Científicos sociales y de datos de la Universidad de Chicago, en Estados Unidos, aseguran haber desarrollado un algoritmo capaz de predecir la delincuencia en zonas urbanas, con hasta una semana de antelación y una precisión de alrededor de 90%.
Los resultados del estudio fueron publicados en la revista científica Nature Human Behavior.
El algoritmo predice la delincuencia mediante el aprendizaje de patrones temporales y geográficos y divide las ciudades en mosaicos de 1.000 metros cuadrados.
Los investigadores utilizaron datos históricos sobre delitos violentos y contra la propiedad de Chicago, para probar el modelo que detecta patrones en estas zonas, e intenta predecir acontecimientos futuros.
Funcionó igual de bien con datos de otras grandes ciudades, como Atlanta, Los Ángeles y Filadelfia.
La nueva herramienta contrasta con otros modelos de predicción de la delincuencia, pues no solo toman en cuenta los llamados "puntos calientes", que se extiende a otras zonas y las zonas de vigilancia policial.
“Estos enfoques pasan por alto el complejo entorno social de las ciudades y también están sesgados. El nuevo algoritmo analiza los informes de delincuencia anteriores teniendo en cuenta muchos otros factores”, aseguran.
El nuevo modelo informático de predicción de la delincuencia, también reveló un secreto a voces: hay sesgo en la respuesta policial pues acude mayoritariamente a las zonas ricas, a expensas de las zonas menos favorecidas.
“Los delitos en las zonas más ricas dan lugar a más detenciones, cosa que no ocurre en los barrios pobres. Cuando se estresa el sistema, se requieren más recursos para detener a más personas en respuesta a la delincuencia en una zona rica y se alejan los recursos policiales de las zonas de menor nivel socioeconómico", dijo Ishanu Chattopadhyay, profesor adjunto de Medicina en la Universidad de Chicago y autor principal del estudio.
No todos los expertos están de acuerdo con el uso de esta tecnología de modelos de predicción, y muchos han mostrado su preocupación.
Detallan que la investigación ignora el fraude de inversiones o los delitos ambientales.
