{"id":1853,"date":"2018-09-13T02:43:13","date_gmt":"2018-09-13T02:43:13","guid":{"rendered":"http:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/?p=1853"},"modified":"2018-09-13T02:43:13","modified_gmt":"2018-09-13T02:43:13","slug":"es-posible-construir-un-algoritmo-para-explicar-el-crimen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/2018\/09\/13\/es-posible-construir-un-algoritmo-para-explicar-el-crimen\/","title":{"rendered":"\u00bfEs posible construir un algoritmo para explicar el crimen?"},"content":{"rendered":"

REDACCI\u00d3N NOTI-AMERICA (ECUADOR)<\/p>\n

La escena se repite a diario en muchas ciudades de Am\u00e9rica Latina. Un patrullero recibe el mensaje por radio y trata de dirigirse lo m\u00e1s r\u00e1pidamente posible al lugar de los hechos, activando sus sirenas para esquivar embotellamientos e incrementando el peligro de decenas de peatones y automovilistas. \u00a0Cuando llega a destino, o los criminales ya han huido, o si la situaci\u00f3n delictiva contin\u00faa se desata un escenario de a\u00fan mayor violencia y riesgo para terceros.<\/p>\n

La descripci\u00f3n es representativa de las t\u00e9cnicas de policiamiento que han predominado en las \u00faltimas d\u00e9cadas: una combinaci\u00f3n de patrullaje aleatorio y reactivo. Los datos de estad\u00edsticas criminales y el auge del patrullaje por puntos calientes han mejorado notablemente la efectividad de la polic\u00eda. Pero \u00bfqu\u00e9 tal si pudi\u00e9ramos ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y usar algoritmos para predecir el delito y frenarlo antes de que ocurra?<\/p>\n

Un algoritmo para anticiparse al crimen<\/strong><\/h2>\n

Las estad\u00edsticas criminales apuntan ciertos patrones del crimen, pero combinadas con otros datos aparentemente inconexos (informaci\u00f3n meteorol\u00f3gica, o data proveniente de telecomunicaciones o Twitter, el potencial predictivo se multiplica. Numerosos departamentos de polic\u00eda est\u00e1n ya tratando de anticiparse al delito mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

California tiene ahora mismo en implementaci\u00f3n dos casos interesantes y promisorios. El Departamento de Polic\u00eda de Santa Cruz combina entre 1,200 y 2,000 datos distintos sobre asaltos y robos previos para prevenir con un alto nivel de precisi\u00f3n las ubicaciones de futuros delitos.\u00a0Con el uso de este sistema, en seis meses se logr\u00f3 una reducci\u00f3n en los robos del 19%\u00a0. En una evaluaci\u00f3n\u00a0de un sistema similar implementado por el Departamento de Polic\u00eda de Los \u00c1ngeles, se verific\u00f3 que en aquellos distritos donde se hab\u00eda implementado el policiamiento predictivo\u00a0los delitos contra la propiedad se redujeron un 12%. Investigadores de UCLA estimaron\u00a0que el uso del sistema puede ahorrarle nueve millones de d\u00f3lares por a\u00f1o a la las arcas p\u00fablicas de la ciudada.<\/p>\n

En Am\u00e9rica Latina, el policiamiento predictivo ha comenzado a ser implementado hace algunos a\u00f1os por parte de Carabinerosen Chile, y Colombia Tambi\u00e9n est\u00e1 empezando a desarrollar pilotos muy prometedores.<\/p>\n

Data combinada para reducir\u00a0 la reincidencia<\/strong><\/h2>\n

En nuestra regi\u00f3n, las tasas de reincidencia\u00a0muestran que un tercio de la poblaci\u00f3n carcelaria vuelve a cometer un delito cuando sale en libertad. Idealmente, un algoritmo ser\u00eda de utilidad si pudiera predecir la probabilidad de que un detenido reincida en el caso de ser liberado, de manera tal que se pueda otorgar la libertad condicional solamente a aquellos que no reincidir\u00e1n, y focalizar los programas sociales y de reinserci\u00f3n en quienes se encuentran con mayor riesgo de volver a delinquir.<\/p>\n

En este sentido, algunos avances son promisorios. Por ejemplo, un reciente estudio\u00a0realizado en Pennsylvania muestra c\u00f3mo la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de\u00a0machine learning<\/em>\u00a0para el otorgamiento de libertades condicionales deriv\u00f3 en una significativa reducci\u00f3n de las personas que fueron detenidas nuevamente, tanto por cr\u00edmenes violentos como no violentos. Adem\u00e1s, y aunque la reacci\u00f3n m\u00e1s t\u00edpica al hablar de\u00a0machine learning<\/em>\u00a0es pensar en grandes computadoras captando millones de datos y generando sofisticados modelos matem\u00e1ticos, lo cierto es que hay muchos ejemplos de casos aplicados a temas de seguridad o justicia criminal\u00a0que han generado algoritmos predictivos muy \u00fatiles con bases de datos relativamente peque\u00f1as<\/p>\n

La otra cara de la moneda: Control de sesgos<\/strong><\/h2>\n

A pesar de que algunos estudios rigurosos\u00a0muestran que las t\u00e9cnicas de\u00a0machine learning<\/em>\u00a0aplicadas al policiamiento predictivo producen menos sesgos que las decisiones humanas, lo cierto es que el uso de estas tecnolog\u00edas debe ser implementado con precauci\u00f3n. En primer lugar, aunque\u00a0los algoritmos son generados directamente por computadoras que \u201caprenden\u201d de los datos que reciben, los datos que se colectan pueden representar solo una porci\u00f3n de la realidad (sobre-representando ciertos casos y sub-representando otros).<\/p>\n

Por ejemplo, recientemente una coalici\u00f3n de actores sociales ha comenzado a protestar contra la polic\u00eda de los \u00c1ngeles\u00a0bajo el argumento de que los programas de policiamiento predictivo discriminan a determinados grupos sociales. Por ello, es importante que el policiamiento predictivo sea usado para intuir cu\u00e1ndo y d\u00f3nde los delitos ser\u00e1n cometidos, pero no para detectar qui\u00e9n cometer\u00e1 los delitos al nivel del individuo para evitar riesgos de sesgos sociodemogr\u00e1ficos.<\/p>\n

El componente humano de la inteligencia artificial<\/strong><\/h2>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico puede ser empleado de manera inmediata y econ\u00f3mica para reducir el delito y mejorar la administraci\u00f3n de justicia en la regi\u00f3n, tanto a nivel nacional como subnacional. Su implementaci\u00f3n en Am\u00e9rica Latina es promisoria, sobre todo teniendo en cuenta que puede ser un recurso muy costo-eficiente y f\u00e1cil de implementar -especialmente en los pa\u00edses que ya colectan datos de calidad. Por supuesto, la implementaci\u00f3n de algoritmos para prevenir el crimen debe hacerse a conciencia de los riesgos y teniendo en cuenta que el alcance de predicciones certeras no implica que las decisiones sean tomadas por m\u00e1quinas. La conexi\u00f3n entre la predicci\u00f3n y la decisi\u00f3n es fundamental para garantizar resultados de pol\u00edtica p\u00fablica concretos, justos y eficientes.<\/p>\n

Fuente: Banco Interamericano de Desarrollo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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