El trabajo se concentró en verificar zonas, y no delitos específicos, para calzar con los preceptos del Plan Cuadrante de Carabineros. La película de ciencia ficción “Minority Report” hace quince años planteaba un dilema social: ¿es ético tomar medidas “correctivas” frente a individuos que tienen una altísima probabilidad de cometer crímenes en un futuro inmediato? Si bien, en la práctica, la implementación del concepto de predicción de riesgo criminal dista mucho del escenario presentado en dicha cinta, la caracterización de patrones de conductas delictivas ya es una realidad en nuestro país. Esto, gracias al trabajo que realizan estudiantes del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile en el desarrollo de algoritmos capaces de predecir las zonas urbanas donde puede existir mayor riesgo criminal, para potenciar la mejor utilización de recursos policiales.
“Las policías siempre se ven enfrentadas al dilema de usar sus recursos de la mejor manera posible. En efecto, como en toda actividad humana, siempre existirán recursos limitados a la hora de combatir el crimen, ya sea esto por el número de policías o por la carga de trabajo asignada a dichos policías”, indica el profesor Marcos Orchard del DIE.
Orchard, junto a Pablo Fuentes y Mario Vergara, ambos egresados de Ingeniería Civil Eléctrica y del programa de Magister en Ciencias de la Ingeniería mención Ingeniería Eléctrica, trabajan en un algoritmo que incluso está siendo ya utilizado por la Carabineros de Chile, después de un largo proceso de planificación y desarrollo en el contexto de un proyecto del grupo de investigación CEAMOS, de la FCFM.
El software predictivo funciona a base de algoritmos que despliegan mapas informativos en los que se identifican las zonas más riesgosas de una comuna dentro de un turno y día específico, datos que sirven para orientar el patrullaje preventivo de Carabineros de Chile en cada jornada de trabajo.
En relación a la utilidad del software, Pablo Fuentes apunta a que “no toda la comunidad sabe, pero la policía tiene originalmente asignadas cerca cinco tareas en paralelo, entre las que está la prevención. Hay una serie de labores que ellos tienen que cumplir o desarrollar en un turno. En ese sentido, cualquier tipo de información que pueda ayudar a optimizar los recursos policiales de manera de generar cualquier impacto beneficioso a la comunidad es de gran ayuda, de ahí nace su uso”.
Mario Vergara agrega que “estamos en presencia de un software que funciona con tres tipos de algoritmos. Cada uno con premisas distintas e hipótesis distintas desde el punto de vista de su formulación, pero la filosofía y la lógica que los une es similar, por algo se pueden fusionar”. En el inicio había tres equipos que aportaban un algoritmo distinto, pero al final mediante diferentes métricas de evaluación se pudieron fusionar y lograr mejores resultados por lo que, a su juicio, “este software realiza una tarea concreta que informa a las policías respecto de las áreas donde más probable es que ocurra un delito en un turno específico. Ahí hay diferencias con lo que ya había”, que era un registro histórico, de difícil lectura, y con incapacidad de prever escenarios futuros, enfocándose en zonas, con una plataforma que sea flexible a los cambios.
Pablo Fuentes complementa que la herramienta delinea las zonas geográficamente similar al Plan Cuadrante de Carabineros y que “el resultado de predicción depende de comuna en comuna, pero en el peor de los casos es un 35 por ciento, aun cuando en general es muy superior al 55 por ciento, algo que a nivel mundial es considerado como un muy buen desempeño”, que supera el estándar promedio.