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El sueño de todo policía, en cualquier lugar del mundo, es saber con suficiente tiempo dónde debe estar parado antes de que se cometa un crimen. Pues bien, un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), el Instituto de Datos Abiertos británico y la compañía española Telefónica logró predecir con 70% de acierto en qué zona de Londres se iba a cometer un robo o un asesinato.
No es el primer grupo de trabajo que apuesta por las técnicas de big data (análisis de grandes conjuntos de datos) para resolver problemas de seguridad ciudadana. Empresas como IBM ya han desarrollado herramientas con este fin y algunas instituciones de policía, como en Estados Unidos, han intentado implementarlas con éxito relativo.
“Usando los datos conocidos del barrio [variables como su demografía, su perfil étnico, clase social, tipo de casas…], se puede predecir en un 62% si habrá un crimen; con Smart Steps, el porcentaje se eleva hasta el 68%, y combinando ambos tipos de datos aún más”, explicó a la revista digital Esmateria.com, la directora científica de Telefónica Research y coautora de un estudio sobre la predicción del crimen en Londres, Nuria Oliver.
Los investigadores dividieron Londres en 124.119 zonas. Sobre esta cuadrícula, y echando mano de una enorme base de datos, el Instituto de Datos Abiertos, con información anónima de redes telefónicas, lograron construir un perfil de cada uno de esos cuadrantes. Usaron en total 68 variables, entre las que se incluyeron datos criminales históricos, tipos de propiedad de los inmuebles y número de personas, entre otras.
El siguiente paso fue sumar datos del movimiento de personas durante las últimas tres semanas, recopilados por las antenas de telefonía móvil.
“Para cada localización, computamos una respuesta a la variable alta criminalidad-baja criminalidad, a partir de la base de datos con los casos criminales geolocalizados facilitada por la Policía de Londres”, explicó Andrey Bogomolov, investigador de la Universidad de Trento (Italia) y principal autor de la investigación.
Bogomolov aclaró que la estimación podría sobrepasar el 70% si en vez de incluir datos de crímenes catalogados por mes lo hiciera por días. Por otra parte, Nuria Oliver resaltó que la gran ventaja de los datos móviles es que se pueden hacer estimaciones casi en tiempo real.
Los autores del estudio resaltaron que una de las ventajas de su sistema frente a otros competidores, como el SPSS de IBM, es que estos últimos se alimentan con una enorme cantidad de datos que exigen grandes centros de almacenamiento y un buen número de analistas. “Somos los primeros que han resuelto este problema de big data con los datos de telecomunicaciones, que son muy accesibles y baratos de recoger. Redes GSM hay en todas la megápolis del mundo”, apuntó Bogomolov.