¿Vivimos ya en ‘Minority Report’? Así estudia la ciencia cómo predecir los crímenes

Hace quince años de 'Minority Report', la peli en la que el tándem Tom Cruise/Steven Spielberg peresentaban una sociedad futurista en la que los crímenes se podían predecir con antelación. A día de hoy, no tenemos chicas calvas suspendidas en tanques de agua que puedan predecir el futuro, pero sí estamos presenciando el inicio de una tecnología que, por lo menos ayuda a prevenir. Hay ejemplo en todo el mundo, la mayoría de técnicas pasan por análisis de datos, por lo que las nuevas estadísticas de Big Data están siendo aplicadas a registros de crímenes, aunque las inteligencias artificiales también empiezan a dar posibilidades muy de ciencia ficción.

JORGE LOSER

La policía de Los Ángeles, Nueva York y Pittsburg han empezado a utilizar desde hace tiempo un sistema que ayuda a hacerse una idea de dónde y cuándo es más probable que acabe ocurriendo un crimen. El sistema que utilizan es conocido como PredPol. En realidad, se llevaba utilizando durante dos décadas, pero las nuevas técnicas de Big Data y algoritmos más fiables han evolucionado el software para mejorar los resultados de forma exponencial.

En Los Ángeles, está siendo muy efectivo para descubrir dónde habrá robos o intentos de robo de coches, pero en otras ciudades de Estados Unidos está sirviendo para descubrir zonas de tráfico de droga, actividad de bandas y tiroteos. En Atlanta es muy útil para prevenir robos, en Seattle el uso de armas, y la policía de Kent ya concentra a sus oficiales en las zonas con alta probabilidad de asaltos y crímenes relacionados con drogas. Por supuesto, los puntos calientes aparecen y desaparecen, no sólo están en los barrios más peligrosos. Es una información dinámica.

Lo que empezó como una serie de estudios analíticos sobre crímenes y arrestos en la Nueva York de los 90 ha evolucionado en un sistema muy complejo que tiene en cuenta desde pequeños altercados a perfiles de Facebook. En cada comunidad funciona de una forma diferente, ya que es necesario aplicar las estrategias más locales, pero, en general, tiene dos vías de funcionamiento. Por una parte, determina mapas o zonas calientes, por otra, personas con posibilidad de cometer crimen.

En el método de Hot Spots, los mapas del crimen, el algoritmo busca patrones y correlación entre todos los crímenes pasados, crea unas zonas de influencia y la policía envía más refuerzos a esas zonas para optimizar resultados en caso de que los crímenes realmente ocurran. En el caso de los criminales, el software analiza contactos de redes sociales de las personas que han cometido un crimen, el algoritmo prepara unos percentiles de gente susceptible de ser perpetradores o víctimas de violencia y se ofrecen servicios sociales o se ofrece ayuda.

Los matemáticos que estudian estas metodologías comparan sus algoritmos con los que se utilizan para predecir terremotos. Cuando hay un seísmo inicial, hay una serie de comportamientos reflejo, movimientos de tierra reflejos que suceden cerca en el tiempo y en el espacio. Con el crimen, los seísmos pueden ser, por ejemplo, que un bar cierre a las 3 de la mañana dejando sueltos a unos cuantos borrachos por el vecindario; o inicio de robos en el mismo vecindario, si les sale bien una vez, repiten. También, si hay una serie de pequeños crímenes relacionados con bandas organizadas, es sencillo que de pequeñas peleas la cosa suba a algunos tiroteos que llevan a auténticas batallas campales.

Obviamente, tiene una dimensión de polémica importante. No solo los grupos raciales denuncian que perpetúa prejuicios sino también se pone en duda el respeto a la privacidad. El problema es el origen de los datos, no la tecnología en sí. Si realmente o no ayuda a prevenir el crimen está en debate, pero por ejemplo, en China -donde las leyes de protecciones de datos son limitadas-, están diseñando un sistema de este estilo que cruzaríadatos sobre hobbies, cuentas bancarias con el sistema de grabación de seguridad (que se llama Skynet, no es coña). Las gafas de realidad aumentada que identifiquen desde datos de las personas que están en su campo de visión, al instante, hasta informes médicos o tu última compra de esa tarde, están a un paso. No es muy distinto a la realidad que presentaba el Detroit de la película Robocop.

Un nuevo paso, mucho más escalofriante, lo han dado dos investigadores de la universidad Jiao Tong de Shangai; han desarrollado un nuevo algoritmo que supuestamente distinguiría entre ciudadanos legales y criminales sólo analizando su cara. Obviamente, es totalmente improbable que este software se llegue a utilizar alguna vez con aplicaciones prácticas, pero no deja de ser una novedad tecnológica que nos hace pensar en un relato de Philip k. Dick. En su estudio, publicado para consulta pública , se utilizaron 1856 personas reales, de las que la mitad eran criminales convictos.

En primer lugar, el sistema fue capaz de identificar ciertas características faciales asociadas a criminales. En el momento de la prueba, utilizando esas características pudo discernir entre criminales con un 90% de exactitud. Según el estudio, los rasgos dónde encontraba las claves eran la curvatura labial, el ángulo de la nariz y la boca y la distancia entre el ojo y la nariz. También concluía que los criminales tienden a tener caras muy diferentes al resto de las personas, o que los no criminales se parecen más entre ellos. Obviamente, este estudio ha traído cola ya que este tipo de categorización no sólo no es ética, sino que entra en ángulos muertos de fiabilidad científica, ya que cualquier tipo de asociación de características físicas y personalidad has sido convenientemente desacreditadas.

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