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    Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Dom Abr 20, 2014 12:44 pm

    Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mark Ward / BBC / 20-Abril- 2014

    Cesare Lombroso, un médico italiano del siglo XIX, logró la fama al declarar que era capaz de identificar a un criminal solo por su apariencia.

    Para Lombroso, una frente inclinada hacia atrás, orejas grandes, brazos muy largos y cualquiera de una variedad de rasgos físicos delataban la inclinación de un individuo para llevar una vida al margen de la ley.

    Si tan solo fuera así de fácil detectar a un facineroso. Hoy en día, se requiere mucho más esfuerzo para identificar tanto el crimen como el criminal.

    Ahora, sin embargo, los sistemas de grandes conjuntos de datos (Big Data, en inglés) están siendo de gran ayuda.

    "Pre-crimen"

    La información compartida públicamente combinada con datos de las autoridades locales, servicios sociales e inteligencia acumulada por agentes de policía en el terreno están ayudando a las fuerzas policiales del mundo a detectar focos de dificultades antes de que empiecen.

    No se trata tanto del escenario de "pre-crimen" postulado, en 2002, en la película de ciencia ficción "Minority Report" –donde la policía podía vaticinar la comisión de un crimen y arrestar al potencial autor antes de que delinquiera– pero las autoridades se están acercando a esa eventualidad.

    El expolicía Shaun Hipgrave, ahora un consultor en seguridad para IBM, dice: "Se trata de utilizar 'Big Data' y análisis de una manera más inteligente. Simplemente se está facilitando el acceso a información que no se tenía antes".

    A fin de cuentas esto se trata de la prevención del crimen y parte de eso es saber más sobre una comunidad y ver las maneras en que se puede cambiar la arquitectura de ésta"
    Shaun Hipgrave, consultor en seguridad de IBM

    Minority Report


    En la película Minority Report, Steven Spielgerg y Tom Cruise abordaron el tema del "pre-crimen".

    Ese método le permite a la policía ser menos reactiva, dice, y lentamente empieza a revelar los verdaderos focos de líos y personas problemáticas en un vecindario, un conjunto residencial o una calle.

    Cuando surge información como esa, la policía puede hacer algo al respecto mucho antes de que alguien llame el número de urgencias. Y eso tiene en cuenta tanto a las personas como a los bares o los clubes.

    Shaun Hipgrave, consultor en seguridad de IBM

    El software de análisis de datos se enlaza con iniciativas del gobierno de las llamadas "familias problemáticas" que pueden ser el nexo de muchos problemas en localidades y ciudades.

    Detectar gente que esté circulando en torno a esos grupos puede ayudar a evitar problemas futuros.

    "Cuando se usa el 'Big Data' se puede ver la relación entre una familia y otra familia con problemas y, de ahí, se puede ver la ausencia escolar", explicó. "Eso crea una imagen más completa, más holística".

    "A fin de cuentas esto se trata de la prevención del crimen", expresó Hipgrave, "y parte de eso es saber más sobre una comunidad y ver las maneras en que se puede cambiar la arquitectura de ésta".


    La gendarmería francesa usa nueva teconolgía para identificar armas y balas.

    Armas de fuego y balas

    El análisis de "Big Data" también se está volviendo cada vez más importante en la lucha contra el crimen transfronterizo.

    Cuando la policía investigó el asesinato en 1999 de Jill Dando, una presentadora de la BBC, mucho del esfuerzo estuvo dedicado a rastrear la historia de la bala que la mató, dijo Babak Akhgar, profesor de informática de la Universidad Sheffield Hallam, Reino Unido.

    En ese entonces, los detectives tuvieron que llamar individualmente a las policías de otros países para encontrar información sobre la bala y el tipo de arma que la hubiera podido disparar.

    Fue una tarea inmensa y una que se hubiera agrandado a medida que el crimen con armas de fuego evolucionaba, afirmó el profesor Akhgar.

    Johann Hoffman, NetClean

    "Este tipo de crimen tiene ahora un elemento multinacional muy específico", señaló. "Nuestro estudio encontró que los criminales están usando armas de fuego y balas como una forma de moneda".

    El resultado es que las armas y sus municiones cruzan regularmente las fronteras y pasan por las manos de muchos empedernidos y peligrosos criminales.

    Los análisis y una base de datos llamada Odyssey hacen mucho más fácil recopilar información de qué arma fue utilizada y que proyectil se usó.

    "Big Data" fue esencial para ese proyecto debido a la gran variedad de tipos de datos que las instituciones policiales de los diferentes países europeos usan para clasificar las armas, municiones, tipos de crímenes y los mismos criminales.

    Contra el abuso sexual

    La naturaleza inherentemente multinacional de otro crimen serio, el abuso sexual de menores, también está siendo enfrentado con la ayuda de herramientas analíticas que involucran vastos cúmulos de datos que incluyen fotos, video, HTML y texto.

    El problema con esto, advierte Johann Hoffman de la firma de imágenes forenses NetClean, es la simple cantidad de datos que se manejan.

    Galería de Lombroso en el museo de Turín, Italia



    Una galería con los "tipos criminales" de Cesare Lombroso se conserva en el museo de Turín.

    Comúnmente, las fuerzas de la policía manejan gigabytes y, algunas veces terabytes de información cuando arrestan a un pedófilo o allanan un lugar que presta un servicio que comercia imágenes de niños abusados sexualmente.

    "Esa cantidad de datos está creciendo constantemente", manifestó Hoffman. "El problema es ¿cómo un agente de policía puede revisarlo todo? Cuando se trata de terabytes no hay manera que pueda hacerlo".

    La situación se complica con el hecho de que las imágenes y videos de abuso están siendo constantemente intercambiadas. Sin el análisis de "Big Data" los agentes podrían gastar meses caminando sobre los mismos pasos de otra fuerza que bien hubiera podido resolver quién está detrás de las imágenes o a quién representan.

    Un proyecto paneuropeo está ayudando a las fuerzas de policía a detectar material nuevo más rápidamente, añadió Hoffman, diciendo que el análisis ha conducido a una serie de éxitos contra los abusadores.

    "Los números no mienten", aseguró. "Están sirviendo para rescatar a más personas y resolver más casos".
    Fraude financiero

    El análisis de datos también está siendo utilizado para detectar patrones anormales de comportamiento en la lucha contra el fraude financiero.

    La policía en la ciudad de Durham, en el noreste de Inglaterra, clausuró un sistema fraudulento que involucraba un grupo criminal que engañaba a las compañías de seguros haciendo varios reclamos por el mismo accidente. Se cree que los accidentes fueron planeados de antemano para generar el reclamo de la póliza.


    El fraude financiero también se puede combatir con efectividad con la nueva tecnología.

    Se registraban tantos accidentes que las primas de seguro alrededor de esa zona subieron muy por encima del promedio nacional.

    El método analítico se aplicó a unos 1.800 accidentes y rápidamente identificó al grupo principal de los reclamos sospechosos. La operación resultó en el arresto de 70 personas que recibieron sentencias de hasta cuatro años de cárcel.

    En otro ejemplo, la sociedad británica de préstamo inmobiliario Nationwide logró reducir un 75% sus pérdidas por fraude utilizando un software SAS (sistema de análisis estadístico), indicó David Parsons, jefe de análisis de fraude.

    "Ahora contamos con enormes cantidades de datos y podemos examinar cualquier número de parámetros que nos pueden servir para detectar un comportamiento anómalo", comentó. "Y la velocidad a la que lo podemos hacer es fenomenal".

    Pero Hitesh Patel, socio de investigación forense de KPMG, advierte: "Con el volumen de datos duplicándose cada dos años, el fraude financiero se va a volver peor antes de que se reduzca".

    "En este momentos estamos corriendo para apenas mantenernos en el mismo sitio".

    http://www.bbc.co.uk/mundo/noticias/2014/04/140412_tecnologia_combate_crimen_wbm_finde.shtml

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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Dom Abr 20, 2014 12:55 pm

    Estados Unidos está probando un detector “pre-crimen” contra terroristas

    Publicado por Infoguerras / Mayo-28-2011

    El sistema de detección tiene como objetivo identificar los pasajeros con intenciones maliciosas.

    Traducido por Chemtrails Sevilla

    Sharon Weinberger

    ¿Está planificando establecerse al noreste de los Estados Unidos? Pronto podría estar tomando parte en un programa de seguridad que supuestamente puede “sentir” si usted está planeando cometer un delito.

    La Tecnología de Detección de Atributos  Futuros (FAST), del  Departamento de Seguridad Nacional de EE.UU (DHS) ha sido diseñada para detectar personas que tengan intención de cometer un acto terrorista, hace unos meses terminó su primera ronda de pruebas en un lugar no revelado  al noreste, la Naturaleza ha aprendido.

    Al igual que un detector de mentiras, FAST mide una variedad de indicadores fisiológicos, que van desde la frecuencia cardiaca a la firmeza de la mirada de una persona, a juzgar por el estado de la mente del sujeto. Pero hay grandes diferencias con la prueba del polígrafo. FAST se basa en sensores sin contacto, por lo que puede medir indicadores cuando alguien camina por el pasillo de un aeropuerto, y no es necesario un interrogatorio previo del sujeto.

    La táctica ha sido comparada con el concepto de “pre-crimen” de la popular película de la ciencia-ficción  Minority Report, en el que los servicios de seguridad pueden detectar la intención de alguien para cometer un delito. A diferencia del sistema en la película, FAST no se basa en un trío de mutantes humanos que pueden ver el futuro. Pero el programa ha sido criticado por  investigadores que cuestionan la ciencia detrás de ella (Ver Seguridad en los aeropuertos: ¿intención de engañar?). Link

    De la ficción a la realidad

    Hasta el momento, FAST sólo se ha probado en  laboratorio, las pruebas de campo  podría dar algunos datos muy necesarios para apoyar la tecnología. “Es alentador ver un esfuerzo de desarrollar una verdadera base empírica para nuevas tecnologías antes de que cualquier compromiso político sea asumido”, dice Tom Ormerod, un psicólogo de la Unidad de Investigación en la Universidad de Lancaster, Reino Unido. Estas pruebas, añade, podría sentar las bases para un más riguroso estudio aleatorio más riguroso.

    De acuerdo con la declaración de impacto a la intimidad publicada anteriormente por el DHS, las pruebas de FAST implica instruir a  algunas personas a probar el sistema para que cometan un “acto perjudicial”. Ormerod se  pregunta si tal rol es representativo de los verdaderos terroristas, y también le preocupa que tanto los pasajeros como inspectores reaccionen de manera diferente cuando saben que está siendo probado.

    En pruebas de laboratorio, la DHS ha tenido  tasas de precisión de alrededor del 70%, pero sigue sin estar claro si el sistema funcionará mejor o peor en pruebas de campo. “Los resultados son aún objeto de análisis, por lo que aún no puede comentar sobre el rendimiento”, dice John Verrico, un portavoz de la  DHS. “Como se trata de un estudio científico en curso, las pruebas continuarán durante los próximos meses.”

    Algunos científicos cuestionan si realmente hay firmas únicas para ‘mal intencionados’ – término de la agencia de la intención de causar daño – que puede ser diferenciado de la ansiedad normal . “Incluso teniendo un escaneo del iris o de huellas digitales es suficiente para elevar el ritmo cardíaco de los viajeros”, dice Ormerod.

    Steven Aftergood, un analista de investigación senior de la Federación de Científicos Estadounidenses, un think-tank con sede en Washington DC que promueve el uso de la ciencia en la formulación de políticas, es pesimista acerca de las pruebas de FAST. Él piensa que va a producir una gran proporción de falsos positivos, a menudo marcando a personas inocentes como terroristas potenciales y haciendo que el sistema sea inviable en un aeropuerto ocupado.”Creo que la premisa de este enfoque — que hay una firma fisiológica identificable únicamente asociada con la intención malévola — es confundida. A mi conocimiento, no ha sido demostrado,” dice él. “Sin ello, todo el asunto parece a una farsa.”

    En cuanto a dónde exactamente FAST se está poniendo a prueba,  por ahora sigue siendo un secreto muy bien guardado. La DHS dice que, si bien la primera ronda se completó a finales de marzo, se deberán realizar más pruebas, y la agencia en cuestión es que la gente sepa donde las pruebas se llevan a cabo podría afectar el resultado. “Les puedo decir que no es en un aeropuerto, pero es en un gran espacio que es un sustituto adecuado para un entorno operativo”, dice Verrico.

    Fuente: www.nature.com

    http://chemtrailsevilla.wordpress.com/2011/05/28/estados-unidos-esta-probando-un-detector-pre-crimen-contra-terroristas/

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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Dom Abr 20, 2014 1:00 pm

    Bienvenidos al Departamento de Precrimen

    9-ago-2010



    Era la propuesta argumental central de la película “Minority Report“, con guión desarrollado sobre un relato corto de Philip K. Dick: en el año 2054, un Departamento de Precrimen capaz de predecir cuando un asesinato iba a tener lugar, actuaba de manera preventiva personándose en el lugar de los hechos, interrumpiendo el devenir de los acontecimientos, y arrestando al que iba a ser culpable. En la película, las actuaciones se basaban en un sistema completamente acientífico en el que tres supuestos “videntes” podían “ver el futuro” merced a modificaciones en su cerebro provocadas por historiales de uso de drogas durante el embarazo, una historia de pura ciencia-ficción. Pero ¿qué ocurre si aproximamos más el tema a la realidad mediante el uso de la estadística?

    Un profesor de la Universidad de Wharton, Richard Berk, ha desarrollado un modelo de estadística predictiva capaz de asesorar a los oficiales encargados de decidir sobre las peticiones de libertad provisional, con el fin de reducir el número de ocasiones en las que los reclusos que acceden a este régimen vuelven a cometer crímenes. El sistema está en uso ya en Philadelphia y en Baltimore.

    El sistema tiene implicaciones sumamente complejas: por un lado, aplica un planteamiento puramente estadístico, cuenta con una amplia base de cálculo obtenida a lo largo de series temporales muy amplias, y resulta impecable desde un punto de vista metodológico. Variables tales como ser hombre de menos de treinta años, con amplio historial de crímenes violentos, con uso de armas de fuego, residente en un área de criminalidad elevada y que cometió su primer crimen a los trece años se convierten en factores que indican una elevada probabilidad de volver a delinquir y, por tanto, desaconsejan la concesión del régimen de libertad condicional. Por otro lado, va claramente en contra de la idea de “todos somos iguales ante la Ley” y niega claramente el principio de individualidad o libertad de acción, atribuyendo la conducta criminal más a un conjunto de circunstancias que a la voluntad del ex-delincuente: si cumples con las variables que el sistema señala, poco importaría tu propósito de enmienda o tu voluntad de rehabilitarte.

    En el caso de Philadelphia, lo que el sistema ha desencadenado no ha sido una aplicación automática, sino una reasignación de los casos: en lugar de ser repartidos de manera uniforme entre los oficiales, se ha desarrollado un procedimiento que permite que los casos que el sistema designa como de elevado riesgo reciban un mayor nivel de atención por parte de oficiales especialmente designados, que trabajan con un menor número de casos. En cualquier caso, la aplicación del sistema, aunque pueda justificar su eficiencia con descensos en los niveles de criminalidad, no estará exenta de polémica. El Departamento de Precrimen, cuarenta y cuatro años antes de lo previsto.

    http://www.enriquedans.com/2010/08/bienvenidos-al-departamento-de-precrimen.html

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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Dom Abr 20, 2014 4:35 pm

    Pre-Crimen (Pre Crime) la tecnología que se utilizará para predecir el crimen en Washington DC.

    Según un reporte las fuerzas de seguridad en Washington DC han comenzado a utilizar la tecnología que dicen que pueden predecir cuando los crímenes se cometieron y quién los cometió, antes de que estos ocurran.

    El software pre-crimen ha sido desarrollado por Richard Berk, profesor de la Universidad de Pennsylvania.

    Versiones anteriores del software, ya se están utilizando en Baltimore y Filadelfia que se limitaban a las predicciones de los asesinatos por y entre personas en libertad condicional y los delincuentes en libertad condicional.

    Según un reportaje de ABC News, una última versión, se aplicaría en Washington DC, según estos pudiera predecir también el futuro de otros delitos.

    Cuando una persona es dejada en libertad condicional son supervisadas por un oficial. Sí este oficial utiliza este programa podría tener un impacto sobre la duración de las penas y la libertad bajo fianza.

    Esta tecnología pasa a través de una base de datos de miles de crímenes y utiliza los algoritmos y las diferentes variables, tales como la ubicación geográfica, antecedentes penales y las edades anteriores de los delincuentes, para llegar a predicciones sobre dónde, cuándo y cómo un crimen podría estar comprometido y por qué.

    El programa en sí funciona sin ningún tipo de evidencia directa de que un crimen se cometió, simplemente toma conjuntos de datos y calcula las posibilidades.

    "La gente asume que si alguien asesinado luego matará en el futuro," Berk también dice, "Pero lo que realmente importa es lo que esa persona hizo cuando era joven. Si han cometido robos a mano armada a los 14 años, esto ya es un elemento importante para predecir. Si han cometido el mismo delito a los 30 años, esto en sí no dice mucho."

    Los críticos han instado a que el programa alienta a clasificar los individuos en una escala de riesgo a través de las matemáticas, más que en la vida real, y que la vigilancia a las personas sobre la base de tal premisa es la antítesis de un sistema de justicia basada en la premisa de la presunción de inocencia.

    Otras formas de la tecnología de pre-crimen en desarrollo incluyen cámaras de vigilancia que pueden predecir cuando un delito está a punto de ocurrir y alertar a la policía, e incluso harán escáneres neurológicos del cerebro que pueden leer las intenciones de la gente antes de actuar, lo que podría detectar si una persona tiene "intenciones hostiles".

    Google y In-Q-Tel han gastado una suma de hasta $ 10 millones de dólares cada uno en una empresa llamada Recorded Future, que utiliza el análisis para buscar en las cuentas de Twitter, blogs y sitios web para todo tipo de información, que se utiliza para predecir comportamientos.

    Ver más: prisonplanet.com

    Una de las características de esta tecnología es el ver el pasado de la gente para determinar sus acciones futuras. La biblia ya habla de la importancia de la instrucción en la niñez para el desarrollo adulto y también habla de que las acciones de una persona se empiezan a ver desde la juventud.

    Pro 22:6 Instruye al niño en su camino,
    Y aun cuando fuere viejo no se apartará de él.

    Pro 20:11 Aun el muchacho es conocido por sus hechos,
    Si su conducta fuere limpia y recta.

    PMT.
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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Dom Abr 20, 2014 4:46 pm

    Precrimen: La ciencia de predecir los delitos ya se hace realidad

    Por Marcelo Córdova / Fotografía: IBM



    En una docena de ciudades de EE.UU. ya existe un software que procesa factores como clima, ubicación de cajeros automáticos o fechas de pago para adelantarse a asaltos o a la posible presencia de un violador. ¿Resultados? 40% menos de crímenes en algunos lugares.

    ES 2055 y a la policía ya no le basta detener criminales luego de que cometen una fechoría. Ahora, y gracias a la ayuda de tres mutantes capaces de ver eventos futuros con dos semanas de anticipación, los detectives del Departamento de Precrimen tienen las herramientas para detener a los infractores antes de que quebranten la ley, incluso cuando se trata de alguien que va a matar a una persona que nunca ha conocido.

    Esta es la trama del filme Minority report, protagonizado por Tom Cruise y basado en una historia publicada en 1956 por Philip K. Dick, el mismo autor del libro que se transformaría en la cinta Blade runner. Según el cuento, el sistema de Precrimen es creado 30 años antes de los sucesos que se narran, con el fin de encarcelar a personas por asesinatos que podrían haber cometido si es que la policía no hubiera intervenido.

    La historia mezcla el género policial y, obviamente, altas dosis de ciencia ficción. Al menos por ahora. ¿La razón? En casi 12 ciudades de EE.UU., la policía está aprovechando el análisis informático para saber dónde ocurrirá un crimen e, incluso, qué tipo de persona podría cometerlo.

    Aunque los sistemas computarizados que hoy funcionan en ciudades estadounidenses como Memphis y Santa Cruz no pueden individualizar quién realizará un asalto en un oscuro callejón, sí pueden aventurar qué tipo de infracción ocurrirá, dónde y cuándo. La técnica se llama "vigilancia predictiva" y la idea básica es trazar patrones que indiquen, por ejemplo, en qué zonas es más probable que una casa sea asaltada o que se produzcan robos de autos, incorporando factores como la fecha en que la mayoría de las compañías paga a sus empleados, fichas de criminales y lugares donde viven, la proximidad entre un bar y los cajeros automáticos, reportes climáticos e, incluso, las fases lunares (debido a la mayor o menor claridad nocturna).

    De esta forma, se pueden identificar tendencias, como la posible ocurrencia de asaltos en las calles aledañas a un concierto o un alza en el hurto de automóviles en noches lluviosas. Con estos datos, la policía redirige sus patrullajes con resultados sorprendentes. Un ejemplo es la alianza entre la U. de Memphis, la policía y la empresa informática IBM, gracias a la cual se implementó Blue CRUSH, software considerado como responsable de reducir en 40% los robos de autos, asaltos y asesinatos desde su implementación inicial, en 2006.

    Una muestra concreta de su efectividad se produjo en enero de 2012, cuando las operaciones policiales guiadas por Blue CRUSH en el barrio Hollywood-Springdale de Memphis llevaron al arresto de 50 traficantes. Richard Berk, profesor de criminología de la U. de Pennsylvania y autor de una fórmula computacional que hoy se usa para estimar las probabilidades de que alguien con libertad condicional reincida, señala en un reporte de su universidad que los "factores de predicción que usamos son los mismos que hemos conocido por cientos de años. La diferencia es que obtenemos más información de ellos permitiendo que los computadores establezcan nexos; las máquinas son mucho más inteligentes para esta tarea".

    Alerta criminal

    En Memphis, una docena de policías trabaja en el Centro de Crimen en Tiempo Real (CCTR) ingresando datos a computadores, que analizan un gran universo de posibles factores de crímenes. En esta ciudad, todo partió cuando la policía le pidió ayuda a W. Richard Janikowski, criminólogo de la U. de Memphis y uno de los gestores de Blue CRUSH. Los agentes querían reducir las cifras de asaltos sexuales, que por décadas habían sido de los más altos de EE.UU.

    Luego de que los computadores estudiaron horarios, ubicaciones y descripciones de más de 5.000 violaciones, salió a la luz un factor común: la mayoría de las víctimas era atacada cuando salía de sus casas en la noche para usar teléfonos públicos en el exterior de minimarkets. Se convenció a los dueños de locales de trasladar los teléfonos al interior y los índices de ataques se redujeron dramáticamente.

    Una iniciativa similar en Virginia identificó un factor sorprendente al analizar datos de posibles violadores. El mejor predictor de un posible ataque en aquellos casos en que el atacante era un extraño para la víctima no era algún crimen sexual cometido previamente, sino el ingreso a una residencia particular. En especial, cuando el delincuente entraba a una casa y no robaba nada, ya que lo más probable es que estuviera buscando una víctima. Por eso, cuando hoy los computadores detectan una seguidilla de estos actos, los residentes son alertados sobre la posible presencia de un violador en el vecindario.

    Janikowski dice a La Tercera que el CCTR tiene unos 30 computadores y que hace poco se instauró el uso de PDA portátiles, mediante las cuales los oficiales reportan incidentes y arrestos en tiempo real. "La tecnología permite el despliegue más eficiente de los recursos policiales".

    P. Jeffrey Brantingham, antropólogo y experto en "vigilancia predictiva" de la U. de California, integra un grupo de expertos que trabaja con el Departamento de Policía de Los Angeles en el diseño de software predictivo. En esa ciudad, los tests lograron predecir dónde ocurriría el 25% de los robos a casas, una gran ventaja a la hora de patrullar.

    Según Brantingham, las interacciones de las personas no son distintas a las de las moléculas en los procesos químicos. Por eso, modelos matemáticos pueden estudiar desplazamientos de gente en un área y la probabilidad de que se topen con un blanco.

    Brantingham dijo a La Tercera que los oficiales se muestran muy receptivos a estas plataformas: "Estas herramientas les ayudan a saber dónde centrar su atención. Luego usan sus propios talentos y experiencia para establecer las estrategias preventivas".

    Con estas tecnologías, el departamento de policía de Arlington, Texas, ya creó mapas digitales que superponen registros de robos hogareños con datos de infracciones a las normas de construcción (detectores de humo mal instalados, paneles eléctricos antiguos y defectuosos). Así, establecieron que los robos se multiplican a medida que el deterioro físico de las casas aumenta, dato que sirve para dirigir a la policía a ciertas áreas.

    Otro caso es el de la policía de Minneapolis, que usa este tipo de software para anticipar el siguiente robo armado en las cadenas de comida rápida del área. Además, hay que considerar otro factor, dice Brantingham: en EE.UU., un homicidio cometido por una pandilla le significa a la ciudad hasta US$ 1 millón en costos judiciales, por lo que prevenirlo salva vidas y dinero.

    Pese a la utilidad de estos programas, han surgido críticas. En particular, con el algoritmo diseñado por Berk para estimar la probabilidad de que un reo vuelva a delinquir: se basa en más de 100.000 casos y abarca más de 30 factores predictores, como edad del criminal y número de crímenes previos, alcanzando 75% de certeza. Por esto, es utilizado por los juzgados para decidir si darle o no libertad condicional a un preso.

    Según dijo a Scientific American, la controversia no es tal, ya que realizar juicios sobre un potencial criminal es lo que se supone que hacen los tribunales. La única diferencia es que ahora se valen del análisis computacional, en lugar de ocupar solamente su instinto.

    http://diario.latercera.com/2012/01/28/01/contenido/tendencias/26-98642-9-precrimen-la-ciencia-de-predecir-los-delitos-ya-se-hace-realidad.shtml

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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Halfaro el Lun Abr 21, 2014 8:13 am

    Muy interesante este tema Jansef, es de esperar que en un futuro no se comentan excesos por parte de la ley con esto y tampoco dejar en un 100% la responsabilidad a la tecnología, existiendo equilibrio entre lo estadistico y el instinto del policia esto debería funcionar.


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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Jansef el Lun Abr 21, 2014 1:41 pm

    Así es Halfaro, el propósito que se persigue es loable: prevenir la criminalidad, pero en un mundo tan corrompido y prejuiciado puede ser un arma de doble filo.

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    Re: Cómo se puede vaticinar el crimen usando "Big Data"

    Mensaje por Contenido patrocinado Hoy a las 12:25 pm


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