Al más puro estilo de Pre-Crimen de Minority Report, el crimen en Los Angeles cayó salvajemente cuando el Departamento de Policía desplegó a sus agentes siguiendo predicciones de criminalidad hechas por un modelo matemático.
Un equipo de investigadores y policías, dirigidos por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), consiguió con su modelo de despliegue científico índices de criminalidad sustancialmente más bajos durante un período reciente de 21 meses.
«Este modelo no solo fue el doble de eficaz al predecir el crimen respecto a los analistas capacitados de forma convencional, sino que también impidió dos veces más crímenes«, dijo Jeffrey Brantingham, profesor de Antropología y el autor principal del estudio. Un artículo sobre el trabajo, que también fue probado en Kent, Inglaterra, ha sido publicado en Journal of the American Statistical Association.
El modelo ha sido tan exitoso que la policía de Los Ángeles ha aprobado su uso en 14 de sus 21 divisiones, frente a tres que lo aplicaron en 2013. Desarrollado con seis años de investigación matemática y una década de datos sobre delincuencia policial, el programa predice tiempos y lugares donde se producirá los delitos graves sobre la base de datos históricos sobre delincuencia en un área determinada.
EL ALGORITMO APRENDE CON EL TIEMPO
Una de las claves de su éxito, dijo Brantingham, es que el algoritmo detrás del modelo aprende de manera efectiva a través del tiempo. «De la misma manera que un servicio de streaming de vídeo sabe qué película vas a ver mañana, incluso si tus gustos han cambiado, nuestro algoritmo está en constante evolución y adaptación a los nuevos datos sobre delincuencia«, dijo.
A partir de 2011, los investigadores analizaron las tendencias delictivas en la división suroeste de la policía de Los Ángeles y en dos divisiones de Kent para determinar si su modelo podía predecir, en tiempo real, cuándo y dónde se producirían grandes crímenes. Su análisis en Los Ángeles se centró en los robos, robo en el interior de coches y robo de coches. En Kent, estudiaron las pautas de estos delitos, así como los delitos violentos, incluyendo asalto y robo.
Los investigadores probaron el modelo de ordenador contrastándolo con analistas profesionales del crimen, al ver quién podría predecir con mayor precisión dónde se producirían crímenes. A lo largo de 117 días en Los Angeles, se dió a los analistas un mapa diario de todo el distrito de la policía y se les pidió que identificaran una localización precisa donde un crimen sería más probable que ocurriera dentro de un período específico de 12 horas. El algoritmo fue programado para responder a la misma pregunta.
En Los Angeles, el modelo matemático predijo correctamente los lugares de los crímenes en un 4,7 por ciento de sus previsiones, mientras que los analistas humanos acertaron solo un 2,1 por ciento de las veces. En las dos divisiones de Kent, el modelo predijo un 9,8 por ciento y 6,8 por ciento de los crímenes; mientras los analistas acertaron en un 6,8 y un 4 por ciento de las veces.
Sobre la base de estos resultados, los investigadores calcularon que el uso del algoritmo ahorraría 9 millones de dólares por año en Los Ángeles, teniendo en cuenta los costos para las víctimas, los tribunales y la sociedad. Brantingham dijo que la tasa de éxito del modelo matemático podría mejorarse aún más a medida que los investigadores mejoren el algoritmo.
Basándose en su propia prueba de funcionamiento, la policía de Kent ahora está desplegando el modelo matemático a otras divisiones en todo el condado.
Parece que Spierlberg tenía razón y algo de Minority Report se ha conseguido.