En la actualidad, los departamentos de Policía deben incrementar su efectividad mientras sus presupuestos se reducen significativamente. Por ejemplo, los fondos federales destinados a financiar los presupuestos locales de los departamentos policiales de Estados Unidos han disminuido un 81 por ciento desde el año 2001, según el Congreso de Alcaldes de Estados Unidos.
En este sentido, el análisis predictivo juega un papel esencial a la hora de pronosticar actividades criminales de manera efectiva y determinar las acciones más adecuadas mediante asignación de recursos limitados y el despliegue de fuerzas policiales para proteger a los ciudadanos frente a saqueos, robos de coches o crímenes violentos.
El software SPSS Predictive Analytics de minería de datos y de textos, recolección de datos y estadísticas permite a las agencias para el cumplimiento de la ley anticipar el comportamiento criminal mediante el rápido análisis de enormes cantidades de datos sobre incidentes –examinado también las condiciones en que estos actos han tenido lugar, como la hora del día, las condiciones climatológicas, los eventos de gran afluencia que había en la ciudad o incluso si la fecha coincide con los días en que se pagan las nóminas- para asegurar la seguridad de los ciudadanos.
Como ejemplo pionero, el Departamento de Policía de Memphis, Tennessee, combate el crimen de manera proactiva gracias a una aproximación centrada en el análisis de datos.
El organismo se basa en el análisis predictivo con el fin de realizar mapas, identificar y establecer una relación entre los barrios y los ‘puntos calientes’ de actividad criminal por toda la ciudad, como puede ser la zona exterior del pabellón donde tiene lugar un concierto o cualquier otra área urbana específica.
También es posible analizar tendencias criminales, como los robos de coches producidos en una noche de lluvia. En uno de estos puntos calientes, la Policía de Memphis ha logrado reducir el índice de atracos hasta en un 80 por ciento con la incorporación de la tecnología de análisis predictivo de SPSS.
El Departamento de Policía de Memphis analiza patrones criminales, mapas de tendencias y mapas de puntos calientes, además de los registros de llamadas de ciudadanos a la policía, con el fin de identificar y analizar los lugares donde se llevan a cabo los distintos robos.
Al anticiparse a la actividad criminal, el organismo puede destinar recursos con mayor efectividad, incluyendo el envío directo de patrullas, un mayor control del tráfico, la asignación de destacamentos y fuerzas de operaciones, vigilancia cercana o el inicio de investigaciones concretas, todo ello pensado para reducir el índice de crímenes.
Larry Godwin, director de la Policía de Memphis, comenta que “ahora podemos optimizar la asignación de nuestros recursos para cubrir las necesidades de los ciudadanos y combatir mejor el crimen. El software Predictive Analytics también ha permitido al Departamento mejorar las comunicaciones con políticos y ciudadanos acerca del índice de crímenes de la ciudad, nuestros esfuerzos por resolverlos, las futuras necesidades para incrementar nuestras capacidades y la efectividad de nuestras acciones”.
“Esta comunicación mejora principalmente al ser capaces de proporcionar información sobre crímenes que están teniendo lugar en zonas específicas de la ciudad y en días concretos de la semana, con un lapso aproximado de dos horas. En resumen, Predictive Analytics permite a la Policía de Memphis dirigir sus efectivos a las áreas que más lo necesitan, en el día y hora precisos”, sentencia Godwin.
Igualmente, el Departamento de Policía de Richmond, Virginia, ha conseguido reducir el índice de asesinatos en un 30 por ciento y el de violaciones en un 20 por ciento entre 2006 y 2007, utilizando el software Predictive Analytics de SPSS.
El organismo se basa en la tecnología de SPSS para predecir y mapear los crímenes, para comprender que si un comportamiento criminal sigue un patrón identificable (hora, lugar, hechos pasados o circunstancias concretas), es posible utilizar estos factores que caracterizan los actos criminales para predecir su repetición y mejorar la seguridad de los ciudadanos de Richmond.
Por su parte, el Departamento de Policía de Macon, Georgia, está consiguiendo establecer una mayor seguridad en los barrios de la ciudad al reducir los crímenes con armas de fuego.
El organismo trabaja con la iniciativa federal Project Safe Neighborhoods y con Applied Research Services, firma de consultoría especializada en la investigación de justicia criminal. Macon ha podido así optimizar la inversión y detener los crímenes cometidos con armas de fuego gracias a la identificación de los delincuentes más violentos y peligrosos.
Cada vez que un delincuente es detenido o condenado por un crimen, sus datos entran a formar parte del Registro de Historia Criminal del Estado. La consultora Applied Research Services utiliza el Análisis Predictivo de SPSS para analizar estos datos e identificar un reducido grupo de delincuentes con amplio historial delictivo en el uso de armas de fuego.
El análisis proporcionado por la tecnología de SPSS facilita a la ciudad de Macon toda la información relacionada con nueva actividad criminal entre los miembros de este grupo, permitiendo así al sistema de justicia criminal dirigir mejor los recursos disponibles para garantizar el cumplimiento de la ley y procesar a los delincuentes más peligrosos que utilizan armas de fuego.
Cientos de organismos municipales, locales, provinciales, autonómicos y estatales -como la Agencia de Policía Holandesa (KLPD) y la Regiopolitie Groningen de Holanda o la Policía de West Midlands y la Policía Superior de Manchester en Reino Unido- emplean el software Predictive Analytics de SPSS con el fin de luchar frente al crimen y obtener feedback de los ciudadanos. También se utiliza para detectar el fraude, cobrar impuestos, combatir los ataques en Internet y ampliar las acciones de vigilancia y seguridad.