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Así anticipa los crímenes Nueva York con análisis de datos

Así anticipa los crímenes Nueva York con análisis de datos

La española Synergic Partners, trabaja con el ayuntamiento neoyorkino para entender dónde, cuándo y qué tipo de delitos se comenten en esta urbe para poder prevenirlos a través del análisis de datos.

¿Se imaginan que la policía pueda saber cuándo y dónde se va a cometer un determinado crimen con varias horas de antelación? ¿Pueden la tecnología y el análisis de datos acabar con la delincuencia en nuestras ciudades? Si tu respuesta ha sido no, es que todavía no conoces lo que el análisis de datos o big data es capaz de ofrecernos hoy en día.

La ciudad de Nueva York es, hoy por hoy, la punta de lanza de una nueva tendencia: aplicar modelos analíticos capaces de predecir en qué zonas de la urbe y en qué momento del día se va a producir un tipo de crimen determinado. Para ello, el ayuntamiento de esta ciudad (que era la décima más peligrosa en 2010, según el Instituto Mundial de Seguridad) y la empresa española Synergic Partners han integrado el análisis de datos de la propia policía (denuncias), información del padrón (nivel adquisitivo, tasa de desempleo, etc.), noticias de sucesos obtenidas de The New York Times, la cotización bursátil, la agenda de eventos de la metrópolis e incluso datos meteorológicos. “La alcaldía ya disponía de un mapa de crímenes, pero era una mera representación estadística. Nosotros queríamos ir más allá, combinando todos estos datos para poder tomar decisiones sobre si reforzar o no el despliegue policial en zonas y momentos concretos, además de analizar a lo largo del tiempo la evolución de los tipos de crímenes y cómo se ven influenciados por factores como la sociedad, la economía o los medios sociales”, explica Santiago González, director de Innovación de Synergic Partners.

Gracias a esta herramienta, ahora sabemos que Brooklyn es el distrito donde se producen más crímenes, normalmente entre las 15 y las 19 horas, pero rara vez en enero (quizás por aquello de la felicidad navideña). En su mayoría, afirma el modelo analítico, se trata de robos a baja escala, con los viernes como día favorito para que los delincuentes salgan a las calles y, muy especialmente, a los bancos, donde se producen hasta cuatro veces más delitos que en el resto de localizaciones posibles. “Un ejemplo de información que la policía no tenía en mente era la cantidad de robos que se producen en la calle frente a los domicilios, ya que un 39,8% de los robos se dan en la vía pública. Cuando se los expusimos nos admitieron que nos disponían de protocolos de patrulla sistemáticos”, añade González. “Igual ocurrió cuando detectamos que los crímenes bajaban durante la noche, a lo que respondieron que efectivamente por la noche hay más policías destinados a vigilancia que por el día, cuando están enfrascados en solucionar problemas de tráfico”.

Un total de 78 variables y 4,2 Tb de información son los que permiten al modelo (en realidad, un conjunto de modelos de red neuronal y árboles de decisión englobados en un metamodelo global) predecir desde asesinatos a pequeños robos, pasando por secuestros y toda clase de delitos menores. “Hemos conseguido una precisión media de un 72% tanto a la hora de detectar un crimen que va a suceder como a la inversa, de falsas amenazas”, añade el experto. Un nivel de acierto que asciende hasta el 83% en el caso de los asesinatos (el crimen donde más información se recopila) y que baja al 67% si tratamos de anticiparnos a un secuestro. “Hay menos casos, y, normalmente, se derivan al FBI por lo que no tenemos datos suficientes”, admite Santiago.

Eso si todo este análisis de datos tiene una pequeña trampa: los análisis que Synergic Partners hace de los crímenes en Nueva York se realizan a posteriori, ya que la ciudad no ofrece la información en tiempo real. “Nuestro modelo está preparado para hacerlo al momento”, defienden desde la start up española. Ese es el gran reto, conseguir que las urbes proporcionen su Open Data de forma actualizada al igual que seguir integrando más fuentes de información en el sistema. “En la segunda fase que comenzaremos en abril con la ayuda de la Universidad de Columbia, vamos a sensorizar los coches de policía, de modo que sepamos su geolocalización en todo momento”, afirman. Y explican que, a partir de la segunda mitad de año, será cuando “bajemos todavía más la profundidad del análisis de datos, reduciendo en el campo de trabajo de distritos a barrios e incluso manzanas de viviendas, con el análisis de unas 200 variables distintas; entre ellas, debemos contar también las instantáneas de asesinatos reales para detectar patrones de asesinos en serie”, asienten.

Preguntamos a Santiago González si este tipo de tecnología llegará a nuestro país, y su respuesta es agridulce: ” Tenemos una reunión en junio con el Ministerio del Interior que nos han cancelado ya varias veces. Además, cuando hemos hablado con ellos anteriormente, nos han admitido que no están preparados, hoy por hoy, para abordar todo este big data”. No es de extrañar, por ende,  que Synergic tenga puestas sus miras en llevar en el futuro próximo esta tecnología a ciudades de fuera de España, como Nueva Orleans o Seattle.

Artículo escrito por Alberto Iglesias y publicado en el suplemento Mercados de El Mundo.

 

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