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18-06-2015 | 13:24

Big Data Cop vs. Delincuencia en Los Angeles

LAPD Big Data

El futuro contra el crimen se perfila a través del esfuerzo tecnológico presente. Prueba de ello es el estudio y aplicación real de Big Data y Analytics, que está realizando en California el Departamento de Policía de Los Angeles (LAPD).

Punto de partida científico

Para ello, se basan en un modelo matemático creado por el profesor Jorge Moher (Santa Clara University) para predecir nuevas réplicas de terremotos; dado que cuando un terremoto sucede, hay una alta probabilidad que haya réplicas en poco tiempo.

Para comprobar la hipótesis a nivel policial, se analizaron datos sobre los 13 millones de delitos cometidos en la ciudad de Los Ángeles en 80 años. Siempre que un crimen se cometía, más probabilidad había de un nuevo acto delictivo en la misma zona. Y probaron que el patrón  del modelo de aquellas actividades criminales se asemeja al del modelo de predicción de réplicas de terremotos.

Aplicación policial en la realidad

Mediante Big Data, el LAPD comenzó en 2014 un proyecto piloto para la aplicación del modelo matemático de Moher; pretendiendo predecir las áreas de Los Ángeles con mayor probabilidad de cometerse delitos diarios. El algoritmo aplicado identifica los puntos conflictivos de crimen regular en dichas zonas, y las comisarías de distrito son avisadas de la probabilidad de delito y tipo; de cara a preparar a los policías disponibles en cada turno.

Las probabilidades obtenidas abarcan un espacio temporal máximo de 12 horas. Por ello se refuerza el patrullaje en los espacios conflictivos dentro de la zona geográfica en donde es más alta la probabilidad de delito en las horas de validez de predicción. Para medir resultados y eficiencia, los datos son transferidos en tiempo real a la central de la Policía.

Resultados

Mediante el software de Big Data y Analytics empleado, se ha obtenido una reducción del 33 % en robos, del 21 % en crímenes violentos y del 12 % en crímenes contra la propiedad en las áreas donde el software es usado.

El Departamento de Policía de Los Angeles espera que con la actualización constante de datos el modelo sea más preciso y abarque un periodo temporal mayor. Permitiendo por tanto mayor precisión en tiempo real en la detección y anulación de delitos diarios.

Fuente de la Noticia: Datafloq

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