Cada vez que se comete un delito, los cuerpos policiales y judiciales realizan actas e informes con todos los detalles: cuándo se ha producido, dónde, quién lo ha hecho (incluyendo todo tipo de características demográficas del sujeto), quién ha sido la víctima, qué estaba sucediendo en ese momento en ese lugar… Decenas de datos de cientos de miles de crímenes: big data.
Cuerpos policiales de varios países del mundo, ayudados por empresas especializadas en este sector, han visto en esos datos la forma de adelantarse a determinados delitos para poder responder de una manera más efectiva. El objetivo es predecir los delitos para actuar antes de que se produzcan.
“Tener localizaciones más precisas amplifica el efecto que una estrategia significativa puede tener, pero aún así necesitas esa táctica”, explica Jeremy Heffner, product manager de HunchLab, en un reportaje publicado en The Marshall Project.
HunchLab es una de las plataformas que cuerpos policiales de todo el mundo utilizan en esta labor previsora de delitos. Propiedad de la start-up Azavea, esta plataforma analiza datos y estadísticas relacionados con crímenes y delitos para establecer patrones que podrían repetirse en el futuro. Para ello no sólo toma en cuenta los delitos ocurridos, sino factores tan variopintos como la localización de los colegios y los bares, los horarios de los eventos deportivos locales e incluso las fases lunares. Gracias a estos datos han conseguido crear determinados patrones ya conocidos, como los que indican que hay menos delitos en días fríos, y otros sorprendentes, como aquellos que sugieren una mayor tasa de robo de coches si están aparcados cerca de un colegio.
Este programa muestra mapas de las ciudades con una serie de puntos de colores situados sobre ellos. Cada color determina un tipo de delito (hurto, atraco, robo, asesinato…). Conforme se acerca uno a determinadas zonas del mapa, es capaz de observar con mayor detalle el lugar exacto, manzana por manzana, en el que se podría producir ese delito, como se puede ver en las imágenes que acompañan a este reportaje.
El líder en este campo es PredPol, un programa cuyo algoritmo tiene en cuenta localizaciones, periodos de tiempo y tipos de crimen. Su fortaleza se basa en que trata de determinar aquellas zonas de una ciudad en la que con mayor probabilidad de producirá un nuevo delito. Esta compañía ya ha recibido millones de dólares de inversores que han visto en ella su potencial y ya se utiliza en 50 cuerpos policiales de Estados Unidos y el Reino Unido. Los datos son alentadores: en San Fernando Valley, cerca de Los Ángeles, las zonas en las que la policía utilizó PredPol consiguieron ver su tasa de delitos reducida en un 13%, cuando en el resto de la ciudad crecía un 0,4%.
El sector parece tener futuro, ya que a estas empresas se une el interés de compañías como IBM o Hitachi por ofrecer este tipo de servicios.
Sin embargo, predecir crímenes no es algo nuevo: en algunas ciudades de Estados Unidos existen estadísticas por zonas que datan de la década de 1800. Y cualquier policía con años de experiencia sabría decir con precisión en qué zonas de la ciudad que patrulla se producen determinados delitos e incluso cuándo van a suceder.
La peculiaridad de estos programas, aparte de ser más precisos que las tablas que puedan realizar a mano los agentes de una ciudad, es que no sólo permiten ganar en productividad, sino que permiten ser más objetivos a la hora de patrullar y ayudan a que las actuaciones policiales tengan un menor impacto en la vida de las personas inocentes que simplemente viven en una zona con una mayor tasa de criminalidad, explican varios expertos en el reportaje. “El programa te dice dónde hay que ir, pero no qué debes hacer”, explica un policía.
El hecho de conocer los puntos calientes de una ciudad para determinados delitos y en determinados momentos puede ayudar a la policía a patrullar esas zonas y evitar otras. Esto, sin embargo, ya ha sido criticado por activistas y asociaciones al considerar que podría tener el efecto contrario, ya que estas estadísticas son tan minuciosas que en algunas ciudades se están utilizando para determinar el perfil demográfico del posible futuro delincuente, cebándose a menudo con minorías.
“Es un círculo vicioso”, explica John Chasnoff, director del programa del ACLU para el este de Misuri. “La policía dice ‘tenemos que mandar más chicos al North County’ porque allí ha habido más arrestos, pero entonces terminarás incluso con más arrestos, lo que agrava el problema racial”.
La efectividad de estos programas también se nota en el bolsillo. Si bien su coste oscila entre los 50.000 dólares anuales que cuesta HunchLab y los 200.000 que cuesta PredPatrol, un estudio de esta última compañía demostró que en determinadas zonas de Los Ángeles en las que se había utilizado su programa se habían evitado delitos cuya investigación hubiera costado hasta 9 millones de dólares al año.
El verdadero potencial de estas plataformas todavía no se conoce con exactitud, aunque se vislumbran nuevas aplicaciones en otros sectores. La Casa Blanca, por ejemplo, ya se ha interesado por el uso de estas herramientas para detectar a individuos con riesgo de radicalización, mientras que los datos de HunchLab han sido utilizados por la ONG Better Family Life para detectar a personas con problemas de drogadicción y poder incluirlos en sus programas de rehabilitación. De este modo, estas organizaciones también podrían anticiparse a los problemas de este tipo si contasen de antemano con los datos de personas en riesgo.
El Big Data es una tendencia o estrategia que analiza mediante métodos y sistemas informáticos los datos generados por las diferentes actividades económicas y sociales para extraer patrones y tendencias que ayuden a empresas e instituciones a calcular sus estrategias y comportamiento necesario para optimizar sus procesos de trabajo.
Este sector, adscrito a las Tecnologías de la Información y la Comunicación, se encuentra actualmente en desarrollo, por lo que muchas empresas todavía desconocen en qué consiste realmente y para qué sirve. Según una encuesta de IBM, sólo el 28% de los encuestados estaba realizando en ese momento actividades relacionadas con el big data, frente al 24% que todavía no había comenzado y el 47% que lo planeaba.
En 2012, el Big Data movió alrededor de 28.000 millones de dólares en el mundo, según un estudio de la consultora Gartner. Los analistas indican que 2018 será el año de la expansión e implantación definitiva del Big Data, con cifras que alcanzarán los 5.600 millones de euros en Europa y que superarán los 46.000 millones de dólares a nivel global.