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Un logaritmo ideado en Castellón predice delitos y permite hacer mapas de riesgo

EP

Sábado, 19 de diciembre 2015, 23:23

Un modelo matemático desarrollado bajo la dirección del catedrático Jorge Mateu en la Universitat Jaume I de Castellón, permite predecir y prevenir delitos. De este modo, agentes de policía y las administraciones públicas podrán contar en un futuro próximo con este sistema logarítmico que indicará dónde se va a producir una incidencia en los municipios en los que se establezca.

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«No es magia», asegura la empresa de gestión policial Eurocop, creadora de Pred-Crime, como lo han denominado: «Es una cuestión matemática y de probabilidad, y es real». Adelantarse al futuro echando un vistazo al pasado es el objetivo del programa, que a partir de 2016 se va a implantar como experiencia piloto en la localidad madrileña de Rivas Vaciamadrid y en Castellón de la Plana, donde precisamente se están desarrollando las primeras pruebas del sistema.

Este modelo de inteligencia policial utiliza una inmensa base de datos procedente de los delitos y faltas ya cometidas, que alimenta una serie de modelos y algoritmos matemáticos para generar mapas de riesgo «exactos y confiables» que ayudarán a predecir y prevenir.

Muchos datos proceden de la Policía local, pero el sistema va más allá y analiza decenas de variables que abarcan desde estudios socioeconómicos hasta teorías criminológicas, el clima, la iluminación y presencia de cámaras en las calles, o la cercanía de zonas verdes. Todo ayuda a la hora de saber dónde se cometerá el siguiente delito.

Los creadores aseguran que este programa, a diferencia de otros, que ya existen en mercados internacionales y que están limitados a algunas infracciones menores, puede augurar cualquier tipo de delito que se haya producido con anterioridad.

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Infracciones, accidentes de tráfico, delitos de arma blanca, robos menores, comportamientos incívicos, pintadas de grafitis... El catálogo es casi infinito y abarca cualquier incidencia que haya sufrido ese punto de la ciudad en el pasado.

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