Como si de un thriller futurista se tratara, un equipo de científicos sociales de la Universidad de Chicago desarrolló un algoritmo que tiene la capacidad de predecir el crimen en las zonas urbanas hasta con una semana de antelación y con un 90% de precisióncomo se detalla en un estudio publicado en Nature Human Behavior.
Se utilizaron estos datos porque los homicidios, asaltos y robos son los delitos más denunciados en las ciudades. En cambio, no se tomaron en cuenta los datos sobre delitos de drogas o tráficoya que no suele haber denunciante.
El algoritmo, que predice el crimen aprendiendo patrones temporales y geográficosdivide las ciudades en mosaicos de 1.000 metros cuadrados.
Los investigadores utilizaron datos históricos sobre delitos violentos y contra la propiedad en Chicago para probar el modelo, que detecta patrones a lo largo del tiempo e intenta predecir eventos futuros.
En la ciudad de Chicago ha tenido grandes resultados y también se ha aplicado con éxito en otros distritos como Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, Portland y San Francisco.
“Hemos creado un gemelo digital de entornos urbanos. Si lo alimenta con datos de lo que sucedió en el pasado, le dirá lo que sucederá en el futuro”, dijo Ishanu Chattopadhyay, profesor asociado de medicina en la Universidad de Chicago y autor principal del nuevo estudio. “No es magia”, agregó, “hay limitaciones, pero lo hemos validado y funciona muy bien”.
“Puntos calientes”, la clave del algoritmo
Como en la película Minority Report, el crimen se puede anticipar.
Esta nueva herramienta, según los investigadores, se basa en la hipótesis de que el delito surge de “Puntos calientes” que se extiende a otras áreas. Su algoritmo analiza informes de delitos anteriores teniendo en cuenta muchos otros factores.
El equipo de investigación también examinó la reacción de la policía al crimen en un modelo separado, observando la cantidad de arrestos realizados después de los hechos y cómo esas tasas variaban en comunidades de diferente nivel socioeconómico.
En este sentido, el estudio ha descubierto que aumentó el número de detenciones por delitos cometidos en las zonas más prósperas, mientras que disminuyó el número de detenciones en las zonas más pobres. Sin embargo, los delitos cometidos en áreas pobres no resultaron en más arrestos, lo que sugiere que la policía es injusta en la forma en que responde y aplica la ley.
Chattopadhyay explicó que “lo que vemos es que cuando el sistema está estresado, se requieren más recursos para arrestar a más personas en respuesta al crimen en un área rica, por lo que los recursos policiales se alejan de las áreas de menor nivel socioeconómico”.
Además, señaló que esta herramienta no puede ser utilizada por patrullas para pulular proactivamente los barrios para prevenir la delincuencia. Según el experto, este algoritmo debería servir para crear nuevas políticas urbanas y estrategias policiales para enfrentar el crimen.
Y aunque el concepto parece una derivación de la película Minority Report, lo cierto es que este no es el primer intento de crear modelos de predicción. Por ejemplo, antes de los Juegos Olímpicos, la policía de Tokio destinados a implementar tecnología basado en inteligencia artificial (IA) para predecir delitos antes de que sucedan.
SL
