LA POLICÍA PREDICTIVA: EL EXPERIMENTO DE CHICAGO.

Que no ocurran los delitos es el sueño de todos los Cuerpos Policiales. En medicina ocurre lo mismo, prevenir es mejor que curar. En la actualidad, aprovechando los avances tecnológicos es posible utilizar la inteligencia artificial para evitar que se cometan crímenes. En el país más innovador en materia tecnológica como son los Estados Unidos, los expertos en datos de la Universidad de Chicago han desarrollado un modelo capaz de predecir, con una semana de antelación, dónde van haber más delitos.

Es el resultado de una investigación científica que ha durado varios años, con sistemas automatizados que procesan extensas bases de datos para detectar patrones de comportamiento que permiten predecir, donde va a haber más delincuencia. Esta herramienta informática acierta en el 90% de los casos, lo que le hace destacar entre los diversos ejemplos de la llamada Policía Predictiva que se emplean en otras ciudades como Nueva York o Los Ángeles, operados por compañías privadas

Este método, está diseñado para entornos urbanos y se estrenó con datos históricos de delitos violentos y robos con fuerza en la ciudad de Chicago, ( en el Estado de Illinois ), realizados entre los años 2.014 y 2.016. Tras procesar la información, se intentó anticipar las zonas que iban a tener los mayores aumentos de criminalidad en las semanas siguientes.

La herramienta predijo la probabilidad de que ciertos crímenes como homicidios, agresiones y robos ocurrieran en espacios de hasta 300 metros cuadrados de la ciudad. Lo logró con una fiabilidad del 90%. Posteriormente, el modelo se probó también en otras siete grandes ciudades del país, como Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, San Francisco y Portland, con resultados similares.

Pero este tipo de procedimientos algorítmicos, por más que se perfeccionen, no consiguen resolver un problema central: cómo tratar de desvincular a los barrios más pobres, que están poblados por personas de color negro y por hispanoamericanos, de la delincuencia. Se trata de un efecto perverso, ampliamente acreditado por los informes científicos, que indican que es imposible que esta vía logre diferenciar esos sesgos. Ese es uno de los motivos por los que el Parlamento Europeo ha pedido que se prohíban esas herramientas informáticas en el territorio de la Unión Europea ( UE ).

En un intento de evitar que el uso de esta técnica acabe siendo perjudicial para algunos colectivos, se ha pensado en utilizarla en su lugar para vigilar la propia labor policial. El propósito es conocer los abusos policiales que se pudieran dar en sus intervenciones, asunto muy sensible en esa nación norteamericana. Aunque se olvida que también podría ayudar a las víctimas de esos barrios con asistencia no solo policial sino médica, social o de cualquier otro tipo que fuese necesaria.

Una de las preocupaciones iniciales de todo este sistema, es la posibilidad de su mala utilización para fines distintos a los previstos. Porque más importante que hacer buenas predicciones es como se van a usar estas. Enviar Policía a una zona no es siempre lo mas adecuado y puede suceder que buenos pronósticos e intenciones, lleven a sobrevigilancia o a errores policiales.

Los resultados pueden ser malinterpretados en el sentido de que haya demasiada Policía en una zona tranquila, normalmente habitada por blancos y poca en las de mayor criminalidad, en las que suele haber más diversidad étnica y cultural pero menos denuncias.

Este empleo, se puede concebir como un intento de optimización de política policial y por eso hay que ser muy cuidadoso en la forma de aplicar el conocimiento que aporta. Puede servir para analizar si la planificación policial que se esté empleando es la más adecuada y no se están destinando recursos a barrios que no se delinque tanto como a otros.

El hecho de que este experimento, se haya hecho en Chicago es bastante significativo. Uno de los primeros sistemas de Policía Predictiva de los que se tiene conocimiento, fue el que se puso en marcha en esa ciudad, en el año 2.013. La herramienta trataba de identificar a posibles delincuentes, analizando los datos de los detenidos y sus víctimas, cruzándolos con sus relaciones personales.

Fue un fracaso sonoro. No ayudó a disminuir la criminalidad y se demostró que la población negra, quedaba sobrerrepresentada en sus conclusiones, en las que figuraban el 56% de los jóvenes de esta raza, entre 20 y 29 años.

En las grandes ciudades norteamericanas, hay barrios que suelen estar asociados a una etnia en particular. La actividad policial en ellos, puede contribuir al rumbo de los informes policiales y causar que se propaguen modelos equivocados y no hay forma de controlar, estadísticamente, esas desviaciones.

Los críticos de este plan lo cuestionan porque su alta eficacia desciende notablemente cuando los crímenes analizados son raros y que el algoritmo predictivo, no sea capaz de de detectar las zonas con mayor delincuencia sino con más criminalidad denunciada. Esa diferencia es importante porque en Estados Unidos, las comunidades negras son más reacias a denunciar delitos ante la Policía. Pero la herramienta no hay que olvidar que se basa en las denuncias formuladas y no en las cometidas y no comunicadas.

La desigual relación de la Policía norteamericana en función con la raza, es uno de los inconvenientes a los que se enfrentan los algoritmos aplicados a las actuaciones policiales. No son los únicos. Como los datos con los que trabajan suelen ser de detenciones, los lugares con más actuaciones son los que la máquina asocia con la necesidad de más patrullas policiales. Lo que a su vez aumenta el número de detenciones. De ahí las protestas de muchas asociaciones de la sociedad civil por el uso generalizado de esta herramienta y la cautela que exige su empleo.