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vigilancia predictiva
Roberto Klatt
Usando patrones temporales y ubicaciones geográficas, una IA puede predecir futuros delitos con una semana de anticipación con una precisión del 90 por ciento.
Chicago (Estados Unidos). Muchos países llevan mucho tiempo trabajando en la previsión del delito para predecir la actividad delictiva y asignar los recursos policiales en consecuencia. Existen diferentes enfoques de la denominada actuación policial predictiva, que se orientan hacia factores geográficos o individuales y se basan en diversos métodos estadísticos y técnicas de investigación social. Sin embargo, en la investigación realizada hasta el momento, la predicción del delito ha sido controvertida porque no tuvo en cuenta los sesgos sistemáticos en la actuación policial y su compleja conexión con el delito y la sociedad.
Científicos de la Universidad de Chicago dirigidos por Ishanu Chattopadhyay ahora han desarrollado una nueva inteligencia artificial (IA) que predice el crimen mediante el análisis de patrones temporales y ubicaciones geográficas a partir de datos públicos sobre delitos violentos y contra la propiedad. Según la publicación en la revista Nature Human Behavior, la IA puede predecir futuros crímenes con una semana de anticipación con un 90 por ciento de precisión.
Los delitos violentos como datos de control
La IA recientemente desarrollada se validó con datos históricos de delitos de la ciudad de Chicago. Se consideraron dos amplias categorías de incidentes denunciados, a saber, delitos violentos y delitos contra la propiedad. Se utilizó este dato porque es más probable que se denuncie en áreas urbanas con un historial de desconfianza y falta de cooperación con la policía.
La IA tuvo en cuenta las relaciones sociales complejas
Según James Evans, los enfoques anteriores para el pronóstico del crimen han utilizado modelos epidémicos o sísmicos, donde el crimen se propaga desde un punto crítico a las áreas circundantes. Sin embargo, estos métodos descuidan el complejo panorama social de las ciudades y no consideran la relación entre el crimen y el impacto de la policía.
“Los modelos espaciales ignoran la topología natural de la ciudad. Las redes de transporte tienen en cuenta carreteras, aceras, rutas de trenes y autobuses. Las redes de comunicación tienen en cuenta áreas con antecedentes socioeconómicos similares. Nuestro modelo permite el descubrimiento de estos compuestos”.
El nuevo algoritmo, por otro lado, investiga el crimen observando el tiempo y las coordenadas espaciales de eventos individuales y reconociendo patrones para predecir futuros incidentes. Divide la ciudad en unidades espaciales de aproximadamente 300 metros de ancho y pronostica el crimen dentro de esas áreas, en lugar de depender de los vecindarios tradicionales o los límites políticos, que también pueden estar sujetos a sesgos.
“Demostramos la importancia de descubrir patrones específicos de la ciudad para predecir los delitos denunciados. Esto abre una nueva forma de ver los vecindarios, nos permite hacer preguntas innovadoras y nos permite evaluar la vigilancia policial de nuevas maneras”.
Respuesta policial al crimen analizada
Además, en un modelo separado, los investigadores analizaron la respuesta policial al crimen al examinar el número de arrestos después de los incidentes y comparar estos índices en vecindarios de diferentes niveles socioeconómicos. Descubrieron que los delitos en áreas más prósperas dieron lugar a más arrestos, mientras que los arrestos en barrios desfavorecidos disminuyeron. Sin embargo, la delincuencia en los barrios más pobres no resultó en más arrestos, lo que sugiere un sesgo en la respuesta y aplicación de la policía.
“Lo que estamos viendo es que cuando el sistema está presionado, se necesitan más recursos para responder al crimen en un área rica con más arrestos, y esto aleja los recursos policiales de las áreas con un nivel socioeconómico más bajo”.
La IA puede ayudar con las estrategias policiales
Según Chattopadhyay, a pesar de su alta precisión, la IA no debe usarse para controlar a la policía, por ejemplo, haciendo que los departamentos de policía vigilen los vecindarios de manera proactiva. En cambio, debe integrarse en una colección de políticas de la ciudad y estrategias policiales para combatir el crimen.
“Creamos una imagen digital de entornos urbanos. Si le alimentas con datos del pasado, te dirá lo que sucederá en el futuro. No es magia, hay limitaciones, pero lo hemos validado y funciona muy bien. Ahora puede usarlo como una herramienta de simulación para ver qué sucede cuando aumenta el crimen en un área de la ciudad o cuando aumenta la vigilancia en otra. Si aplica todas estas variables diferentes, puede ver cómo evoluciona el sistema a partir de ahí”.
Naturaleza Comportamiento humano, doi: 10.1038/s41562-022-01372-0
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