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".
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.
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"
Armas de fuego y balas
La gendarmería francesa usa nueva teconolgía para identificar armas 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.
"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.
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.
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".
