Un nuevo algoritmo estudia patrones en el momento de los delitos y sus ubicaciones basándose en
Dentro de un modelo separado, la investigaciónel equipo también estudió la respuesta de la policía a los delitos analizando el número de arrestos después de los incidentes y comparando estas tasas entre distritos con diferente nivel socioeconómico. Vieron que el crimen en áreas más ricas condujo a más arrestos, mientras que se realizaron menos arrestos en áreas desfavorecidas. Esto habla del sesgo de la policía.
La herramienta fue probada en Chicago para dos categorías de delitos:
- delitos violentos (asesinatos, agresiones y palizas),
- delitos contra la propiedad (robos, hurtos y robos de vehículos).
El equipo aprovechó estos delitos, ya que es más probable que se denuncien a la policía. Dichos delitos también son menos susceptibles al sesgo de aplicación de la ley.
El nuevo modelo separa los delitos entre sí. Observa las coordenadas temporales y espaciales de eventos individuales para encontrar patrones que permitan predecir el futuro.
El modelo divide la ciudad en sectores y predice el nivel de delincuencia dentro de estos límites en lugar de utilizar los límites tradicionales.
El equipo observa con cautela que la precisiónherramienta no significa que deba usarse como una guía para la aplicación de la ley. En cambio, se recomienda agregarlo al conjunto de herramientas de la política de la ciudad y las estrategias policiales para combatir el crimen.
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