Al igual que las aproximadamente 60 ciudades estadounidenses que ya han adoptado el sistema PredPol (Policía Predictiva), padece una tasa de criminalidad récord, oficialmente casi el doble de la del estado de California.
Pero la policía está contenta: gracias a PredPol los robos han disminuido un 27 por ciento en dos meses y otros tipos de delitos han disminuido entre un 11 y un 15 por ciento. Al mismo tiempo, el número de detenciones ha aumentado y ahora más de la mitad tienen lugar en el mismo lugar.
La policía sólo utiliza PredPol para pronosticar tres tipos de delitos: robos, hurtos de coches y robos en lugares públicos. Son los más comunes en Modesto. “Si se añaden demasiados criterios el sistema se vuelve menos fiable”, admite el jefe de policía. La delincuencia impulsiva (asesinato o agresión) parece más aleatoria y, por lo tanto, menos modalizable.
Modesto utiliza un simple algoritmo matemático desarrollado por investigadores de la Universidad de California y la Universidad de Santa Clara. Se basa en estadísticas y probabilidades para convertir los mapas criminales retrospectivos (las historia de hechos encontrados en cada área geográfica), en un mapeo prospectivo que localiza riesgos futuros.
La base de datos de los archivos informatizados de la policía -actas, informes, transcripciones de llamadas a la base- constituye la materia prima. El programa extrae de estos grandes datos las violaciones clasificadas según tres criterios (fecha, lugar y categoría) para pronosticar dónde y cuándo es probable que ocurran los siguientes delitos.
Para desarrollar su herramienta de predicción, los investigadores se inspiraron en algoritmos utilizados en la predicción de terremotos. Aunque los sismólogos tienen dificultades para predecir terremotos primarios, teóricamente pueden predecir sus réplicas cerca del tiempo y en lugar del terremoto inicial.
Lo mismo se aplicaría a los delitos: es probable que la victimización se repita en el mismo barrio y se extienda de un barrio a otro. Este fenómeno de difusión, que los especialistas llaman “cuasirepetición”, se ajusta bastante bien a los resultados de las encuestas cualitativas realizadas entre los cacos porque (por si no lo sabían), la policía cree a pies juntillas lo que ellos dicen.
Los cacos les cuentan a los investigadores que regularmente vuelven a robar a la misma vivienda cuando la entrada no es complicada y no pudieron llevarse todo consigo durante su primera visita. Operan por sectores y a veces obtienen información de sus redes sobre la vulnerabilidad de los objetivos detectados durante las fases de seguimiento.
El algoritmo PredPol es una versión mejorada del utilizado a principios de la década de 2000 por los investigadores del JDICS, el Prospective Crime Mapping (ProMap). Consiste en modelar los cambios espacio-temporales en la victimización repetida en un territorio dado con el fin de desarrollar una herramienta operativa de predicción del crimen.
Para anticipar las réplicas, los investigadores utilizan los métodos de suavizado comúnmente usados en el análisis espacial para encontrar nodos en un mapa. La idea principal detrás de PredPol ya está ahí: mientras que los mapas de los puntos calientes de la policía simplemente enumeran las áreas de riesgo basándose en la distribución espacial de los delitos ya cometidos, el algoritmo ProMap integra las teorías criminológicas sobre el contagio, en particular los resultados clave de la investigación repetida de la victimización, en los parámetros de las fórmulas. Las investigaciones han demostrado que el riesgo de victimización se extiende en un radio de 400 metros, con un mayor riesgo para los hogares del mismo lado de la calle y durante un período de dos meses.
En otras palabras: no es que en un barrio haya más delitos que en otros; lo que hay es más policía y es la propia presencia de la policía la que hace que el delito salga a flote. En los demás sitios queda enmascarada. Es lo que la criminología llama “cifra negra de criminalidad”.
Por lo tanto, la policía no previene ni el delito ni nada. Lo que hace es “visibilizarlo”, inflar una estadística.