Incidentes Asociados
Imagen: Gina Ferazzi/Getty
Tim Birch llevaba seis meses en su nuevo trabajo como jefe de investigación y planificación del Departamento de Policía de Oakland cuando entró en su oficina y encontró un trozo de papel de bloc pegado a la pared. Garabateadas en la página estaban las palabras "¡Te lo dije!"
Paul Figueroa, entonces subjefe de la Policía de Oakland, que se sentaba al lado de Birch, fue el culpable.
Unos meses antes, en el otoño de 2014, Birch había asistido a una conferencia nacional para jefes de policía donde le presentaron PredPol, un software policial predictivo que varias ciudades importantes de EE. UU. han comenzado a usar. Puede pronosticar cuándo y dónde pueden ocurrir delitos en función de informes de delitos anteriores, pero los resultados de su impacto en la reducción de delitos han sido mixtos.
Birch, un ex oficial de policía en Daly City, pensó que podría ayudar a la fuerza policial de Oakland, que no cuenta con suficiente personal ni fondos. Durante el proceso de planificación presupuestaria de enero de 2015, convenció a la alcaldesa Libby Schaaf de que destinara $150 000 del presupuesto de la ciudad para financiar el software durante dos años.
Pero Figueroa se mostró escéptico sobre la tecnología. Originario de Oakland y veterano de la fuerza por 25 años, le preocupaba que la tecnología pudiera tener consecuencias no deseadas, como el escrutinio desproporcionado de ciertos vecindarios, y erosionar la confianza de la comunidad. Figueroa y Birch tuvieron animadas discusiones después de la propuesta de presupuesto de enero sobre por qué no funcionaría en una ciudad con un historial sórdido de relaciones policiales y comunitarias, incluidos varios escándalos de mala conducta.
"Si tenemos una manera de usar las matemáticas para averiguar dónde debemos estar para prevenir el crimen, usémosla".
Birch finalmente llegó al pensamiento de Figueroa en abril de 2015 después de más investigaciones y una nueva comprensión de Oakland. Se dio cuenta de que la ciudad no necesitaba darle a su gente otra razón para sospechar. Era demasiado fácil para el público interpretar la vigilancia predictiva como otra forma de perfilado racial.
Decidió rescindir su solicitud de financiación de Schaaf, diciéndole que el OPD no usaría el software. Fue entonces cuando Figueroa puso la nota en su pared.
"Tal vez podríamos reducir más el crimen mediante el uso de vigilancia predictiva, pero las consecuencias no deseadas [son] aún más dañinas... y simplemente no vale la pena", dijo Birch. Dijo que podría conducir a detenciones aún más desproporcionadas de afroamericanos, hispanos y otras minorías.
La decisión de la policía de Oakland va en contra de una tendencia nacional más amplia. Departamentos en ciudades como Nueva York, Los Ángeles, Atlanta y Chicago están recurriendo al software de vigilancia predictiva como PredPol como una forma de reducir el crimen al desplegar oficiales y recursos de manera más efectiva.
Un piloto de PredPol de 2013 en Atlanta fue una de las primeras pruebas clave del software.
Según una encuesta nacional de 2014 realizada por Police Executive Research Forum, un grupo de expertos con sede en Washington compuesto por ejecutivos de policía, el 70 por ciento de los representantes del departamento de policía encuestados dijeron que esperaban implementar la tecnología en los próximos dos a cinco años. Treinta y ocho por ciento dijeron que ya lo estaban usando en ese momento.
Pero los departamentos del Área de la Bahía están planteando preguntas sobre la efectividad y los peligros de confiar en los datos para prevenir el crimen. Actualmente, San Francisco no tiene planes de utilizar tecnología policial predictiva. Berkeley tampoco. Justo al norte de Oakland, el Departamento de Policía de Richmond canceló su contrato con Predpol a principios de este año y al sur, el Departamento de Policía de Milpitas cortó sus lazos con el fabricante de software en 2014.
Estas autoridades dicen que el software puede predecir el crimen, pero en realidad no puede ayudar a prevenir el crimen porque saber cuándo puede ocurrir un crimen no resuelve necesariamente el problema de detenerlo. Los críticos del software también argumentan que perpetúa el sesgo racial inherente a los datos sobre delitos y el sistema de justicia, lo que podría conducir a detenciones más desproporcionadas de personas de color. Pero los departamentos de policía que apoyan el uso de PredPol dicen que la presencia policial en estas zonas delictivas previstas puede disuadir potencialmente el crimen.
PredPol comenzó como un proyecto de investigación dentro del Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas de UCLA, que utiliza las matemáticas para resolver desafíos científicos y tecnológicos en todos los campos. El equipo de investigación estaba tratando de averiguar si podían predecir el crimen como los científicos predicen las réplicas de los terremotos, pero necesitaban datos para procesarlos. Fue entonces cuando formaron una sociedad informal con el capitán del Departamento de Policía de Los Ángeles, Sean Malinowski.
En teoría, el algoritmo no es muy diferente de los mapas de calor que las fuerzas del orden han utilizado durante años para ubicar las ubicaciones de crímenes pasados. PredPol canaliza datos como la ubicación y la hora de los delitos contra la propiedad y el robo de los informes delictivos en un algoritmo que analiza las áreas que tienen un alto riesgo de cometer delitos en el futuro. Durante las patrullas policiales de rutina, los oficiales miran una computadora portátil dentro de su automóvil para ver "la caja", un pequeño cuadrado rojo que resalta una región de 500 por 500 pies en su mapa del área de patrulla. Estos recuadros indican dónde y cuándo es más probable que ocurra un delito