La analítica predictiva es una ciencia en ciernes que, salvo sonados patinazos como la fracasada Google Flu Trends, a menudo demuestra el poder de los datos, su gran potencial en los más diversos ámbitos, entre los que la predicción del crimen constituye un tema recurrente.
En los últimos años han sido muchos los intentos de aplicar tecnologías innovadoras basadas en los grandes datos, unos más exitosos que otros, pero siempre apoyándose en estadísticas policiales que exigían un procesamiento tremendamente complejo.
En esta ocasión, sin embargo, la costosa minería de datos no ha sido necesaria para obtener la información buscada, concretamente para saber en qué barrio de una ciudad se va a producir un crimen.
La bases de datos Smart Steps, un producto de Telefónica por ahora sólo disponible en Reino Unido, permite predecir con hasta un 70 por ciento de fiabilidad en qué zona se cometerá un robo o un asesinato en las calles de Londres.
Lo hace a partir de los datos de los móviles y sin necesidad de conocer la identidad de sus usuarios, sólo a partir de un perfil socio demográfico de la zona y la actividad las antenas móviles que utiliza para calcular cuántas personas hay concentradas en una determinada área.
El proyecto se creó durante la Campus Party de 2013 celebrada en la capital londinense, como respuesta al retoplanteado por el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), Telefónica y el Open Data Institute para desarrollar una herramienta de predicción criminalística aplicable en la ciudad anfitriona del evento.
Las datos en tiempo real podrían aumentar su eficacia
Hasta ahora, se había comprobado que los datos socio demográficos del barrio permitían predecir en un 62 por ciento la probabilidad de que hubiese un crimen.
Ahora, gracias a este sistema, el porcentaje alcanza el 70 por ciento sólo mediante la combinación de esos mismos datos obenidos del Open Data Institute con datos móviles de red.
Los investigadores confían en poder aumentar su efectividad trabajando con datos en tiempo real, pues su comprobación se realizó a partir de estadísticas mensuales recopiladas por el Open Data Institute, lo que supuso una serie de limitaciones.
A diferencia de las estadísticas oficiales, los datos inferidos del tráfico de los móviles podrían mejorar ese porcentaje, y lo mismo esperan del estudio de determinados crímenes, con mayor predictibilidad, sobre los que actualmente están trabajando.
El uso de la información proporcionada por el Internet de las cosas en combinación con datos sociodemográficos disponibles a nivel estadístico, en este caso, al menos, ha demostrado ser más factible que las tradicionales herramientas de Big Data, orientadas a un análisis predictivo que implica mucha mayor dificultad.
Todo un ejemplo de la gran versatilidad y potencialidades que ofrece el universo Big Data para poder realizar predicciones en favor del bien público, en este caso para predecir con un importante nivel de acierto si habrá crímenes en un futuro inmediato.
Fuente imagen: Simon Howden / FreeDigitalPhotos.net
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