PROBADO EN OCHO CIUDADES DE ESTADOS UNIDOS
Un algoritmo predice los crímenes que van a suceder con una semana de antelación
La Universidad de Chicago ha creado un algoritmo que se basa en datos históricos de delitos en cada ciudad.
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Científicos sociales y de datos de la Universidad de Chicago, en Estados Unidos, han desarrollado un nuevo algoritmo que diagnostica crímenes una semana antes de que ocurran. El modelo ha sido probado satisfactoriamente en ocho ciudades del país.
El algoritmo aprende de los patrones en el tiempo y ubicaciones geográficas de los delitos a partir de datos públicos. Además, también diferencia entre los delitos violentos, como lesiones, agresiones y homicidios, y los que atentan contra la propiedad, como hurtos, robos o robos de vehículos.
La herramienta se probó y validó utilizando datos históricos de Chicago en torno a estas dos amplias categorías de delitos. Estos datos se usaron porque era más probable que se reportaran a la policía en áreas urbanas donde existe desconfianza histórica y falta de cooperación con las fuerzas del orden.
Además, tanto los crímenes violentos como los de propiedad son menos propensos al sesgo de aplicación, como es el caso de los delitos de drogas, las detenciones de tráfico y otras infracciones por delitos menores.
Un 90 % de fiabilidad
Para crear el algoritmo, los científicos de la Universidad de Chicago inventaron un gemelo digital de entornos urbanos. Dicho sistema puede predecir futuros delitos con una semana de antelación y con un 90 % de precisión. "Si lo alimenta con datos de lo que sucedió en el pasado, le dirá lo que sucederá en el futuro. No es mágico, hay limitaciones, pero lo validamos y funciona muy bien", explica uno de sus desarrolladores, Ishanu Chattopadhyay en un comunicado.
El nuevo modelo aísla el crimen observando el tiempo y las coordenadas espaciales de delitos y detectando patrones para predecir eventos similares en el futuro. Divide la ciudad en mosaicos espaciales de aproximadamente 300 metros de ancho y predice el crimen dentro de estas áreas en lugar de depender de los vecindarios tradicionales o los límites políticos, que también están sujetos a prejuicios.
Los científicos probaron exitosamente su algoritmo en Chicago y otras siete ciudades de Estados Unidos: Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, Portland y San Francisco. En todas se repitieron los buenos resultados. Como si se tratara de la mismísima película 'Minority Report', pero esta vez en el mundo real y en 2022.
Sesgo en el trato de la policía
En un algoritmo separado, el equipo de investigación también estudió la respuesta policial al crimen. Para ello analizó el número de arrestos después de los incidentes y comparó esas tasas entre vecindarios con diferentes niveles socioeconómicos.
Los científicos observaron que el crimen en áreas más ricas se saldó con más arrestos, mientras que los arrestos en vecindarios desfavorecidos disminuyeron. Sin embargo, el crimen en los barrios pobres no condujo a más arrestos, lo que sugiere un sesgo en la respuesta y aplicación de la policía.
"Lo que estamos viendo es que cuando se presiona el sistema, se requieren más recursos para arrestar a más personas en respuesta al crimen en un área rica y se desvían los recursos policiales de las áreas de nivel socioeconómico más bajo", señala Chattopadhyay.
¿Podría la policía utilizar este algoritmo?
Esta herramienta podría ser muy útil para la policía, sobre todo para enviar efectivos a las zonas donde se suelen producir más delitos. Sin embargo, Chattopadhyay tiene cuidado en señalar que la precisión de la herramienta no significa que deba usarse para dirigir las fuerzas del orden.
Si la policía se basara solo en los datos de este algoritmo para evitar los crímenes, los vecindarios señalados por el sistema se llenarían de efectivos para prevenir el crimen, lo cual puede no resultar. Por eso, Chattopadhyay indica que el algoritmo debería formar parte de la "caja de herramientas" y estrategias policiales para abordar el crimen, pero no ser el único sistema.
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