El Big Data va camino de convertirse en la mejor herramienta policial para la prevención del crimen. Esta técnica consiste en procesar la infinidad de datos digitales que generamos en nuestro día a día. Datos derivados de llamadas telefónicas, pagos con tarjeta de crédito, interacciones en línea, uso de aplicaciones y muchos otros. Se trata de información digital que aportan datos sobre la conducta humana, relaciones, desplazamientos e incluso la forma de relacionarnos con otros individuos.
Los últimos avances tecnológicos basados en el análisis de estos datos ha permitido el desarrollo de aplicaciones informáticas capaces de predecir la comisión de futuros delitos.
¿Y si la policía pudiese saber con antelación la comisión de un alunizaje o un butrón? ¿Adelantarse a un asesinato? ¿Localizar el punto exacto donde llegará un alijo de cocaína?
Varias empresas han desarrollado softwares específicos cuyo objetivo es la prevención de delitos basándose en analizar miles de datos hasta obtener patrones de comportamiento. Estas son algunas de las herramientas informáticas que ya existen en el mundo real.
PredPol es el líder del mercado en vigilancia predictiva. Esta aplicación presume de tener una definición precisa de vigilancia predictiva a través de la identificación de los momentos y lugares donde es más probable que ocurran delitos específicos. Eso permite que la policía comience a patrullar por áreas específicas para evitar que esos delitos ocurran. En pocas palabras, la misión de PredPol es ayudar a las autoridades policiales a mantener a las comunidades más seguras al reducir la victimización. Este software de operaciones identifica dónde y cuándo es más probable que ocurra el crimen utilizando datos informáticos para establecer predicciones basadas solo en la información de victimización, es decir, los delitos que se han denunciado a la policía.
Beware es otro sistema de predicción de delitos. Este software se abastece de la información volcada en redes sociales sobre delincuentes habituales de donde extrae hasta números de matrícula e incluso localización de sujetos que se encuentran en búsqueda y captura. Se trata de un sistema que actualmente emplean los agentes del Real Time Crime Center de Fresno (también en California) y que cruza datos procedentes también del registro de propiedades, las imágenes de las cámaras de tráfico, números de asistencia y un largo etcétera fácil de imaginar.
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En 2017, IBM lanzó la aplicación Watson, un sistema de computación cognitiva capaz de comprender, razonar, aprender y predecir. El sistema permite detectar riesgos y valorar posibles amenazas de ataques cibernéticos.
Consiste en un tipo avanzado de inteligencia artificial el cual procesa los algoritmos de aprendizaje automático y las redes de aprendizaje profundo, que se hacen más fuertes y más inteligentes con el tiempo. Watson aprende con cada interacción para conectar los puntos entre las amenazas y brindar información procesable. El resultado obtenido es capaz de dar respuesta a las amenazas con mayor confianza y rapidez, sobre todo a la hora de obtener una ventaja inicial en la evaluación de incidentes para reducir su riesgo cibernético. Para lograrlo se nutre de X-Force, un proyecto de la compañía que cuenta con información de más de 8 millones de ataques de spam y phising.
