CIUDAD DE MÉXICO. "El crimen sí se puede predecir", a esa conclusión llegaron Luis Manuel Román García y Omar Trejo Navarro, dos estudiantes del último semestre de la Carrera de Matemáticas Aplicadas en el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), quienes con su proyecto Predicción de delitos y análisis en tiempo real con Twitter y Google en el municipio de Zapopan, Jalisco, lograron caracterizar la distribución de la delincuencia y asignar una probabilidad de ocurrencia.
Su trabajo científico los hizo acreedores al premio que otorgó la Presidencia de la República, mediante el certamen nacional "Datatón 2014", un ejercicio que proponía el desarrollo de proyectos para la predicción y análisis del crimen, vía el acceso a datos del sector público y privado.
En entrevista Luis Román explica que lo que hicieron fue recabar la información de las variables geográficas, espaciales y sociales del municipio de Zapopan (luz eléctrica, pavimentación, presencia de parques, templos, escuelas, tianguis, cementerios, estructuras elevadas, entre otras) y cruzarlas con la base de datos que tenían sobre los tipos de delitos que se comenten y en qué zona se cometen.
"Quisimos cruzar las dos bases, ¿pero cómo? Ya que no las puedes cruzar por colonia o región porque algunos territorios son más grandes y esto determinaría que se cometieran más delitos en ellas y no se jugaría limpio. Para evitar eso hicimos una segmentación uniforme del territorio, inventamos una nueva dimensión por celdas que fueran uniformes, de modo que todo medía 200 metros por 200 metros, que es lo que generalmente mide una manzana y que permitió una mejor distribución y análisis", explica a El Financiero.
Este cruce les dio ciertos predictores (o árboles), que les permitieron obtener varias ramificaciones.Si la presencia de una escuela influía en la aparición de un delito se hacía una ramificación, si la escuela más un parque influía, se colocaba en otra rama, de modo que obtuvieron otra serie de resultados que también fueron valorados.
"Por ejemplo: estás en una carrera de caballos y no sabes nada de carreras, para saber qué hacer le preguntas a un experto y te dice que apuestes al caballo que relinche tres veces antes de salir; lo anotas y si gana, pues lo consideras y si no gana, pues vas con otro experto a que te de otra sugerencia y así vas obteniendo reglas de decisión que vas ponderando cada una.
"Eso fue lo que hicimos con las variables, reunimos cientos de miles de expertos, de modo que creamos reglas de decisión y así identificamos en qué celdas ocurren crímenes y en cuáles no; todo bajo ciertas variables, con un 97 por ciento de precisión", revela.
Para el joven estudiante, esto fue lo que les permitió reconocer que la localización geográfica y la presencia de escuelas, plazas y tianguis, ayudan en gran medida a explicar el fenómeno delictivo, lo que puede ser de gran ayuda al momento de hacer políticas públicas.
Según comenta Román, su análisis no es una variable de decisión para determinar si hay más o menos crímenes, sino de corte; es decir, de cuestiones que siempre van a influir para que suceda o no algo.
Sin embargo, este par de jóvenes 'itamitas' pudieron determinar que la presencia de variables como escuelas, alumbrado o pavimento, disminuyen el crimen; en tanto que otras variables como la presencia de tianguis y parques lo aumentan, sobre todo cuando se detecta ausencia de alumbrado.
"El crimen sí se puede predecir, pero faltan más datos para que la predicción sea de mejor calidad", admite el futuro matemático, para quien el siguiente paso en su proyecto es obtener las bases de datos de temporalidad (cuándo y a qué hora ocurren los delitos) para hacerlo más dinámico, pues es información a la que no se tuvo acceso.
"Cuando se tengan, se volverá una herramienta más poderosa", sostiene al abundar que su idea también es obtener las bases de datos del Distrito Federal, para aplicar el mismo análisis y obtener información importante que influya en la confección de políticas públicas.
Debido a que muchos delitos no se denuncian, a la par los estudiantes crearon un programa que les permitió recabar información vía redes sociales, que les ayudara a delimitar aún mejor estas variables e incluso brindar ayuda.
"Nuestro algoritmo al detectar palabras claves en los tweets geo-referenciados, como homicidio, robo, asalto, disparo, etcétera, los retoma y va a Google y hace una consulta a direcciones para brindarles la forma más óptima para llegar a un hospital o centro policiaco, tomando en consideración el tráfico. Esto ayuda a los ciudadanos y a las autoridades", concluye Luis Manuel Román García.