Una mañana de verano alguien golpeó insistentemente la puerta. Robert McDaniel estaba solo en casa. Con 22 años había abandonado el instituto y no estaba empleado. Al abrir se encontró a un comandante de la policía de Chicago: "Si cometes algún crimen, habrá graves consecuencias. Te estamos vigilando", fue el mensaje entregado. Robert no había cometido ningún crimen, no había tenido problemas con ningún policía recientemente. Robert no había hecho nada, salvo compartir el lugar equivocado (un barrio conocido por sus elevados índices de violencia) con las personas equivocadas.
Robert era uno de los 400 individuos en la lista caliente que la policía de Chicago creó con las personas que era más probable que se vieran envueltas en crímenes violentos. El objetivo de este programa, y de toda la predictive policing, es el de reducir el crimen y "salvar vidas", como dijo el comandante Jonathan Lewin a The Verge: "Será de las mejores prácticas en el país."
Solo un criminal se opondría a innovaciones que permitan hacer más eficaz el trabajo de la policía y evitar más crímenes... ¿O no? ¿Qué pasaría si te dijera que el método escogido por departamentos de policía y agencias de seguridad implica echar mano de enormes bases de datos que incluyen tu fotografía, tus redes sociales, tu historial, tus compras en el supermercado y mucho, mucho más? ¿Estarías dispuesto a poner en las frías y racionales manos de un algoritmo tu libertad?
Odissey: controlar las armas
Pero no solo la policía americana parece haber descubierto las "bondades" del estudio del Big Data en su trabajo cotidiano. Sus colegas europeos también están recurriendo a esta técnica como forma de agilizar el modo de procesar toda la descomunal información que rodea algunas investigaciones. Reino Unido es uno de los países pioneros en esta iniciativa, como demuestra el caso de Shaup Hingrave, un ex policía que ahora lidera para IBM un programa de análisis de datos destinado a prevenir delitos. "Recuerdo el asesinato de Jill Lando, una célebre presentadora de la BBC en 1999", explica el investigador. "Los agentes encargados del caso tuvieron que llamar individualmente a policías de otros países para solicitar información relacionada con la pistola y el proyectil utilizados para el crimen. Fue una tarea inmensa que ralentizó la investigación, que hubiera resultado mucho más sencilla si toda esa información hubiera estado disponible en un mismo archivo".
Por ese motivo, en 2010 nació el llamado Proyecto Odissey, una iniciativa paneuropea puesta en marcha en colaboración con la Universidad de Sheffield (Gran Bretaña), que pretende simplificar la labor de la policía en los casos de delitos cometidos con armas de fuego. Odissey es, por un lado, una gran base de datos en la que se incorpora toda la información relativa a las armas y municiones que los delincuentes utilizan en los distintos rincones de Europa. "Algunas bandas de determinados territorios utilizan armamento específico, que casi no se emplea en otros lugares del continente europeo", explica John Hoffman, un portavoz de Odissey. "Es casi como si estuviéramos hablando del equivalente de las antiguas monedas nacionales. Por eso, si esas armas son detectadas en rincones lejanos, se puede realizar una labor de rastreo para ver cómo han llegado hasta allí, si esas bandas se han movido..." Así, mediante un software especialmente diseñado para esta función se establecen paralelismos entre el uso de una determinada arma relacionándolo con probables perfiles psicológicos, con historiales de criminales reincidentes fichados por la policía, con estadísticas de cuántos delitos con una herramienta similar se han cometido en un determinado lugar... También la gendarmería francesa está utilizando su propio sistema para procesar información procedente de las redes sociales y de webs de internet relacionadas con el uso de armas, con tutoriales para enseñar a fabricar explosivos caseros. Se rastrean las direcciones de quienes consulten dichas páginas y, si les logra localizar, se les somete a vigilancia.
Pero, ¿se obtienen los resultados esperados? Pues parece que, de forma lenta, sí. Sin salir del Reino Unido, en la ciudad de Durham (al noroeste de Inglaterra) la policía desmanteló una banda criminal que se dedicaba a estafar a las compañías de seguros realizando múltiples demandas por un mismo accidente. Mediante la técnica del análisis del Big Data, los agentes se percataron de que en aquella zona se registraba un número anormal de accidentes, muy por encima de la media nacional. El análisis estadístico les llevó a centrarse en un bloque de unos 1.800 percances que resultaban más sospechosos, y finalmente acabaron arrestando a una red formada por setenta individuos que provocaban los accidentes de tráfico para luego reclamar al seguro.
Otro caso similar, también en Inglaterra, permitió a la sociedad británica de préstamo inmobiliario Nationwide reducir un 75% sus pérdidas por fraude utilizando un software SAS (sistema de análisis estadístico). Tal y como explicó David Parsons, jefe de análisis de fraude de dicha compañía: "Ahora contamos con enormes cantidades de datos y podemos examinar cualquier número de parámetros que nos resulten útiles para detectar un comportamiento anómalo"
El mapa de la ciudad prohibida
Desarrollado por Eptisa TI, una consultora española de tecnologías de la información, para la Dirección General de Seguridad del Ayuntamiento de Madrid, pretende dotar a la policía municipal de la capital de las herramientas adecuadas para anticiparse en la medida de lo posible a la comisión de delitos. Así, iPol consulta las bases de datos de interés policial y la información editada en diferentes medios de comunicación digitales y otras páginas de internet (periódicos electrónicos, blogs, foros, etcétera) de interés para este sistema de información policial. Y automáticamente, sitúa sobre el mapa de Madrid, junto con los datos de interés policial, los resultados de búsqueda obtenidos por medio de Metacarta, una tecnología de geobúsqueda integrada en el proyecto, que rastrea las fuentes de internet seleccionadas y es capaz de interpretar la localización geográfica de dicha noticia o publicación analizando lingüísticamente su contenido.
Finalmente, el sistema incorpora la herramienta Crime Analyst, que proporciona a los responsables de seguridad sistemas estadísticos capaces de determinar los delitos que se producen en los diferentes distritos de Madrid, prestando especial atención a las horas del día o días de la semana en los que suceden, con el fin de tener una visión ampliada de la delincuencia que pueda determinar acciones preventivas, y formando así una especie de radiografía "precrimen" de un momento y un punto concretos de la ciudad.
La viabilidad de este sistema operativo aún está siendo estudiada y todavía no ha entrado en servicio. Pero hay que decir que el Ayuntamiento de Madrid ya lleva tiempo trabajando con una tecnología similar de análisis de datos para establecer un mapa de las áreas potencialmente más peligrosas para los peatones, de cara a prevenir futuros atropellos. Todas estas medidas demuestran el interés de nuestras fuerzas de seguridad por incorporar las nuevas tecnologías a la lucha contra el crimen. Como, por ejemplo, la videovigilancia. De hecho, sin ir más lejos, la Jefatura Superior de la Policía de Madrid anunció recientemente su intención de colocar nuevas cámaras de seguridad en varios parques de la ciudad con el fin de facilitar la captura del llamado "pederasta de Ciudad Lineal".
El uso de cámaras de seguridad ya ha revelado en numerosos casos su eficacia de cara a la prevención de delitos. En 2013, por ejemplo, el Ayuntamiento de Salt, en Girona, anunció que la videovigilancia había contribuido a una reducción del 28% en la cifra de robos y actos vandálicos. Y el municipio de Llodio decidió colocar cámaras en uno de los lugares más solitarios de la localidad después de que en 2012 una niña de doce años fuera asaltada (aunque logró escapar) por un desconocido cuando regresaba del colegio.
Y si hemos mencionado la ciudad de Llodio, no ha sido de modo gratuito. Ya que el caso de esa localidad demuestra que cuando no son las Autoridades las que utilizan el análisis de datos para la prevención de delitos, son las asociaciones de ciudadanos las que se encargan de hacerlo en su lugar. Y es que un grupo de mujeres de dicha villa usaron todas las noticias publicadas sobre robos, asaltos e intentos de violación para elaborar el llamado Mapa de la ciudad prohibida, que señala los veinticuatro puntos en los que una mujer tiene más posibilidades de ser agredida.
Lo cierto es que un estudio realizado por la empresa de sistemas de Seguridad ADT parece avalar este tipo de iniciativas. De dicho informe se desprende que aproximadamente el 60% de los españoles se sienten más seguros con la presencia de cámaras de videovigilancia, o con cualquier otro método que alerte de zonas potencialmente peligrosas. Pero toda esta tecnología "preventiva" también despierta suspicacias. Y no solo a nivel español.
Desde 2012 se han registrado en muchos países europeos (con especial preponderancia, en Alemania, Francia y Austria) numerosos actos de protesta contra el sistema de supervisión secreto de la Unión Europea Indect, cuya función es prevenir la comisión de delitos en los centros urbanos detectando comportamientos "anómalos". ¿Cómo?
Las cámaras que integran dicho sistema pretenden descubrir sujetos potencialmente sospechosos basándose en datos como su forma de moverse, si portan bultos extraños o demasiado grandes... Indect escanea los datos biométricos del potencial sospechosos y compara esa información con la que existe en los archivos policiales, y con la que se puede obtener en otras fuentes como las redes sociales.
La Comisión Europea ya ha invertido más de once millones de euros en desarrollar el proyecto Indect, en el que participan nueve universidades. Paralelamente, diversos centros de investigación de Turquía, Corea y España (entre ellos, la Universidad de Valladolid) están diseñando un novedoso sistema de vigilancia urbana basado en sensores, en lugar de cámaras, que ayudarán a detectar las incidencias, y que no necesitará que lo controle un operador humano. Precisamente, España ha sido también el país que en 2013 presentó a la Comisión europea una propuesta para crear una base de análisis de datos obtenidos de las redes sociales que permita descubrir los perfiles de potenciales terroristas. Su viabilidad aún se está debatiendo.
Mientras, otro proyecto similar en el que la Unión Europea ha invertido tres millones de euros es el Adabts (Automatic Detection of Abnormal Behaviour and Threats in crowded Spaces, o detección automática de comportamiento anormal y amenazas en espacios públicos). Con su base de operaciones centrada en Suecia, pero con poderosos socios en Reino Unido (donde existen más cámaras de vigilancia per cápita que en cualquier otro lugar del mundo), el proyecto Adabts busca analizar en tiempo real el tono de voz y el lenguaje corporal de individuos sospechosos detectados aleatoriamente, para poder realizar un seguimiento de los mismos.
Pero indect y adabts no son los primeros proyectos de este tipo. El pionero fue el famoso proyecto de espionaje Echelon, negado en principio por los Gobiernos de Estados Unidos y Reino Unido, pero confirmado por Australia y por medios como la BBC. Es una versión anterior, pero probablemente más invasiva. En palabras de la BBC: "Imagínense un sistema de espionaje global capaz de escuchar cada llamada telefónica, cada fax o email, en cualquier lugar del planeta. Suena como ciencia ficción, pero es verdad".
Curiosamente, muchos de estos programas utilizan una tecnología similar a la que se emplea para prevenir terremotos. Es lo que sucede, por ejemplo, con Predpol, un software que analiza el historial de delitos en una zona determinada para predecir dónde es más probable que vuelvan a producirse. Fue elaborado por los matemáticos George Mohler y Jeffrey Brantingham, quienes se conocieron en 2008 mientras trabajaban juntos en la Universidad de California en Los Ángeles, donde usaban sus conocimientos en matemática computacional y dinámica de fluidos para estudiar el mundo del crimen. Mohler nos contó que durante los primeros años de su colaboración empezó a interesarse por la matemática que describía los movimientos sísmicos: "Los terremotos ocurren con una localización espacial, un tiempo y una gravedad. Están sujetos a las mismas variables, es más, a los mismos patrones que un crimen. Después de un gran terremoto tienes pequeños seísmos en zonas aledañas… Los criminales muchas veces repiten cerca, después de un gran éxito. Es lo que llamo post-crímenes".
Los delincuentes también aprenden
¿Quiere esto decir que a partir de ahora viviremos más vigilados y que nuestra intimidad está en peligro? Depende del punto de vista. El matemático y experto en seguridad Jeffrey Brantingham afirma que: "La tecnología no marca a individuos concretos. En cambio, los mapas se realizan únicamente usando registros policiales que detallan qué tipo de delito se cometió, cuándo y dónde".
Pero los detractores de estas iniciativas afirman que al final nada cambiará de forma radical, que los criminales acabarán aprendiendo a variar de localización y de metodologías más a menudo, para así burlar los posibles análisis que puedan realizar los algoritmos... En definitiva, que no dejarán de delinquir, mientras que los ciudadanos quizá veamos cómo nuestros derechos se recortan un poco más cada día. ¿Llegaremos a experimentar eso de "todos somos sospechosos hasta que se demuestre lo contrario"? El tiempo lo dirá.