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Tarot Delictivo: te leo los delitos que se cometerán en tu barrio

Criminología

Tarot Delictivo: te leo los delitos que se cometerán en tu barrio

Tarot Delictivo: te leo los delitos que se cometerán en tu barrio

En días pasados, me llamaron la atención dos noticias referentes al mismo caso con el mismo contenido pero con titulares diferentes. Una es de Salamanca 24 horas, y la otra es una nota de la secretaría general de la Universidad de Granada:

La primera noticia, de Salamanca 24 horas, se puede entender en base a la ausencia de conocimiento sobre los avances en lo que a predictive policing se refiere. La segunda, de la Universidad de Granada, que es la que ha desarrollado juntamente con miembros del Cuerpo Nacional de Policía este sistema informático, da la sensación de querer vendernos algo (“un sistema informático rápido y barato”) utilizando un término ambiguo (“predecir”, a lo Aramís Fuster). En realidad, lo único cierto es que ese sistema permitirá organizar mejor los turnos policiales, que ya suficiente mérito tiene y que es una buena noticia. Pero tranquilos, las Unidades de Precrimen a lo Minority Report están basante lejos todavía.

Si nos ceñimos a la definición de Predictive Policing podemos considerar ésta como la aplicación de técnicas cuantitativas para prevenir actos criminales futuros a corto plazo. La definición del National Institute of Justice (NIJ) de Estados Unidos creo que es acertada, en el sentido de que la define como una toma de datos de diferentes fuentes que se analizan, y cuyos resultados se utilizan para anticipar, prevenir y responder con mayor eficacia a los delitos futuros. Por lo tanto, la confusión puede venir de una concepción errónea (sin entrar a valorar si intencionada o no) de lo que significa la policía predictiva.

De hecho, si revisamos los dos papers de Miguel Camacho, responsable del desarrollo del sistema que mencionan las dos noticias, él mismo habla de la creación de un modelo Decision Support System (algo así como Sistema de Soporte para la Toma de Decisiones) enfocado a una eficiente distribución de los oficiales de policía en un territorio bajo la jurisdicción de un departamento de policía (Camacho-Collados; Liberatore, 2015). Por lo tanto, no se trata tanto de predecir delitos, sino más bien de utilizar los datos relativos a la delincuencia en una población en conjunto con otros aspectos relevantes en la eficiencia policial como la sobrecarga de trabajo para gestionar mejor la organización de los efectivos policiales.

Recientemente, Juan José Medina hablaba de las limitaciones de la evaluación de riesgos, mencionando los intereses económicos en torno a la policía predictiva:

“hay empresas privadas que se han dado cuenta de que aquí hay dinero y con muy poco pudor (ver aquí, o aquí) están promoviendo particulares modelos que no son nada baratos. Se está generando toda una industria con intereses financieros considerables que condicionan la crítica a estos modelos, al margen que la evidencia sobre su valor aún es muy incipiente, como destacaba un informe de la RAND Corporation hace un par de años.”

Al hilo de lo anterior, y en torno a las limitaciones de este tipo de sistemas, Ferguson apuntaba en 2013 algo que debemos tener en consideración cuando hablamos de predicción delictiva:

“La razón por la que se produce un crimen en el futuro no es que en ese lugar se haya producido un crimen en el pasado. En realidad, la razón por la que se produce un crimen futuro en un mismo lugar es porque la vulnerabilidad ambiental que facilitó la comisión del primer crimen todavía no ha sido resuelta.”

¿Qué significa lo anterior? Pues, precisamente, que este tipo de sistemas no ahondan en la raíz del problema por la que un comportamiento antisocial determinado se produce en una zona más que en otra.

Debemos entender que este tipo de sistemas suponen un buen complemento que mejora la gestión de los equipos policiales, y el trabajo de Miguel Camacho Collados es digno de valorarse. Pero no lo vendamos como algo más de lo que es en realidad.

Cómo podemos ser tan diferentes y a la vez tan parecidos

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