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Algoritmo predice crímenes con una semana de anticipación

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Editado por Eduardo Venegas
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EN RESUMEN

  • ¿Podría desarrollarse este algoritmo para evitar ataques en el mercado de las criptomonedas?
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Investigadores de la Universidad de Chicago han desarrollado un algoritmo que predice crímenes con semanas de anticipación. ¿Podría usarse para prevenir hacks?

Todo esto sucede en un radio de 300 metros con 90% de precisión. El trabajo fue publicado en la revista Nature.

El sistema aprende patrones a partir de datos disponibles públicamente sobre delitos relacionados con la violencia y la propiedad, dicen los investigadores. Dichos eventos son menos propensos al sesgo policial, según los autores del informe.

El modelo aísla el crimen observando las coordenadas temporales y espaciales de eventos individuales y detectando patrones para predecir futuros incidentes.

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El algoritmo divide la ciudad en “placas espaciales” de unos 300 metros de ancho y predice infracciones en estas áreas.

Los investigadores dijeron que los modelos anteriores se basaban más en el vecindario tradicional o en los límites políticos, que son propensos a los sesgos.

El autor principal del estudio, Ishanu Chattopadhyaya, concluyó que la alta precisión de la herramienta no significa que deba usarse en la gestión de políticas de aplicación de la ley. Agregó que los departamentos de policía no deberían usarlo para la intrusión preventiva en los vecindarios para prevenir el crimen.

Chattopadhyay dijo: “Esto no es magia; hay limitaciones, pero lo probamos y funciona muy bien”.

En cambio, el algoritmo debe agregarse al conjunto de herramientas de política urbana y las estrategias policiales de lucha contra el crimen. El científico afirmó que “hemos creado un gemelo digital del entorno urbano. Si proporciona datos sobre lo que sucedió en el pasado, le informará sobre el futuro”.

Investigadores: Otras solicitudes

El equipo también investigó la respuesta de la policía al crimen, analizando la cantidad de arrestos luego de los incidentes y comparando las tasas entre vecindarios.

Descubrieron que las tasas de delincuencia más altas en los vecindarios más ricos conducían a más arrestos. En las zonas pobres, lo contrario era cierto. Según los investigadores, esto puede indicar un desequilibrio en la respuesta policial.

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La herramienta se probó utilizando datos históricos de Chicago. El modelo también funcionó bien con datos de otras siete ciudades de Estados Unidos: Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, Portland y San Francisco.

En agosto de 2021, el Pentágono probó un sistema de decisión capaz de predecir eventos con varios días de anticipación. Entonces, la pregunta sigue siendo … ¿podría desarrollarse un algoritmo de este tipo para evitar los hacks criptos? Será mejor que vigilemos este espacio.

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julia.kurtz
Jornalista de dados
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