CityLab Delincuencia

Una app intentará predecir el crimen en Río

Utilizando datos pasados, CrimeRadar intentará identificar tipos de crímenes y las zonas donde se realizarán.
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21 Ago 2016 – 8:20 PM EDT

El crimen, tanto el real como el imaginario, ha sido tema de escrutinio durante los Juegos Olímpicos de Verano de Río 2016. El intenso operativo de seguridad rodeando a el evento deportivo casi no tiene paralelo en el mundo. Pero cuando los Juegos dejen la ciudad, la delincuencia podría volver a retomar los altos niveles que caracterizan a Río. Lo que esto significa, en todo caso, no es bien comprendido por los residentes de la ciudad y el mundo que observa los Juegos.

El Instituto Igarapé, un think tank de la ciudad, está preparándose para lanzar una nueva herramienta para ayudar a la gente a entender dónde y cómo suceden los crímenes en Río. Luego del final de los Juegos, la organización lanzará formalmente CrimeRadar, una aplicación que utiliza mapas y datos abiertos para seguir las incidencias de delitos a través del área metropolitana de Río de Janeiro.

Con datos de 42 distritos policiales en crímenes cometidos entre enero de 2010 y marzo de 2016, CrimeRadar sigue 14 millones de eventos delictivos. Pero la aplicación va más allá del registro y el mapeo histórico de delitos: a través del aprendizaje y el análisis predictivo del sistema, CrimeRadar puede mapear tendencias futuras, funcionando como un mapa de pre-crimen.

“Mucho del trabajo ha sido hecho con los gobiernos y actores privados”, dice Robert Muggah, director de investigación y coordinador del programa de seguridad ciudadana en el Instituto Igarapé. “Cada vez más, queremos trabajar con los ciudadanos, para mejorar su propia capacidad de tomar pasos y protegerse en estas complicadas ciudades en las que viven y trabajan”.

CrimeRadar permite usar distintos filtros, como severidad, categoría y frecuencia del crimen.


Muggah dice que, con CrimeRadar, el Instituto Igarapé trató de construir una solución tecnológica para un problema claro: la seguridad personal. En Latinoamérica y el sur y el centro de África, lugares donde el think tank opera, estas respuestas muchas veces toman la forma de soluciones privadas o bases de datos, pero no opciones de acceso público.

“Ahora que finalmente hemos digitalizado la información, ahora que estamos ayudando a limpiar la información en su fuente, en varios distritos de la ciudad, ahora que tenemos una mejor comprensión de la integridad de los datos, pensamos, ¿podemos hacer esto algo que apunte al público?”, dijo Muggah. “Especialmente, porque, aunque el gobierno debe entregar esta información por ley, esta tiende a estar enterrada en archivos PDF y Excel”.

Igarapé consiguió un acuerdo con el Instituto de Seguridad Pública, una agencia del gobierno estatal, para construir una aplicación para el público general, la que mostraría la distribución, intensidad y la tipología del crimen en el gran Río de Janeiro. Los investigadores analizaron datos centralizados de esta institución junto con información del teléfono de emergencias de la ciudad (el sistema 190 como se conoce en Río) y creó 812 categorías de delitos. Estos se dividen entre delitos capitales y delitos violentos (como ataques con armas y homicidios intencionales); delitos de menor intensidad (robos y asaltos); y crímenes “sin víctimas directas” (como la prostitución o la vagancia).

“Construimos un modelo que usa tres puntos de datos –tiempo, ubicación y evento–, discriminando los polígonos geoespaciales usando estos tres elementos”, dice Muggah. “El algoritmo crea un puntaje, un puntaje de riesgo, basado en estos tres puntos de datos, por unidades cuadradas de 250 por 250 metros en el estado. Así agrupas cientos de miles de puntajes en cada sector para crear calificaciones de riesgo en colores, que siguen una escala del 1 al 10”.

La aplicación entrega eventos divididos por categorías, tiempos y ubicación.

Igarapé trabajó con ViaScience –una compañía de Boston que ayudó al Departamento de Policía de Seattle para lanzar su Centro de Crimen en Tiempo Real–, para añadir un componente predictivo o “ágil” a CrimenRadar. Mosaico, un grupo de inversionistas de riesgo brasileros, contribuyó con apoyo para el diseño. Los ingenieros de Igarapé reunieron todo esto en el app.

CrimeRadar dice tener dos modos primarios: uno que documenta eventos históricos de crimen y mapea el riesgo proyectado. El modo futuro usa datos históricos para constituir un pronóstico de los crímenes, por ubicación y por severidad. Mientras otras compañías han desarrollado servicios similares que predicen el delito, CrimeRadar es primero en el mundo en ofrecer esta información al público general.

Un modo de la aplicación permite pronosticar tipos de delitos en áreas de la ciudad.


“Tenemos un porcentaje de precisión sobre un 85%, al comparar el riesgo con los hechos que realmente suceden. La belleza del sistema de aprendizaje del app es que va mejorando con el tiempo”, dice Muggah. “Mientras más datos, más información digiera, las proyecciones de riesgo tendrán una mejor resolución”.

Muggah dice que el instituto espera que CrimeRadar inspire más conversación basada en evidencia por parte de los ciudadanos de Río, y poder contrarrestar la retórica común en la ciudad, muchas veces sensacionalista respecto al crimen. Aunque el delito en Río es claramente un problema: al menos 50 personas han sido asesinadas desde el comienzo de los JJOO, la mayoría en las favelas de la ciudad.

Pero los titulares chillones muchas veces pueden oscurecer el hecho de que el crimen general ha estado a la baja en los últimos diez años, o que el crimen está distribuido exclusivamente o principalmente en barrios de bajos ingresos.

¿Será útil para residentes y turistas saber que el crimen en Río está en su peak los lunes en la tarde? Ciertamente, pero ¿podrá el pronóstico prevenir el delito?

“No creemos que sea la panacea”, dice Muggah. “Cualquiera que viva en una ciudad como Río debe mirar distintas fuentes de información para hacer sus juicios y saber cómo moverse, hacia dónde y cuándo. Creemos que es información muy útil. Antes, este tipo de datos estaba encerrado en archivadores”.

Este artículo fue publicado originalmente en inglés en CityLab.com.

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