As¨ª trabaja el equipo de Interior que predice el perfil de los asesinos

En las primeras horas tras la desaparici¨®n del ni?o Gabriel Cruz en Almer¨ªa, las sospechas iban en todas direcciones. "Detenido por saltarse una orden de alejamiento un conocido de la madre de Gabriel", dec¨ªa un titular. Tras el hallazgo del cad¨¢ver, fue detenida Ana Julia Quezada, pareja del padre del peque?o.

Meses despu¨¦s, en la Secretar¨ªa de Estado de Seguridad, decidieron probar un nuevo software predictivo con el caso ya esclarecido de Gabriel. Introdujeron las caracter¨ªsticas que se sab¨ªan al principio: var¨®n, menor de 10 a?os, perfil familiar, circunstancias de la desaparici¨®n. El programa devolvi¨® que el sospechoso m¨¢s probable era mujer y cercana a la familia.

En el ¨²ltimo a?o, el equipo del Ministerio del Interior que maneja estas herramientas predictivas ha colaborado con las fuerzas policiales en la investigaci¨®n de cinco homicidios.

Uno de esos casos fue un neonaticidio en una provincia costera. Consultaron el software para ver qu¨¦ dec¨ªa de casos similares. Las conductas suicidas, por ejemplo, est¨¢n sobrerrepresentadas en este tipo de delitos. "No es causa-efecto", dice Jos¨¦ Luis Gonz¨¢lez, teniente coronel de la Guardia Civil, doctor en Psicolog¨ªa y jefe del ¨¢rea de Estudios del Gabinete de Coordinaci¨®n de la Secretar¨ªa de Estado de Seguridad. "Pero imagina que en ese caso encuentran en la misma ciudad del cad¨¢ver del beb¨¦ una mujer que se ha suicidado. Igual hay que investigar por ah¨ª. Sin esto, igual se consideran hechos aislados", a?ade.

El an¨¢lisis de grandes cantidades de datos (big data) para predecir patrones no es un recurso nuevo, pero ha sido poco explotado en seguridad. Es m¨¢s com¨²n el patrullaje predictivo: calcular d¨®nde pueden ocurrir m¨¢s cr¨ªmenes en una ciudad y mejorar la presencia policial. Estos m¨¦todos son comunes en marketing y publicidad: si un var¨®n de 35 a?os es soltero, vive de alquiler, tiene un coche caro, es aficionado al f¨²tbol y hace deporte, es m¨¢s probable que sea receptivo a tal producto. A partir de la combinaci¨®n de multitud de variables objetivas, se predicen probabilidades.

El equipo dirigido por los jefes de ¨¢rea Jos¨¦ Luis Gonz¨¢lez y el polic¨ªa nacional Juan Jos¨¦ L¨®pez Ossorio intenta lentamente usar estos recursos con m¨¢s eficacia: "Esto es el futuro y est¨¢ por hacer. Vemos el campo abierto y vamos a tratar de ocuparlo. Lleva tanto estando verde que caer¨¢ por su propio peso", dice Gonz¨¢lez.

Cada a?o hay 2 millones de delitos en Espa?a. El modo m¨¢s fiable de predecirlos es observar c¨®mo han sido en a?os previos

Cada a?o hay 2 millones de delitos en Espa?a. El modo m¨¢s fiable de saber sus detalles es mirar c¨®mo han sido en a?os previos. En la base de datos de homicidios, cuya existencia revel¨® EL PA?S, est¨¢n los casos solo de 2010 a 2012, poco m¨¢s de 600. Graphext, el software que usa inteligencia artificial y con el que analizan ese grupo de delitos, advierte entre otras cosas si el resultado que da es estad¨ªsticamente significativo.

Es solo el principio de un camino lleno de cautela: "Ahora la capacidad predictiva, por lo menos en homicidios, es limitada porque ser¨ªan necesarios muchos m¨¢s casos. Cuando usamos una base de datos en sentido predictivo, primero la analizamos a fondo con SPSS, Python y otras t¨¦cnicas estad¨ªsticas", dice Jorge Santos, soci¨®logo, investigador de la Universidad Aut¨®noma de Madrid y miembro del equipo de la Secretar¨ªa de Estado de Seguridad.

La polic¨ªa predictiva no pretende l¨®gicamente identificar al culpable. Da solo una probabilidad y, aunque sea aplastante, siempre hay excepciones. Pero los humanos somos muy previsibles, y la mayor¨ªa de los delincuentes, tambi¨¦n. Es un recurso incalculable para levantar investigaciones iniciales que quiz¨¢ no avanzan. "Sistematiza la experiencia del esclarecimiento de muchos casos y elimina el sesgo humano, porque la informaci¨®n se recoge, codifica y analiza de manera objetiva", dice Santos.

La joya de la corona

En 2007, Gonz¨¢lez se ocup¨® del lanzamiento de la herramienta contra la violencia de g¨¦nero VioG¨¦n, "la estrella de la polic¨ªa predictiva espa?ola", seg¨²n dice. En esos casos, el reto no es definir al culpable, sino medir el riesgo: "Sabemos la probabilidad que tiene cada denunciado de reincidir", explica Gonz¨¢lez. El ¨¦xito del sistema se explica porque la mayor¨ªa de asesinadas no hab¨ªa denunciado: de cada 100 mujeres asesinadas por sus parejas, solo entre 14 y 16 hab¨ªan denunciado antes. Y de las que hab¨ªan denunciado, en algunos casos el homicidio se da a?os despu¨¦s, cuando los controles no manten¨ªan al mismo nivel de exigencia.

Los pir¨®manos forestales son otro caso donde la predicci¨®n espera resolver m¨¢s casos: solo un 1% de los incendios provocados en Espa?a se esclarece. Hace unas semanas, Antonio Vercher, fiscal de Medio Ambiente, firm¨® un acuerdo con el equipo de Rosario Delgado, matem¨¢tica de la Universidad Aut¨®noma de Barcelona, para avanzar en el desarrollo del modelo predictivo del pir¨®mano forestal. Como con los homicidios, el modelo es capaz de predecir las caracter¨ªsticas m¨¢s probables del autor a partir de las del incendio y aprende seg¨²n aumenta la base de datos. "En el proceso de validaci¨®n se hizo una estimaci¨®n de la tasa de acierto, que globalmente fue de un 55%, pero que depend¨ªa mucho de la variable del autor que se quisiera predecir, e iba de un 30% a un 87%", dice Delgado.

El modelo de predicci¨®n de incendiarios ya ha competido contra humanos

El modelo de incendios ya ha competido contra humanos. Se escogieron 10 casos resueltos y un grupo de expertos en perfilado de incendiarios. Se les dieron a todos las caracter¨ªsticas de los incendios y deb¨ªan acertar rasgos de los autores: el porcentaje de acierto de los expertos fue del 40% y del modelo, un 60%.

El gran drama de todos estos procesos es recopilar los datos. La Secretar¨ªa de Estado tiene un buen sistema estad¨ªstico, pero no da suficientes detalles de cada caso. Eso est¨¢ solo en los atestados, que nunca se han vaciado ni definido seg¨²n unas variables claras que ayuden a predecir cr¨ªmenes. "Los atestados no est¨¢n cuantificados. Est¨¢n en papel, pdf o Word, metidos en cajas", dice Gonz¨¢lez. El cambio de rutinas es necesario y arduo: "Los atestados nunca han tenido una finalidad como la que estamos planteando ahora: que se pueda extraer informaci¨®n de inter¨¦s criminol¨®gico, que sirva para hacer an¨¢lisis estad¨ªsticos, crear tipolog¨ªas, emplearlos para crear grandes bases de datos y en definitiva usarlos con finalidad predictiva", explica Santos.

Esa labor recae ahora en este equipo de m¨¢s 300 personas centralizadas en Madrid y repartidas en todas las provincias. La mayor¨ªa son "gente de m¨¢steres, doctorandos o estudiantes que hacen sus trabajos finales para nosotros", dice Gonz¨¢lez. Como Gabinete de Estudios, la colaboraci¨®n con la academia es clave. El trabajo humano de rellenar casillas de miles de l¨ªneas con docenas de variables en cada una es la gasolina del sistema predictivo.

Gonz¨¢lez tiene en marcha nuevos retos. Uno de sus investigadores trabaja sobre casos de desaparecidos que han acabado en muerte. La intenci¨®n es ver qu¨¦ variables iniciales predicen el riesgo mortal o no de la persona que desaparece. Ser¨¢ un modo de afinar los recursos ante cada nuevo caso de desaparecidos.

La mejora de la valoraci¨®n del riesgo de radicalizaci¨®n de presos yihadistas en c¨¢rceles es otro desaf¨ªo. Gonz¨¢lez tambi¨¦n aspira a definir mejor c¨®mo es la violencia contra las personas mayores, que da 100.000 denuncias al a?o. En alg¨²n momento llegar¨¢n los cientos de miles de delitos contra la propiedad, de los que se esclarece un 40%.

"La idea es c¨®mo hincarle el diente de una manera estrat¨¦gica a la informaci¨®n policial", explica Gonz¨¢lez, que tiene la idea de ver alg¨²n d¨ªa un Centro Nacional de An¨¢lisis Criminal. El primer paso es dar a conocer la polic¨ªa predictiva y hacer ver a los agentes que sirve para algo.