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El cambio digital

Minority Report en Bilbao

Por Alex Rayón - Domingo, 5 de Marzo de 2017 - Actualizado a las 06:04h

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Una cámara de vigilancia en una zona peatonal.

Una cámara de vigilancia en una zona peatonal. (Foto: Efe)

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No sé si se acordarán de la película Minority Report. En ella, Tom Cruise hace el papel de jefe del cuerpo de Policía de Washington D.C. Es el año 2054 y el crimen ha sido erradicado en la ciudad. Todo ello, gracias a unas herramientas que se adelantan a la comisión de delitos; predicen lo que va a ocurrir, y por lo tanto, la Policía condena a delincuentes antes de que realmente lo sean.

Se estarán ustedes preguntando si realmente esto sólo es posible en el marco de una película de ficción o si esto realmente llegará algún día a nuestras ciudades. Pues bien, esto es posible. De hecho, ya existe. En Europa, fue noticia en 2014. Usando una combinación de los datos de dispositivos móviles de los ciudadanos de Londres y la información sobre cada barrio, los investigadores pudieron determinar con un 70% de acierto qué zonas de la ciudad sufrirían actos criminales el mes siguiente. Hace aproximadamente un año, profesores e investigadores de la Universidad Jaume I de Castellón introducían el software PredCrime para predecir crímenes en ciudades. La Policía local de Castellón y Rivas Vaciamadrid, lo usa.

Esta semana hemos leído cómo Bilbao está interesada en usar soluciones de este tipo. Usar datos y modelos matemáticos para predecir crímenes a escala local se lleva tiempo realizando. Ciudades como Chicago, Memphis o Los Ángeles son conocidas por los sistemas inteligentes con los que dotan a sus cuerpos y fuerzas de seguridad. Sin embargo es una difícil tarea; muchos delitos se improvisan (no siguen patrones o tendencias, aspecto nuclear en el mundo del Big Data), y los criminales, además, tienen incentivos para ser impredecibles.

Pero no es imposible, claro. Los datos ayudan mucho. En Minority Report, la ciudad está totalmente automatizada: hay cámaras que graban, los coches están conectados a una red de comunicaciones, cada persona está identificada dentro de un sistema, etc. En esta era digital del Big Data, en la que estamos todo el rato, humanos y objetos que nos rodean conectados a Internet, esto se puede producir. Analizando datos de llamadas al teléfono de emergencias, información derivada de eventos especiales, las rutas de transporte público o las redes sociales (entre otros), esto es posible.

Lo que ha hecho que estos sistemas inteligentes vuelvan a ser noticia entre nosotros es que ahora tenemos más hechos digitalizados (lo que llamamos datos). Así, tenemos más información para describir nuestro día a día. Analizando datos históricos sobre las circunstancias en las que se produjeron crímenes pasados de todo tipo podemos construir modelos predictivos que nos indiquen cuándo, dónde y cómo hay más probabilidad de que ocurra un crimen de un tipo.

Este tipo de herramientas se están beneficiando de una era en la que generamos datos en movilidad y en tiempo real. A diferencia de las estadísticas oficiales, que se publican en espacios de tiempo grandes, los datos en movilidad son generados y procesados al instante. Y esto, obviamente, debe beneficiar a nuestra seguridad e incluso a la operativa de cuerpos de seguridad: se pueden redistribuir los miembros policiales en zonas con mayor actividad delictiva (en tiempo real) o establecer un método de “patrullas inteligentes” sobre zonas con mayor propensión a la comisión de delitos (ya sean grandes o pequeños).

Por último, no podemos olvidar una lectura ética de esta realidad. Dado que este tipo de herramientas tienen en consideración variables demográficas, económicas o de comportamiento ciudadano, obviamente, el uso ético de los datos debe estar por encima de todo. Estos datos tienen sentido y adquieren mucho valor si son empleados para aumentar nuestra seguridad. Adelantarse a la ocurrencia de un crimen es un buen motivo para usarlo.

Pero no vayamos más allá, que la generación de la confianza en la ciudadanía en el uso de sus datos es fundamental para que este tipo de iniciativas de Big Data se consoliden.

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