Vigilancia predictiva
La vigilancia predictiva o policía preventiva se refiere al uso de análisis matemáticos, predictivos y otras técnicas analíticas en la aplicación de la ley para identificar posibles actividades delictivas. Un informe publicado por RAND Corporation identificó cuatro categorías generales en las que se incluyen los métodos policiales predictivos: métodos para predecir delitos, métodos para predecir delincuentes, métodos para predecir las identidades de los perpetradores y métodos para predecir víctimas de delitos.
Metodología
La policía predictiva utiliza datos sobre las horas, ubicaciones y la naturaleza de los delitos pasados, para proporcionar información a los estrategas policiales sobre dónde y en qué momento las patrullas policiales deben patrullar o mantener una presencia, a fin de hacer el mejor uso de los recursos o para tienen la mayor posibilidad de disuadir o prevenir futuros delitos. Este tipo de vigilancia detecta señales y patrones en los informes de delitos para anticipar si el delito aumentará, cuándo puede ocurrir un tiroteo, dónde asaltarán el próximo automóvil y quién será la próxima víctima del delito. Los algoritmos se producen teniendo en cuenta estos factores, que consisten en grandes cantidades de datos que se pueden analizar.El uso de algoritmos crea un enfoque más eficaz que acelera el proceso de vigilancia predictiva, ya que puede tener en cuenta rápidamente diferentes variables para producir un resultado automatizado. A partir de las predicciones que genera el algoritmo, deben combinarse con una estrategia de prevención, que generalmente envía a un oficial a la hora y el lugar previstos para el crimen. El uso de vigilancia predictiva automatizada proporciona un proceso más preciso y eficiente cuando se analizan delitos futuros porque hay datos para respaldar las decisiones, en lugar de solo los instintos de los agentes de policía. Al hacer que la policía utilice la información de la vigilancia predictiva, puede anticipar las preocupaciones de las comunidades, asignar sabiamente los recursos a los momentos y lugares y prevenir la victimización.
La policía también puede usar los datos acumulados sobre los tiroteos y los sonidos de los disparos para identificar los lugares de los tiroteos. La ciudad de Chicago utiliza datos combinados de estadísticas de delincuencia de mapeo de población y si mejora el monitoreo e identifica patrones.
Otros enfoques
En lugar de predecir el crimen, la vigilancia predictiva se puede utilizar para prevenirlo. El enfoque de "Ética de atención de AI" reconoce que algunos lugares tienen mayores índices de criminalidad como resultado de condiciones ambientales negativas. La inteligencia artificial se puede utilizar para minimizar el crimen al abordar las demandas identificadas.
Historia
Irak
Al final de las operaciones de combate destructivas y violentas en abril de 2003, se colocaron artefactos explosivos improvisados (IED, por sus siglas en inglés) en las calles de Irak para monitorear y refutar la acción militar estadounidense con vigilancia predictiva. Sin embargo, la cantidad de espacio que cubrieron los IED era demasiado grande para que Irak tomara medidas contra cada estadounidense en el área. Este problema introdujo el concepto de Hot Spots Procesables. Áreas que tenían mucha acción, pero eran demasiado grandes para controlar las áreas. Esto causó dificultades militares iraquíes para determinar la mejor ubicación para centrar la vigilancia, posicionar a los francotiradores y patrullar las rutas observadas y colocadas con los IED.
Porcelana
Las raíces de la vigilancia predictiva se remontan al enfoque político de la gobernanza social, en el que Xi Jinping anunció en una conferencia de seguridad en 2016 que la agenda del régimen chino es promover un país armonioso y próspero mediante un uso extensivo de los sistemas de información. Un ejemplo común de gobernanza social es el desarrollo del sistema de crédito social, donde se utilizan macrodatos para digitalizar identidades y cuantificar la confiabilidad. No existe otro sistema de evaluación ciudadana comparablemente integral e institucionalizado en Occidente.
El aumento en la recopilación y evaluación de información pública y privada agregada por parte de la fuerza policial de China para analizar delitos pasados y pronosticar actividades delictivas futuras es parte de la misión del gobierno de promover la estabilidad social mediante la conversión de la vigilancia basada en inteligencia (es decir, el uso efectivo de la información) en informatización (es decir, utilizando tecnologías de la información) de la policía. El aumento en el empleo de big data a través del sistema de información geográfica policial (PGIS) está dentro de la promesa de China de coordinar mejor los recursos de información entre departamentos y regiones para transformar el análisis de patrones y tendencias delictivos pasados en prevención y represión automatizadas del crimen.PGIS se introdujo por primera vez en la década de 1970 y se utilizó originalmente para la gestión interna del gobierno y las instituciones de investigación para la topografía y planificación de la ciudad. Desde mediados de la década de 1990, PGIS se ha introducido en la industria de seguridad pública china para potenciar la aplicación de la ley mediante la promoción de la colaboración policial y el intercambio de recursos. Las aplicaciones actuales de SIGP aún se encuentran dentro de las etapas de servicios públicos de mapas, consultas espaciales y mapeo de puntos críticos. Su aplicación en el análisis y predicción de trayectorias delictivas aún se encuentra en etapa exploratoria; sin embargo, la promoción de la informatización de la vigilancia ha fomentado actualizaciones basadas en la nube para el diseño de SIGP, la fusión de datos espaciotemporales de múltiples fuentes y desarrollos para vigilar el análisis y la visualización de big data espaciotemporal.
Aunque no existe un programa nacional de predicción policial en China, entre 2015 y 2018 también se han llevado a cabo proyectos locales en regiones como Zhejiang, Guangdong, Suzhou y Xinjiang, que se anuncian como elementos básicos de un sistema policial predictivo o se anuncian como tales.
Zhejiang y Guangdong habían establecido la predicción y prevención del fraude de telecomunicaciones a través de la recopilación y vigilancia en tiempo real de actividades sospechosas en línea o de telecomunicaciones y la colaboración con empresas privadas como Alibaba Group para la identificación de posibles sospechosos. La operación de vigilancia predictiva y prevención del delito implica advertir a víctimas específicas, con 9120 llamadas de advertencia realizadas en 2018 por la fuerza policial de Zhongshan junto con la interceptación directa de más de 13 000 llamadas telefónicas y más de 30 000 mensajes de texto en 2017.
Los delitos relacionados con sustancias también se investigan en Guangdong, específicamente en la fuerza policial de Zhongshan, que fue la primera ciudad en 2017 en utilizar análisis de aguas residuales y modelos de datos que incluían el uso de agua y electricidad para ubicar puntos críticos de delitos relacionados con las drogas. Este método condujo al arresto de 341 sospechosos en 45 investigaciones criminales diferentes para 2019.
En China, la oficina de policía de Suzhou ha adoptado la vigilancia predictiva desde 2013. Durante 2015-2018, varias ciudades de China han adoptado la vigilancia predictiva. China ha utilizado la vigilancia predictiva para identificar y seleccionar personas para enviarlas a los campos de internamiento de Xinjiang.
El sistema de vigilancia predictiva de la plataforma integrada de operaciones conjuntas (IJOP) es operado por la Comisión Central de Asuntos Políticos y Jurídicos.
Europa
En Europa ha habido un retroceso significativo contra la vigilancia policial predictiva y el uso más amplio de la inteligencia artificial en la vigilancia tanto a nivel nacional como de la Unión Europea.
El proyecto danés POL-INTEL está operativo desde 2017 y se basa en el sistema Gotham de Palantir Technologies. El sistema Gotham también ha sido utilizado por la policía estatal alemana y Europol.
La vigilancia predictiva se ha utilizado en los Países Bajos.
Estados Unidos
En los Estados Unidos, la práctica de vigilancia predictiva ha sido implementada por departamentos de policía en varios estados como California, Washington, Carolina del Sur, Alabama, Arizona, Tennessee, Nueva York e Illinois.
En Nueva York, la policía de Nueva York ha comenzado a implementar un nuevo programa de seguimiento de delitos llamado Patterinzr. El objetivo de Patternizr era ayudar a los agentes de policía a identificar los puntos en común de los delitos cometidos por los mismos delincuentes o el mismo grupo de delincuentes. Con la ayuda de Patternizr, los oficiales pueden ahorrar tiempo y ser más eficientes ya que el programa genera el posible "patrón" de diferentes delitos. Luego, el oficial tiene que buscar manualmente a través de los posibles patrones para ver si los delitos generados están relacionados con el sospechoso actual. Si los delitos coinciden, el oficial iniciará una investigación más profunda sobre los delitos patrón.
Preocupaciones
La vigilancia predictiva se enfrenta a problemas que afectan a su eficacia. Obioha menciona varias preocupaciones planteadas sobre la vigilancia predictiva. Los altos costos y el uso limitado impiden un uso más generalizado, especialmente entre los países más pobres. Otro problema que afecta la vigilancia predictiva es que se basa en el aporte humano para determinar patrones. Los datos defectuosos pueden conducir a resultados sesgados y posiblemente racistas. La tecnología no puede predecir el crimen, solo puede armar la proximidad a la policía. Aunque se afirma que son datos imparciales, las comunidades de color y de bajos ingresos son las más atacadas. También se debe tener en cuenta que no todos los delitos se denuncian, lo que hace que los datos sean erróneos e inexactos.
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