Precrimen: este hombre predice cuándo y dónde se cometerá un asesinato

El ingeniero Santiago González explica al DIARIO el análisis de Big Data para vaticinar con el 83% de éxito asesinatos en Nueva York
Santiago González Tortosa. | SERGIO MÉNDEZ

Se trata de evitar el delito anticipándose al mismo, nada más y nada menos. Aunque el concepto nos remonta a la Teoría del criminal nato de Cesare Lombroso, conocida por cualquiera que se inicie en el estudio del Derecho Penal, lo cierto es que, como tal, fue acuñado en 1956 por el novelista de ciencia ficción Philip K. Dyck. En su obra titulada The Minority Report (El informe de la minoría), la agencia de justicia criminal que identifica y neutraliza a los futuros delincuentes se llama Precrimen, justo el tema que nos ocupa. Steven Spielberg y Tom Cruise hicieron popular en 2002 la idea, pero ellos contaban con mutantes precognicientes. Al ingeniero y doctor en Informática Santiago González Tortosa (Madrid, 1981) no le hacen falta mutantes para que el precrimen se haga realidad. Este pionero en el campo del Big Data, un futuro cada vez más presente, concede a DIARIO DE AVISOS esta entrevista en exclusiva con motivo de su intervención en las V Jornadas sobre Tecnología y Nuevas Emergencias que celebraron la semana pasada en Tenerife el Cecoes 1-1-2 y la Dirección General de Seguridad del Gobierno de Canarias.

-¿Tiene algo que ver la película de Spielberg con el actual proyecto de su empresa, Synergic Partners, para prever el crimen en la ciudad de Nueva York?

“Por supuesto que sí. Siempre he sido muy cinéfilo y me gusta la ciencia ficción. Pero en particular esta película me interesó bastante desde un primer momento porque me parecía algo que podía llegar a ser real, por mucho que uno no pueda saber cuándo”.

-¿Y cuándo entendió que había llegado ese momento?

“Desde que soy el director de Innovación de una empresa como Synergic Partners. Es la ocasión ideal para al menos intentar que el precrimen se convierta en realidad”.

-¿Por qué, siendo su empresa propiedad al 100% de Telefónica, basa su proyecto en Nueva York en vez de en España?

“Porque en España no contamos aún con los datos suficientes como para llevarlo a cabo, pero como ya teníamos una relación anterior con la Universidad de Columbia, pudimos comprobar que Nueva York cuenta con un open data, es decir, con los datos abiertos suficientes para poder llevar a cabo nuestro trabajo, por cuanto incluye también la información sobre crímenes”.

-Fue entonces cuando optó por lanzarse al cálculo necesario para prever cuándo y cómo se cometerán los crímenes…

“Era la ocasión perfecta, porque realmente la ciudad de Nueva York cuenta con el volumen de datos necesario y nuestra empresa es idónea para conseguirlo”.

-¿La clave radica en el gran volumen de datos?

“Sí, pero no solo en que tengamos muchos datos, sino en cuáles tenemos. En el caso de Nueva York, podemos trabajar con una cantidad enorme de información sobre los crímenes que se cometen en una ciudad que, hasta hace unos años, era la décima más peligrosa de todo el planeta. Trabajamos, por ejemplo, con todo lo necesario sobre denuncias policiales, dónde se ha producido el delito, cuándo ha tenido lugar, qué tipo de crimen, cuáles son los actores que han intervenido. Se lo resumo: necesitamos la máxima información sobre la criminalidad, porque así es mejor para nuestro modelo de predicción de la misma”.

-Permítame que vuelva a España por un momento. ¿Puede explicarme exactamente por qué no puede trasladar ese modelo de predicción a nuestro país?

“Muy sencillo; porque el Ministerio del Interior no es capaz todavía de juntar toda esa información sobre los crímenes de la que le hablaba antes y hacerla pública. Sin eso no podemos conseguir los resultados deseados”.

-Entendido. Volvamos a los datos qué necesita. ¿Basta con saber todos los pormenores del crimen en sí o requiere también información sobre circunstancias como, por ejemplo, el clima que hace o el nivel económico del lugar?

“Necesitamos todo lo que se conozca sobre los crímenes, pero esos datos tenemos que unirlos a los que podamos conseguir sobre el entorno de cada uno de ellos. Ojo, necesitamos que esa información sea publica, porque nosotros no compramos información, y eso también nos condujo hacia Nueva York. Un ejemplo de ello es que, gracias a The New York Times, tenemos toda la información meteorológica. Pero también necesitamos todo lo que sea posible conocer sobre la situación socioeconómica, como apuntaba en su pregunta, o sobre el tráfico en la zona. En definitiva, Nueva York reúne las condiciones que necesitamos”.

-Pero usted es un informático, no un criminólogo. Dada su notable preparación, está claro que su formación le permite tanto el recabar los datos como trabajar con ellos, pero ¿cómo se las arregla para sacar las conclusiones sobre criminalidad?

“Es verdad, no soy criminólogo, así que me guío por la lógica. Veamos lo que pasa en la práctica: obviamente, si hace buen tiempo, habrá más gente en la calle y, por consiguiente, mayor probabilidad de que sean víctimas de un delito. También es lógico pensar que, si en un momento determinado se producen muchos accidentes de tráfico, la policía no puede dedicarse todo el tiempo a perseguir criminales. Fíjese, además, que estamos hablando de Nueva York, que cuenta con un tráfico muy complicado, y esa información es muy relevante allí”.

-Sigamos siendo prácticos. Con los resultados obtenidos, ¿en qué horas del día se cometen más delitos?

“Cabría pensar que sería en horas nocturnas, ¿verdad? Pues no. Cuando más delitos se producen es de día, porque los policías tienen que dedicarse al tráfico en la ciudad, y eso les resta un tiempo para combatir el crimen con el que sí cuentan al caer la noche y se reduce el volumen del tráfico en Nueva York. Este es un buen ejemplo de lo que nos aporta tener acceso a la mayor información posible sobre el tráfico. Pero nos ayuda igualmente saber lo máximo posible sobre el censo, y con ello me refiero a dónde vive la gente, su calidad de vida, el tipo de vida que lleva…”.

-¿Qué podría decirme sobre las conclusiones obtenidas en su trabajo sobre los lugares donde se comenten los crímenes?

“Puedo hablarle de un factor que no siempre se tiene en cuentan, como es la movilidad del criminal a la hora de cometer el delito, ya que por lo general no prefiere cometer el delito cerca de donde reside, ni tampoco es tan habitual que, por ejemplo, se roben entre ellos”.

-¿Cómo han enfocado este análisis de los datos?

“Fundamentalmente, desde una perspectiva descriptiva. Lo que hemos buscado es dónde se cometen los crímenes, si el que comete el crimen es de la zona donde lo perpetra, cuándo tienen lugar y saber así, por ejemplo, cuál es el día del año en que se registran más crímenes y en cuál menos… Siempre, insisto, con esa mentalidad descriptiva para que las conclusiones sean útiles”.

-¿Cómo ha reaccionado la Policía de Nueva York ante el trabajo realizado?

“Muy bien, porque hemos logrado contarles cosas que ellos no sabían. Por supuesto que de otras sí que tenían constancia. Me explico: ellos ya sabían que Brooklyn era el barrio más conflictivo, cuando yo pensaba que era el Bronx. Por su parte, el que menos es Staten Island, donde abundan las personas mayores y allí los delincuentes no van a robar o van menos, porque son conscientes de que solo encontrarán cosas antiguas que probablemente no tengan valor. A nivel descriptivo, sacas conclusiones muy interesantes”.

-¿No habría que profundizar más allá?

“Claro que sí. ¿De qué nos sirve este trabajo? Pues para que las policías sepan que es mejor hacer un esfuerzo en ciertos barrios a determinadas horas del día, porque sabes de antemano que se van a cometer más crímenes, y así poder prevenir”.

-¿Cree realmente que se podrá lograr en la realidad lo conseguido en la película?

“No. Conseguir lo que se ve en la película es imposible, pero sí podemos ayudar a la Policía a ser más efectiva. Si yo sé que se va a producir un asesinato en terminada zona y a determinada hora, puedo cambiar el momento en que se patrulla por el lugar. Modifico así la conducta de la Policía para que sea más efectiva”.

-O sea, no puede averiguar a ciencia cierta día y hora en que se va a cometer un asesinato.

“Nosotros trabajamos con la probabilidad, pero es una probabilidad tan robusta que es siempre del 50% para arriba. Si el modelo dice que sí, es que dice que sí. No vamos a decir que se va a cometer un crimen y luego no tiene lugar”.

-¿Con ese modelo usted podrá vaticinar que en cierta zona de Brooklyn habrá un asesinato a las tres de la tarde?

“Sí, pero mejor digamos que será de tres a tres y media. Aunque el modelo puede avanzar hacia dar el minuto exacto”.

-¿El trabajo está terminado?

“No. La primera fase está terminada y entregada. El impacto ha sido bueno. Nos han comunicado que quieren que sigamos trabajando porque han detectado cosas muy interesantes”.

-¿Están contratados?

“Por ahora seguiremos como una colaboración con la Universidad de Columbia. Ellos ponen datos, nosotros, conclusiones”.

-¿Y la segunda fase?

“Le pongo el mismo ejemplo que expuse durante las Jornadas. En un momento determinado de la película, alguien coge una pelota y su interlocutor le pregunta por qué lo ha hecho, a lo que responde el primero que sabía que la pelota se iba a caer y que por eso la había cogido antes de que pasara. Si traspasamos eso a nuestro modelo, lo que se busca es prevenir el crimen, y si el criminal sabe que yo sé lo que va a suceder, el criminal va a cambiar su modo de actuación, lo que haría que mi modelo no funcionara. El objetivo ahora es incluir a criminólogos y psicólogos para que, a través de los antecedentes, podamos detectar sus posibles cambios de comportamiento. De momento, nos vamos a centrar en asesinatos, especialmente en los asesinos en serie”.

-¿Hasta qué porcentajes de probabilidades ha llegado en la primera fase?

“En el caso de los asesinatos, asciende hasta el 83%, porque se trata del crimen sobre el que más información tenemos, y en el que menos, los secuestros, baja al 67%”.

TE PUEDE INTERESAR