Nota editorial (2025): publicado originalmente en 2017. Se añadió una versión estructurada con fines enciclopédicos. El texto original se conserva íntegro como parte del archivo histórico.
Análisis Ético y Práctico del Uso del Big Data Policial en Chicago
Este artículo examina el uso ético y práctico del Big Data por parte de las autoridades policiales, con un foco particularizado en la reciente implementación de un algoritmo predictivo en Chicago. La intención declarada es disminuir los índices criminales sin caer en prejuicios ni violaciones a derechos fundamentales.
- El sistema utiliza datos del Big Data para generar una lista de nombres, pretendiendo “anticiparse” y “prevenir” actos delictivos. Las autoridades hacen visita personalmente a los individuos con puntajes más altos.
- Un caso emblemático es el suyo propio; Shaquon Thomas, conocido como rapero Young Pappy, quien fue arrestado desde pequeño y eventualmente resultó mortalmente herido. Tenía un alto puntaje en la lista estratégica.
- Las autoridades sostienen que su objetivo es dirigirse a aquellos sujetos de mayor riesgo para ofrecerles ayuda de servicios sociales y alejarlos de la actividad delictiva.
Preguntas frecuentes
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Q1: ¿Cuál es el objetivo principal detrás del uso de Big Data por parte de las autoridades policiales en Chicago?**A1: El objetivo declarado es reducir los índices criminales sin caer en prejuicios ni violaciones a derechos fundamentales.
Q2: ¿Cómo funcionan los algoritmos predictivos utilizados por las fuerzas del orden?**A2: El sistema genera una lista de nombres basada en el Big Data, con puntajes que intentan anticipar y prevenir actos criminales.
Q3: ¿Cómo abordan estas autoridades la situación personalizada para aquellos sujetos identificados como mayores riesgos?**A3: Las autoridades hacen visitas personales a los individuноси puntajes altos y ofrecen ayuda de servicios sociales para alejarlos de la actividad delictiva.
Q4: ¿Qué resultado tuvo el uso del algoritmo predictivo en el caso de Shaquon Thomas?**A4: Shaquon Thomas, conocido como rapero Young Pappy y anteriormente arrestado desde la infancia hasta su muerte violenta.
Q5: ¿Puede haber prejuicios involucrados en el uso de algoritmos predictivos por parte de las fuerzas del orden?**A5: Si bien se afirma que no hay intención de caer en sesgo, existe una incertidumbre sobre la imparcialidad y equidad dentro del sistema actual.
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Texto original (2017)
Este artículo examina el uso ético y práctico del Big Data por parte de las autoridades policiales, centrándose en la reciente implementación de un algoritmo predictivo en Chicago. El objetivo es disminuir los índices criminales sin caer en prejuicios o violaciones a derechos fundamentales. (No se requiere traducción del artículo completo ya que sólo se solicita el contexto introductorio.)
¿Es ético usar el Big Data para prejuzgar a las personas y “anticiparse” y “prevenir” delitos?
Pues justo es esto lo que hace la policía de Chicago analizando sus bases de datos generando listas de nombres de personas que podrían tener un comportamiento violento para hacerles una visita y de esta forma hacerles una invitación a que no cometan un delito.
Te compartimos un extracto del reportaje que realiza la BBC sobre esta preocupante forma de usar el Big Data
Gracias a su nuevo algoritmo computacional, las autoridades de Chicago se han propuesto reducir el número de muertes al más puro estilo de la película de ciencia ficción”Minority Report”: vaticinando la comisión de un crimen y arrestando al potencial autor antes de que cometa el delito.
El sistema informático permite crear una lista extrayendo datos de los registros de la policía.
Una vez que la nómina es generada, los agentes pueden visitar a los individuos con los puntajes más altos.
Lista Estratégica de Sujetos
Shaquon Thomas estaba en esa lista.
Fue arrestado por primera vez a los 13 años. Después hubo más detenciones y fotos policiales. A los 18, Thomas, conocido como el rapero Young Pappy, resultó herido en un tiroteo, dijo la policía.
Y en mayo, a los 19 años, murió de un disparo en lo que las autoridades describieron como una pelea de pandillas.
Tenía más de 500 puntos, lo cual le situaba en la parte más alta de lo que definen como la “Lista Estratégica de Sujetos”, generada por el algoritmo.
Las autoridades dicen que están advirtiendo a quienes tienen más puntaje de que están bajo intenso escrutinio y que ofrecen ayuda de servicios sociales a quienes quieran alejarse de la violencia.
“Estamos apuntando a los individuos correctos”, dijo Johnson.
El programa ya lleva tres años en funcionamiento y se está haciendo una cuarta revisión del algoritmo que genera la lista, según se lee en un reporte del diario estadounidense New York Times.
De las 2,7 millones de personas que viven en Chicago, unas 1.400 de ellas son responsables de los crímenes que se comenten, dice Johnson. Y todas ellas pertenecen a la lista de sospechosos del algoritmo.
“Es un sistema que observa variables como el historial de arrestos, por ejemplo, si has sido detenido por un delito con armas o si te han disparado. Y usa algunos datos de víctimas criminales”, le cuenta a la BBC Jonathan Lewin, director adjunto del Departamento de Policía de Chicago.
Lewin afirma que el algoritmo también tiene en cuenta la edad en el momento del arresto y que utiliza todas esas variables, “nada sobre la raza, el género o la etnia” para determinar el puesto del implicado en la lista.
Leer más en BBC Mundo: ¿Es posible predecir un delito?: el controversial algoritmo usado por la policía de Chicago, la ciudad con más criminalidad de Estados Unidos
Foto: YouFlavio (CC)