¿Te has preguntado alguna vez cómo la policía predice y previene la delincuencia antes de que ocurra? La policía predictiva es una técnica innovadora que utiliza la inteligencia artificial y el análisis de datos para lograr exactamente eso.
En lugar de simplemente reaccionar a los delitos una vez cometidos, la policía predictiva utiliza modelos y algoritmos avanzados para predecir patrones de delincuencia y tomar medidas preventivas.
A continuación, te contamos los últimos avances tecnológicos de la policía predictiva y cómo están siendo aplicados en la realidad actual.
Tabla de Contenidos
Últimos avances al servicio de la policía predictiva
La policía predictiva ha experimentado algunos avances significativos en los últimos años. Hoy hablaremos de 3 procesos y herramientas que consideramos más relevantes:
- Big Data
- Análisis de vídeo
- Mapas de Calor
Big Data
El Big Data es una herramienta fundamental para la policía predictiva. Permite la recolección y análisis de grandes cantidades de información de diferentes fuentes para identificar patrones y tendencias en los datos.
Al integrar los datos de diversas fuentes, como cámaras de seguridad, registros policiales, registros de llamadas de emergencia y otras aplicaciones, se pueden extraer valiosos insights sobre la actividad delictiva en una zona determinada.
El análisis de Big Data permite a la policía identificar patrones en la actividad delictiva. Incluyendo tipología de delitos e infracciones que se cometen, su frecuencia, variables sociodemográficas, horas y ubicaciones relacionadas.
Estos patrones pueden ayudar a predecir dónde y cuándo es más probable que ocurran ciertos delitos, lo que a su vez puede guiar la toma de decisiones y la asignación de recursos.
Análisis de Vídeo
La tecnología de análisis de vídeo está en constante evolución y actualmente se están desarrollando sistemas más avanzados capaces de detectar patrones de comportamiento sospechosos en tiempo real.
Un sistema de análisis de vídeo puede detectar comportamientos agresivos o erráticos en una multitud (manifestaciones, fiestas populares, estaciones de metro) y alertar a los oficiales de policía para que respondan de forma inmediata.
Estos sistemas se implementan en cámaras inteligentes entrenadas para identificar situaciones de riesgo. Su aprendizaje es automático.
Otro ejemplo de situaciones posibles que pueden detectar estas cámaras son coches circulando en sentido contrario o personas transitando por zonas poco frecuentadas en horas de baja visibilidad.
De esta manera, se pueden prevenir situaciones peligrosas y mejorar la seguridad en diferentes ámbitos.
Mapas de calor
Otra instrumento útil al servicio de la policía predictiva son los software capaces de generar mapas de calor. Los mapas de calor proporcionan una representación visual de los patrones de actividad delictiva en un área geográfica determinada.
Se generan utilizando datos de incidentes criminales anteriores, procedentes de distintas fuentes informativas, que se superponen en un mapa para crear un «patrón de calor» que indica las áreas de alta actividad delictiva. Distintos colores para distintas densidades de delitos.
Estos mapas de calor digitales ayudan a la policía a identificar áreas peligrosas y a asignar recursos de manera más eficiente. Por ejemplo, si un mapa de calor muestra una alta concentración de robos de automóviles en una zona determinada, la policía puede enfocar sus esfuerzos en esa zona para disuadir a los delincuentes y realizar patrullajes de manera más frecuente.
Policía Predictiva a debate
La policía predictiva es una innovación fructífera que indudablemente está mejorando la eficacia policial y su capacidad para prevenir delitos. Sin embargo, también ha generado controversia debido a los riesgos que plantea.
Uno de los mayores desafíos que enfrenta es la posibilidad de que los algoritmos que se utilizan para predecir comportamientos delictivos estén sesgados racial, étnica o socialmente. A pesar de que la técnica predictiva en sí misma es un proceso matemático, los datos que se utilizan para alimentar el algoritmo son introducidos por personas, lo que puede llevar a la inclusión de prejuicios subjetivos en la selección de los datos.
Para garantizar la rigurosidad y la objetividad de los algoritmos, es fundamental establecer límites y controles para detectar y corregir posibles sesgos.
Esto implica adoptar medidas de revisión y supervisión de los procesos de selección de datos. Y también la inclusión de una amplia variedad de fuentes y perspectivas.
Además, otro aspecto importante a considerar es la protección de los datos personales de los ciudadanos que se utilizan para entrenar los algoritmos. Es crucial asegurar que estos datos se manejen de acuerdo con las normativas nacionales y europeas de protección de datos.
