Asi predicen el perfil de los asesinos
La violencia de género, los pirómanos forestales o los homicidios, son los primeros delitos en los que España usa métodos de policía predictiva.
En las primeras horas, tras la desaparición del niño Gabriel Cruz en Almería, las sospechas iban en todas direcciones. “Detenido por saltarse una orden de alejamiento un conocido de la madre de Gabriel”, decía un titular. Tras el hallazgo del cadáver, fue detenida Ana Julia Quezada, pareja del padre del pequeño.
Meses después, en la Secretaría de Estado de Seguridad, decidieron probar un nuevo software predictivo con el caso ya esclarecido de Gabriel. Introdujeron las características que se sabían al principio: varón, menor de 10 años, perfil familiar, circunstancias de la desaparición. El programa devolvió que el sospechoso más probable era mujer y cercana a la familia. En el último año, el equipo del Ministerio del Interior que maneja estas herramientas predictivas ha colaborado con las fuerzas policiales en la investigación de cinco homicidios.
Uno de esos casos fue un neonaticidio en una provincia costera. Consultaron el software para ver qué decía de casos similares. Las conductas suicidas, por ejemplo, están sobrerrepresentadas en este tipo de delitos. “No es causa-efecto”, dice José Luis González, teniente coronel de la Guardia Civil, doctor en Psicología y jefe del área de Estudios del Gabinete de Coordinación de la Secretaría de Estado de Seguridad. “Pero imagina que en ese caso encuentran en la misma ciudad del cadáver del bebé, una mujer que se ha suicidado. Igual hay que investigar por ahí. Sin esto, igual se consideran hechos aislados”, añade.
El análisis de grandes cantidades de datos (big data) para predecir patrones no es un recurso nuevo, pero ha sido poco explotado en seguridad.
Es más común el patrullaje predictivo: calcular dónde pueden ocurrir más crímenes en una ciudad y mejorar la presencia policial. Estos métodos son comunes en marketing y publicidad: si un varón de 35 años es soltero, vive de alquiler, tiene un coche caro, es aficionado al fútbol y hace deporte, es más probable que sea receptivo a tal producto. A partir de la combinación de multitud de variables objetivas, se predicen probabilidades.
El equipo dirigido por los jefes de área José Luis González y el policía nacional Juan José López Ossorio intenta lentamente usar estos recursos con más eficacia: “Esto es el futuro y está por hacer. Vemos el campo abierto y vamos a tratar de ocuparlo. Lleva tanto estando verde que caerá por su propio peso”, dice González.
Cada año hay 2 millones de delitos en España. El modo más fiable de saber sus detalles es mirar cómo han sido en años previos. En la base de datos de homicidios, cuya existencia están los casos solo de 2010 a 2012, poco más de 600.
Graphext, el software que usa inteligencia artificial y con el que analizan ese grupo de delitos, advierte entre otras cosas si el resultado que da es estadísticamente significativo.
Es solo el principio de un camino lleno de cautela: “Ahora la capacidad predictiva, por lo menos en homicidios, es limitada porque serían necesarios muchos más casos. Cuando usamos una base de datos en sentido predictivo, primero la analizamos a fondo con SPSS, Python y otras técnicas estadísticas”, dice Jorge Santos, investigador de la Universidad Autónoma de Madrid y miembro del equipo de la Secretaría de Estado de Seguridad.
La policía predictiva no pretende lógicamente identificar al culpable. Da solo una probabilidad y, aunque sea aplastante, siempre hay excepciones. Pero los humanos somos muy previsibles, y la mayoría de los delincuentes, también. Es un recurso incalculable para levantar investigaciones iniciales que quizá no avanzan. “Sistematiza la experiencia del esclarecimiento de muchos casos y elimina el sesgo humano, porque la información se recoge, codifica y analiza de manera objetiva”, dice Santos.
Esta labor recae ahora en este equipo de más de 300 personas centralizadas en Madrid y repartidas en todas las provincias. La mayoría son “gente de másteres, doctorandos o estudiantes que hacen sus trabajos finales para nosotros”, dice González.
Como Gabinete de Estudios, la colaboración con la academia es clave. El trabajo humano de rellenar casillas de miles de líneas con docenas de variables en cada una es la gasolina del sistema predictivo.
González tiene en marcha nuevos retos. Uno de sus investigadores trabaja sobre casos de desaparecidos que han acabado en muerte. La intención es ver qué variables iniciales predicen el riesgo mortal o no de la persona que desaparece.
Ese será un modo de afinar los recursos ante cada nuevo caso de desaparecidos.
La mejora de la valoración del riesgo de radicalización de presos yihadistas en cárceles es otro desafío. En algún momento llegarán los cientos de miles de delitos contra la propiedad, de los que se esclarece un 40 %.
“La idea es cómo hincarle el diente de una manera estratégica a la información policial”, explica González, que tiene la idea de ver algún día un Centro Nacional de Análisis Criminal. El primer paso es dar a conocer la policía predictiva y hacer ver a los agentes que sirve para algo.
Tras los pirómanos forestales
Los pirómanos forestales son otro caso donde la predicción espera resolver más casos: solo un 1% de los incendios provocados en España se esclarece.
Como con los homicidios, el modelo es capaz de predecir las características más probables del autor a partir de las del incendio y aprende según aumenta la base de datos. El modelo de incendios ya ha competido contra humanos. Se escogieron 10 casos resueltos y un grupo de expertos en perfilado de incendiarios. Se les dieron a todos las características de los incendios y debían acertar rasgos de los autores: el porcentaje de acierto de los expertos fue del 40 % y del modelo, un 60 %.
