Tecnología

¿Minority Report? Algoritmo dice que puede predecir crímenes antes de que sucedan

Este nuevo estudio fue replicado en varias grandes ciudades de Estados Unidos teniendo resultados similares

Policía de NY
Por Carrington York
30 de junio, 2022 | 02:09 PM

Bloomberg — Ahora se puede predecir crímenes en grandes ciudades de EE.UU. gracias a un nuevo algoritmo informático.

Según un estudio publicado en Nature Human Behavior el algoritmo fue elaborado por científicos sociales de la Universidad de Chicago. Dicen que tiene una exactitud del 90% y divide las ciudades en mosaicos de 1.000 pies cuadrados (92,9 metros cuadrados). Los científicos usaron datos históricos sobre delitos violentos y contra la propiedad de Chicago para comprobar el modelo, que identifica patrones en estas zonas a lo largo del tiempo y trata de predecir acontecimientos futuros. El estudio demuestra que también funcionó bien con datos de otras grandes ciudades del país como Atlanta, Los Ángeles y Filadelfia.

La herramienta contrasta con modelos de predicción anteriores, los cuales describen la delincuencia como algo que surge de “puntos conflictivos” que luego se extienden a las zonas circundantes. Este enfoque tiende a pasar por alto el complicado entorno social de las ciudades, además de la compleja relación entre la delincuencia y los efectos de la aplicación de la ley por parte de la policía, dejando así espacio para el sesgo, afirma el informe.

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Resulta difícil alegar la inexistencia de un sesgo cuando las personas se sientan y determinan qué patrones van a mirar para predecir la delincuencia, porque estos patrones, por sí mismos, no significan nada”, dijo el profesor adjunto de medicina de la Universidad de Chicago Ishanu Chattopadhyay, autor principal del estudio. " Sin embargo, en la actualidad se pueden plantear al algoritmo preguntas complejas como: ‘¿Qué ocurre con la tasa de delitos violentos si los delitos contra la propiedad aumentan?”.

Se ha descubierto que otros modelos para predecir la delincuencia usados previamente por fuerzas de seguridad señalan equivocadamente a ciertas personas basándose en un conjunto más estrecho de factores. El Departamento de Policía de Chicago implementó en 2012, junto con investigadores académicos, el “Modelo de Riesgo de Delincuencia y Victimización” el cual produjo una lista de los llamados sujetos estratégicos, o potenciales víctimas y autores de incidentes con disparos basados en factores como la edad y el historial de arrestos.

En este modelo se otorgaba una puntuación que establecía la urgencia con la que había que vigilar a las personas de la lista. Una puntuación más elevada implicaba que era más probable que fueran percibidas como posibles víctimas o autores de un delito con armas de fuego.

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No obstante, una investigación del Chicago Sun-Times descubrió en 2017, tras una larga batalla legal, que casi la mitad de las personas señaladas por el modelo como potenciales autores nunca habían sido acusadas de posesión ilegal de armas, y que el 13% nunca habían sido acusadas de un delito grave. La herramienta diseñada por Chattopadhyay y sus colegas, en cambio, emplea cientos de miles de patrones sociológicos para averiguar el riesgo de delincuencia en un momento y espacio determinados.

Este estudio, titulado “Event-Level Prediction of Urban Crime Reveals the Signature of Compliance Bias in U.S. Cities” (La predicción de la delincuencia urbana a nivel de evento revela el sesgo de cumplimiento en las ciudades de EE.UU.), contó con el apoyo de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa y el Neubauer Collegium for Culture and Society.

Este artículo fue traducido por Miriam Salazar

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