¿Pueden los algoritmos predecir crímenes?

Desde el año 2011, en que se contabilizaron 28.963 casos , la tendencia ha ido creciendo hasta llegar a superar la barrera de los 60.000 casos denunciados en 2017 . «El mundo digital aumenta las oportunidades para que el ciberdelincuente actúe, permite el desarrollo de los rasgos y las habilidades necesarias para cometer los delitos y la manera en que el ciberdelincuente y la víctima se relacionan», explica Antonia Linde , profesora de los Estudios de Derecho y Ciencia Política de la UOC.

«La ciberdelincuencia crece y se extiende en varias formas, y es precisamente este auge lo que explica, en parte, la reducción de la delincuencia convencional», añade Josep Maria Tamarit , catedrático de Derecho y organizador de la IX Jornada de Criminología: Inteligencia Artificial y Ciberdelincuencia. «El desplazamiento al ciberespacio de las relaciones humanas y económicas provoca un descenso en algunas formas de delincuencia convencional, como sucede, de una manera muy clara, en la delincuencia juvenil», explica.

El acceso al mundo digital diversifica las formas de delincuencia y también los perfiles . «El ciberdelincuente no se asocia exclusivamente a una franja de edad ni a un estrato social concreto, ni tampoco es exclusivo del experto informático», alerta Linde. Ante la dificultad de crear un solo perfil de ciberdelincuente, toda información es útil. «En los últimos años, muchos estudios se centran en encontrar correlaciones entre los niveles de implicación en los cibercrímenes y factores individuales y sociales: estructura familiar, situación laboral, niveles de autocontrol, estilo de vida, relaciones sociales, etc.», explica la experta.

La pregunta es clara: ¿es posible predecir los delitos por medio de la inteligencia artificial? «Mediante el análisis de todo tipo de datos gracias a los macrodatos y a la inteligencia artificial, se ha encontrado una manera de avanzar en la prevención de la ciberdelincuencia», agrega Tamarit. Desde el siglo XIX se ha intentado crear mapas para entender cuándo y dónde se desarrollan los crímenes. Hoy, estos mapas los crean ordenadores que, gracias a la tecnología, cruzan informaciones que permiten tener más control sobre la prevención de la delincuencia.

«Estas herramientas de la predicción policial («predictive policing») se basan en el análisis de patrones de comportamiento delictivo y en la creación de algoritmos para encontrar lugares de riesgo a fin de seleccionar recursos de control policial», explica Tamarit. Con este tipo de información, los departamentos de policía, por ejemplo, pueden poner agentes en diferentes «puntos calientes» de la ciudad previendo y estimando el riesgo de que un tipo de delito sea susceptible de ocurrir en las horas siguientes.

Los expertos creen que se tienen en cuenta informaciones diversas como la proximidad a una zona de bares o a una estación de autobuses, el tiempo o las fases lunares, por ejemplo. Actualmente, el Departamento de Policía de Los Ángeles, que usa uno de estos programas, experimenta una caída del 20 % en los crímenes año tras año y, por primera vez, una división policial experimentó un día sin crímenes, según datos de la empresa suministradora de esta tecnología, PredPol. Desde su despliegue, en Plainfield, Nueva Jersey, se ha experimentado una reducción del 54% de los robos y del 69% de los robos de vehículos.

«La aplicación de logaritmos de predicción a partir de un conjunto de datos y de la identificación de patrones y probabilidades es muy útil para la criminología», afirma Tamarit. También hay instrumentos utilizados en Estados Unidos para evaluar el riesgo de reincidencia de delincuentes cuando hay que adoptar decisiones como conceder la libertad condicional, seleccionar condenados para determinados programas de tratamiento o adoptar controles que permitan reducir el riesgo de reincidencia. « El uso de estas herramientas plantea dilemas éticos y problemas jurídicos , además de obligar a estudiar su base tecnológica y criminológica», alerta Tamarit.