Big Data, ¿el mayor enemigo del crimen?

Mapa del crimen en Philadelphia

El procesamiento de grandes volúmenes de datos vinculados al comportamiento humano (por ejemplo, como consumidor) se ha convertido en una importante herramienta para intentar predecir el futuro. Esto permite lanzar productos, servicios, campañas políticas, etc. con una tasa de acierto mayor que la que tenían los creativos y publicistas que «solo se guiaban por su instinto».

Desde hace tiempo este mismo sistema se ha ido utilizando para intentar prever el crimen. ¿Es posible saber cuándo, cómo o quién cometerá un delito con antelación? Sin llegar a sistemas tan futuristas como el de Minority Report, se ha comprobado que el empleo del Big Data permite a la policía estudiar palmo a palmo el comportamiento delictivo de una ciudad para enviar patrullas a las zonas conflictivas -en función de la franja horaria, el día de la semana, etc.- para disuadir a los criminales de sus fechorías.

La policía de Memphis, Estados Unidos, afirma que han conseguido rebajar los delitos graves un 30% y los actos violentos otro 15% desde que emplean estos sistemas. Las cifras se repiten en Richmond, Virginia, con una caída del 30% de los homicidios en los últimos doce meses. ¿Su denominador común? Un sistema de gestión y análisis de datos desarrollado por IBM.

¿Qué ventajas tiene esto? Un sistema de una start up denominado PredPol permitió que en la pequeña localidad de Reading disminuyeran los robos un 23% a pesar de que el cuerpo contase con menos efectivos. El secreto reside en poder analizar la situación en franjas de tiempo muy pequeñas -nunca llevan las predicciones más allá de las 12 horas- y crean un minúsculo tablero sobre la ciudad: se estudia el municipio en cuadrículas de 150×150 metros.

Factores como el clima, la época del año y otros sociales (si es día de pagos, ya que en EEUU muchas empresas siguen utilizando cheques). Sin embargo, cuantas más variables son capaces de introducirse en el sistema -como nombres de delincuentes habituales-, tipo de delitos y otras variables de actualidad, más fácil es hacer el seguimiento predictivo.

Esto ayuda no solo a las zonas con mayor criminalidad, sino que permite una gestión más eficiente de los recursos de las fuerzas de seguridad además de crear un nuevo perfil de agente: aquel que debe tener conocimientos estadísticos y matemáticos para saber gestionar una herramienta de última generación pensada en hacer las calles más seguras.

Una de las pegas que se han visto superadas sobre este tipo de sistemas es si realmente minimizan el crimen en una determinada zona o si tan solo trasladan los actos delictivos de una zona a otra. La respuesta es sencilla: el software se ajusta automáticamente y analiza toda una región no solo un barrio de una ciudad. Está continuamente calibrando el historial de crímenes y adecuando la temporalidad para que los esfuerzos se centren donde es más probable que ocurra un delito.

Este sistema que puede parecer tan lejano -y exclusivo de sociedades como la estadounidense- también tiene su aplicación a este lado del Atlántico. La Policía Nacional española ya ha puesto en marcha un cuerpo pensado en analizar perfiles geográficos de delitos para convertir las áreas conflictivas en zonas más seguras.

¿Llegaremos algún día al perfil del criminal (potencial o real) persona a persona? Requeriría traspasar una línea roja sobre la privacidad y protección de datos. Además, con las técnicas actuales requeriría un enorme esfuerzo en personal y tiempo (ergo en dinero) y es probable que se necesitara una sociedad más madura en cuanto a la integración racial y de determinados grupos étnicos.

Publicado por

Gaizka Manero López

Nacido en 1982 en Portugalete, Bizkaia, soy doctor en "Periodismo, Comunicación y Memoria en la era digital" por la Universidad del País Vasco.

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