Modelo matemático creado por la Universidad Nacional ayudará a predecir los delitos en Bogotá

A partir del registro de las denuncias por hurto, homicidio y riñas, entre otros delitos, la herramienta provee valiosa información para realizar estudios sobre los fenómenos de seguridad y convivencia de mayor afectación en la ciudad, que servirán como insumo para desarrollar políticas y estrategias de intervención que ayuden a reducir los delitos que más impactan a la ciudadanía.

El profesor Francisco Albeiro Gómez Jaramillo, del Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional, es el investigador principal del proyecto “Diseño y validación de modelos de analítica predictiva de fenómenos de seguridad y convivencia para la toma de decisiones en Bogotá” y le explicó a Infobae Colombia “los modelos de predicción que buscan anticipar y explicar la ocurrencia de los fenómenos de seguridad utilizando datos históricos de los reportes de estos delitos”.

Hace alrededor de tres años la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia; la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) y la firma Quantil SAS a través de técnicas de aprendizaje de máquina –o machine learning– se unieron para crear la herramienta diseñada por la Unal para identificar patrones de ocurrencia de delitos en espacio y tiempo en los datos históricos.

Le puede interesar: Científicos destacan la ignorancia de la mujer que comparó a Francia Márquez con un simio

“A través de analítica de datos y aprendizaje de máquina básicamente recopilamos la información para saber qué estaba sucediendo con los crímenes y también la percepción de la criminalidad en la ciudad”, dijo Gómez

“Lo que queremos hacer es construir modelos y caracterizar los patrones de delincuencia desde un punto de vista científico. Debemos ser claros que este modelo no se va a utilizar todavía para atrapar delincuentes”.

¿Qué tipo de patrones se desean caracterizar?

Patrones de dónde ocurre y cuándo ocurren los delitos y quién los va a cometer. Para dar un ejemplo, en el puente de la calle 26, el puente peatonal. En ese lugar han muerto personas y han atracado a personas. Los registros de las denuncias que hemos recopilado nos da una información de los días que más ha ocurrido un crimen o un atraco y con esa información el modelo predictivo me informa cuándo va a ocurrir y a qué hora.

Con esa información se aprende a reconocer los patrones de los delitos. Y reitero, recopila la información para determinar dónde y cuándo van a ocurrir los crímenes. Y en este caso hablamos sobre cuatro aspectos relacionados a la seguridad: el primero tiene que ver con los homicidios; el segundo, con los hurtos, atracos y robos; el tercero, con lesiones personales; y el último, sobre la percepción que tiene la ciudadanía de la seguridad.

¿Cómo consiguieron armar el modelo?

Lo que hicimos fue trabajar junto con la Secretaría para poder construir la base de datos que tuviese el registro de las llamadas y de las denuncias de los ciudadanos durante los últimos años y desarrollamos modelos matemáticos que buscaban patrones en los sitios donde ocurren más ciertas delitos, entonces, ese sitio lo marcamos, por ejemplo, con rojo indicando que ahí había más riesgo de ocurrencia en un futuro.

Y los patrones de las riñas, los fines de semana son muy consistentes, le sirve a los tomadores de decisiones a la gente que hace planeaciones de seguridad para asignar, por ejemplo, de utilizar mejor los recursos.

Un ejemplo, si ya sabemos que en una zona, posiblemente va a haber una incidencia más alta de crímenes, que de la siguiente semana, entonces, ahí, tenemos que poner un poco más de policía

En el caso hipotético de que se pueda utilizar esa tecnología para determinar si una persona va a cometer un delito ¿es posible?

En Estados Unidos los algoritmos básicamente nos mostraron muchas personas de color y los algoritmos siempre creían que las personas de color iban a hacer las las reincidentes, eso es un elemento de que los algoritmos en general pueden equivocarse y pueden sembrarse a ciertos elementos de la población.

Nosotros no estamos haciendo eso y no conozco entidades en Colombia, pero en este caso específico, donde uno quiere ver si una persona reincide, hay que ser bastante cuidadoso en el uso de estos algoritmos, porque no podrían terminar discriminando obviamente de manera injusta.

¿Cuál es la función general de estos modelos predictivos?

La idea de esos modelos es que ayuden a entender mejor cómo ocurren los crímenes en Bogotá y si se reconoce cómo funciona el crimen, el Estado va poder asignar mejor los recursos de la ciudad.

Por ejemplo, la Policía va a estar más focalizada en sitios donde se necesite. Desde el punto de vista científico, creemos que si se asignan mejor esos recursos, pues eso va repercutir en las tasas de criminalidad y en la percepción negativa de la seguridad por parte de la ciudadanía, pero esto también es el efecto del uso de los siguientes años que tiene que evaluarse, también de manera rigurosa, y es parte del trabajo futuro que esperamos desarrollar para este tipo.

El proyecto que hoy está en las manos de la Secretaría aún no está en funcionamiento. Sin embargo, es uno de los modelos predictivos más destacados a nivel internacional, a la fecha ha ganado tres premios internacionales y varias ciudades de Europa han pedido un modelo para sus ciudades, pues no funcionan igual en Estocolmo que en Bogotá.

Se espera que estos modelos sirvan para identificar los lugares donde más delitos se cometen en la ciudad y así poder ejecutar planes de desarrollo que permitan disminuir las tasas de los cuatro elementos que nombró el profesor Francisco Gómez.

SEGUIR LEYENDO: