EEUU usa Big Data para investigar crímenes y predecir delitos

Los cadáveres aparecieron en los sitios más lúgubres de Chicago: callejones, edificios abandonados, terrenos baldíos, basurales. Las víctimas eran en su mayoría mujeres de raza negra que habían sido estranguladas o asfixiadas.

Las autoridades creen que muchas eran prostitutas o drogadictas, o ambas. Hay evidencias de que fueron agredidas sexualmente: estaban desnudas o con las ropas rasgadas.

Los asesinatos comenzaron en el 2001, continuando por varios años y sin resolverse. Ahora un grupo cívico y un algoritmo informático están ayudando a los detectives a comparar los casos hallando similitudes y discrepancias.

El avance en las pesquisas ha despertado esperanzas entre los familiares, algunos de los cuales llevan casi dos décadas sin respuesta. "Yo digo que superé eso, que lo dejé en manos de Dios, pero en el fondo yo sé que sigo afectado", expresa Marsean Shines, quien era adolescente cuando su tía, Winifred Shines, fue estrangulada y arrojada en un callejón hace casi 19 años.

Los familiares siempre han conjeturado si el asesino es el mismo que acabó con la vida de otras mujeres esos mismos días.

Si la policía llega a encontrar al culpable, dice Shines, ello le ayudará a sanar en vez de "estar atado al pasado, como si hubiera una soga que me ata a mi tía".

El Proyecto Responsabilidad de Asesinatos, que analiza homicidios en todo Estados Unidos, introduce en una computadora todos los datos de los casos ocurridos en Chicago, que eventualmente arrojó 51 casos similares, en que mujeres fueron halladas muertas y arrojadas en los sitios más pobres de la ciudad. "Cuando uno compara caso por caso... parece evidente que se trata de un asesino en serie", declaró Thomas Hargrove, fundador del proyecto quien presentó sus conclusiones a la policía en el 2017.

El grupo de Hargrove ha lanzado proyectos similares en otras ciudades. En el 2010, analizó las similitudes entre los casos de 15 mujeres estranguladas en Indiana, y cuatro años después, un individuo en Gary confesó haber matado siete de ellas.

En Cleveland, los datos arrojados por la agrupación llevaron a la policía a crear una unidad especial para examinar si la muerte de unas 60 mujeres se debió a un asesino en serie. Los detectives en Chicago iniciaron su investigación bajo presión de activistas.

Actualmente examinan los reportes y las evidencias en cada caso, en busca de similitudes que hayan sido descuidadas en las investigaciones originales, o de pistas nuevas.

Al mismo tiempo el legislador Bobby Rush, en cuyo distrito ocurrieron varios de los crímenes le ha pedido al FBI cooperar con la pesquisa y ha anunciado una reunión comunitaria para advertirles a los vecinos sobre la posibilidad de que un asesino múltiple ande suelto.

Hasta ahora la policía no ha resuelto ninguno de los casos ni ha hallado un vínculo sólido entre ellos. En 21 homicidios, el ADN recuperado correspondía a 21 personas distintas.

California: PredPol

PredPol, un software desarrollado por la Universidad de California-Los Angeles, ya es utilizado por más de 60 departamentos de policía en los EE.UU. El programa se fundamenta en un historial de delitos pasados (entre dos y cinco años de datos), enriquecido a lo largo del tiempo. Con esta información, el algoritmo intenta predecir dónde y cuando será más probable que ocurra un cierto tipo de crimen.

PredPol puede incluso indicar los perfiles de personas que más se corresponden al identikit estadístico del delincuente.

Una mezcla de geografía social, criminología, estadística e informática que no prevé los asesinatos como en la película Minority Report (con Tom Cruise), pero sí permite mapear en tiempo real la criminalidad potencial de las ciudades.

El área controlada por PredPol está divida en una cuadrícula, con celdas de 150 por 150 metros. Para cada celda es posible obtener la probabilidad de que un delito concreto ocurra en un período de tiempo determinado. Estas estimaciones deberían servir a las policías locales para optimizar la distribución de los efectivos y prevenir algunos tipos de crimen.

De hecho, según varios estudios de criminología, existen correlaciones entre la estructura del entorno urbano y la distribución de los delitos. Son correlaciones que, en parte, también responden al simple sentido común: es lógico que ciertos tipos de infracciones sean más frecuentes, por ejemplo, en áreas poco iluminadas o densamente pobladas.

Discriminación

Como en todas las aplicaciones del machine learning, un ‘prejuicio' inicial en los datos produce algoritmos ineficaces. La asociación Human Rights, además, sostiene que PredPol se centra casi solo en los barrios más pobres, discriminando a las comunidades afroamericana e hispana.

De hecho, si un modelo predictivo enfocado en los delitos mayores con toda probabilidad produciría un mapa desordenado y completamente inútil, uno centrado en los delitos menores y el comportamiento antisocial compone un mapa que inevitablemente apunta a barrios específicos: los más pobres.

A pesar de todas estas dudas, el software predictivo se abre camino en todo el mundo. En España el programa Eurocop, proyecto de la Universidad de Castellón, está diseñado para elaborar un mapa de previsión de riesgo en lugares concretos de una ciudad y en determinados horarios.

En Alemania crearon Precobs, en Italia, Xlaw, mientras que la asociación Liberty denunció que 14 fuerzas de policía británicas hayan utilizado software predictivo.

El entusiasmo generalizado por los algoritmos hace que algunos pretendan usar el aprendizaje automático para leer las caras de las personas y adivinar sus intenciones más secretas.

Vaak es un software creado por una startup japonesa que analiza el lenguaje corporal e identifica las actitudes más sospechosas. Inquietud, incertidumbre, movimientos inusuales son captados por las cámaras y analizados por el software para evitar, por ejemplo, los robos en los supermercados.

Cortica, una empresa israelí que se ocupa de seguridad e inteligencia artificial, ha firmado recientemente un acuerdo para analizar las imágenes recopiladas por las cámaras de seguridad en áreas públicas de la India. El software de la compañía promete buscar anomalías de comportamiento que indiquen que alguien está a punto de cometer un crimen violento.

El programa se basa en los sistemas militares desarrollados para identificar terroristas. Busca las llamadas microexpresiones, pequeños espasmos o gestos que pueden revelar las intenciones de una persona. Según sus desarrolladores, Cortica puede incluso aprender a predecir cuándo un mercado pacífico o una manifestación política están a punto de volverse violentos.