tome decisiones m¨¢s r¨¢pido¡±, explica Rego.
La situaci¨®n en Espa?a
En Espa?a lo m¨¢s parecido que existe a este tipo de tecnolog¨ªa es el trabajo de Miguel Camacho, inspector de la Polic¨ªa Nacional. Como parte de su doctorado en Matem¨¢ticas y Estad¨ªstica, que incluy¨® una beca Fullbright en Los ?ngeles, donde colabor¨® con PredPol, ha ideado un sistema que combina herramientas de predicci¨®n con la distribuci¨®n de las patrullas. Estar¨ªa adaptado al Cuerpo Nacional de Polic¨ªa y ¡°ayudar¨ªa a optimizar el uso eficiente de los recursos humanos disponibles¡±, seg¨²n detalla Camacho.
El modelo tiene en cuenta la predicci¨®n de delitos y los recursos de la polic¨ªa, para optimizar la ruta de las patrullas y cubrir los espacios potencialmente m¨¢s problem¨¢ticos. Camacho ha desarrollado la parte matem¨¢tica, pero faltar¨ªa convertirlo en software. De momento la Polic¨ªa tiene el trabajo en fase de estudio, aunque tambi¨¦n le han escrito de otros pa¨ªses interes¨¢ndose por el proyecto.
?Hasta d¨®nde debe llegar la predicci¨®n del crimen?
¡°Todo lo que sea informaci¨®n de grandes masas, vale. Pero hacer perfiles personales de potenciales infractores es una barrera que no se deber¨ªa traspasar. Requerir¨ªa un an¨¢lisis muy concienzudo¡±, opina Camacho, ante el temor de un sesgo racista en los algoritmos.
Sin que se le pida, Brantingham marca distancias con la pel¨ªcula Minority Report. Aclara que no se trata de predecir qui¨¦n va a cometer un crimen o se va a convertir en un criminal: ¡°El algoritmo no incluye informaci¨®n personal, como qui¨¦nes son los delincuentes, su aspecto, su raza o su condici¨®n socioecon¨®mica¡±.
Otra inquietud que despiertan estos sistemas es que los delitos se muevan de unas zonas a otras. Brantingham lo desestima: ¡°Si la polic¨ªa est¨¢ teniendo impacto en el ¨ªndice de crimen de un ¨¢rea y este empieza a subir en otra, el algoritmo adaptar¨¢ sus predicciones para afrontar los nuevos patrones¡±. El software nunca deja de aprender, nunca descansa.
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