Suena un poco a ciencia ficción, pero algunas ciudades, como Chicago, ya están utilizando las tecnologías Big Data para esto. Cruzando datos demográficos, de compras, redes sociales…, detectan las personas con más probabilidad de verse envueltas en crímenes violentos. Gracias a eso, se pueden llevar a cabo estrategias preventivas (separar a los que son propensos a enfrentarse, intervenir en los potenciales conflictos de una comunidad…).

La ciudad de Nueva York también se ha aprovechado del Big Data en la lucha contra la delincuencia. En colaboración con Synergic Partners, han integrado datos de denuncias, del padrón, de los medios de comunicación, de la cotización bursátil y hasta de eventos programados e información meteorológica para predecir con una precisión impresionante desde crímenes leves hasta secuestros y asesinatos.

Estas nuevas herramientas también se pueden utilizar en sentido inverso: para reducir las listas de sospechosos.

También se está utilizando para establecer mapas de zonas con más riesgo de delincuencia y diseñar rutas de patrullaje más efectivas. Uno de los softwares usados para esto es Predpol, que analiza el historial de delitos para hacer dinámicas de fluidos que estudian el mundo del crimen.

Otro uso del Big Data es el de localizar no a los potenciales asesinos, sino a las víctimas potenciales. Hay trabajos en este sentido por parte del  Departamento de Criminología de la Universidad de Pennsylvania.

Contraterrorismo:

Integrar piezas de datos dispares y conectarlos pueden ser clave para detectar y hacer seguimiento de individuos y organizaciones potencialmente peligrosos, por no hablar de anticiparse a todo tipo de atentados.

Una de las técnicas es procesar datos de redes sociales y webs relacionadas con armas, tutoriales para fabricar bombas… Gracias a eso, se puede rastrear a los usuarios que muestran interés por esas páginas y vigilarles de cerca.

Combatir el tráfico de personas y drogas

Combinando y analizando los datos globales, tanto públicos como privados, de diversas asociaciones contra el tráfico de personas y drogas, se pueden identificar tendencias escondidas que pueden ayudar a mejorar la intervención estratégica de las autoridades.

Bases de datos de criminales y crímenes comunes para mejor colaboración de las fuerzas del orden

En un mundo globalizado, es de esperar que las organizaciones criminales se expandan o se muden de un país a otro cuando se ven acorralados. Gracias a la integración de datos de distintas fuerzas de seguridad, se facilita la colaboración de las mismas. Además, se proporcionan numerosas informaciones sobre la forma de actuar de las bandas criminales que permiten enfrentarse a ellas de forma eficiente.

Por ejemplo, en Los Ángeles, Forensic Logic  detectó crímenes a largo plazo al combinar bases de datos de 80 ciudades del condado y analizarlas. Así, se descubrió que las bandas de criminales se movían de una comisaría a la otra en cuanto aumentaba la presión sobre ellos.

Otro ejemplo a nivel internacional es el Proyecto Oddisey. Este incorpora toda la información relativa a las armas y municiones que los delincuentes utilizan en cada lugar de Europa. Así, han detectado que cada lugar tiene un patrón distinto en cuanto al uso de armas, de forma que resulta fácil rastrear el origen de las bandas. También se encuentran correlaciones entre el uso de una serie de tipos de armas y el perfil de los criminales.

No se puede dejar de mencionar también el controvertido proyecto de espionaje Echelon, terriblemente invasivo e irrespetuoso con la privacidad, ya que podía escuchar cada llamada, fax o email, en cualquier lugar del planeta.

Detectar denuncias falsas

La policía española ha creado algoritmos muy fiables que permiten detectar si una denuncia es falsa en base a los documentos presentados. Este programa hace mucho más eficiente la gestión, ya que no se dedican recursos a asuntos fraudulentos.

Control de multitudes y flujo de personas

La seguridad en grandes eventos y zonas masificadas es un quebradero de cabeza para las fuerzas de seguridad. Con Big Data, la toma de decisiones, la gestión de los flujos de personas y la detección de sospechosos se vuelven más fáciles.

El proyecto Indect, por ejemplo, está diseñando un sistema de vigilancia urbana basado en sensores, en lugar de cámaras. Así, se ayudará a detectar incidencias sin renunciar al respeto por la privacidad. Servirá, entre otras cosas, para detectar sujetos potencialmente sospechosos basándose en su forma de moverse, si portan bultos raros... También escaneará los datos biométricos del sospechoso para compararla con la de los archivos policiales, redes sociales...

Otro proyecto similar para la detección automática de comportamiento anormal y amenazas en espacios públicos es Adabts. Pretende analizar en tiempo real el tono de voz y el lenguaje corporal de individuos sospechosos detectados aleatoriamente, para hacerles seguimiento.

Además, en función de la dinámica de fluidos se podrán tomar decisiones para evitar aglomeraciones o hacer evacuaciones más efectivas.

Toma de decisiones en tiempo real para operaciones policiales

Con todos los datos de operaciones previas, las fuerzas de seguridad pueden actuar con mayor eficiencia. Insertando los datos sobre la operación actual en el algoritmo, este les puede hacer sugerencias en base a operaciones similares para optimizar resultados.

El Big Data también permite actuar mejor ante las emergencias: la dinámica de fluidos, la información recopilada a través de redes sociales y todos los datos recopilados permiten optimizar la organización de la respuesta a una amenaza, sea esta del tipo que sea.

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