La 'vigilancia predictiva' previa al delito se acelera en todo el país

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Los departamentos de policía en las principales ciudades estadounidenses están tratando de prevenir crímenes violentos con la ayuda de un aliado poco probable: la minería de datos.

En los últimos años, los organismos encargados de hacer cumplir la ley han estado experimentando con la "vigilancia policial predictiva", una herramienta que utiliza algoritmos informáticos para identificar a las personas que pueden cometer delitos El New York Times.

Puede sonar un poco como "Minority Report, ”Un futuro ficticio en el que los psíquicos ayudan a la policía a atrapar a los criminales justo antes de que cometan sus delitos, pero la realidad es un poco más mundana.

La historia del Times detalla una forma en que se implementa la vigilancia policial predictiva en Kansas City: "llamadas". Armados con información sobre personas en libertad condicional recientes, vecindarios con alta criminalidad y redes personales tanto fuera como en línea, además de información más anecdótica, como rumores que la policía escucha en la calle, los algoritmos detectan a individuos sospechosos de tener influencia en grupos criminales.

Luego, se llama a esas personas, como grupo, a reunirse con agentes de policía, así como con "fiscales locales y federales, además del jefe de policía y el alcalde".

Los funcionarios advierten que futuros delitos violentos por parte de los asistentes, o incluso de sus asociados, serán castigados con dureza. Y tienen ejemplos para respaldarlo, como un hombre que fue atrapado con una bala en el bolsillo después de recibir una advertencia de llamada. Terminó con una sentencia de prisión de 15 años.

La policía espera que estas advertencias lleguen de los presuntos líderes a las personas a las que influyen.

El trabajo policial predictivo tiene sus raíces en modelos matemáticos complejos, pero la premisa básica es bastante simple. UNA documento fundamental sobre modelado de delitos compara el crimen con los terremotos para explicar la justificación.

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