Twitter predice 19 de 25 tipos de crímenes, en especial el acoso y robo, antes de que ocurran con apoyo de la geolocalización, de acuerdo con un estudio de la Universidad de Virginia publicado en el periódico científico “Decision Support Systems”.

 

Matthew Gerber, autor principal del estudio e integrante del Laboratorio de Tecnología Predictiva de la Universidad de Virginia, dijo que “resulta obvio” que nadie va a tuitear su intención directa de cometer un delito, la clave está en lo que el usuario sí publica sobre rutina diaria.

 

“Aunque los tuits no tengan relación directa con un crimen, contienen elementos valiosos sobre las actividades de sus autores o sobre su barrio y su entorno”, explica Gerber.

 

 

Cómo funciona

 

Gerber y sus colegas analizaron los tuits de algunos vecindarios de Chicago, apoyados en la base de datos de la criminalidad en la ciudad.

 

Los investigadores formularon “predicciones útiles sobre áreas donde era probable que ciertos tipos de delitos se produjeran”, lo cual permitiría el despliegue oportuno de recursos de la policía para hacer frente a los incidentes. (Con información de EFE)

 

El estudio analiza  los miles de mensajes para identificar automáticamente los temas de discusión en una ciudad; a continuación, incorpora estos temas en un modelo de predicción delincuencial.

 

“La gente tuitea sobre sus actividades de todos los días”, explica Gerber. “Estas actividades rutinarias los colocan en un contexto en el cual hay posibilidades de que ocurra una infracción. Por ejemplo, si yo y muchas otras personas tuiteamos que vamos a emborracharnos esta noche, sabemos que tendrán lugar algunas infracciones asociadas al alcohol”.

 

Identifica zonas de criminalidad

 

“Este acercamiento permite al analista visualizar e identificar rápidamente las zonas con fuerte criminalidad”, explica el estudio, “dado que las potenciales infracciones a menudo ocurren en lugares donde este tipo de crímenes ya han sido cometidos”.

 

Gerber pone como ejemplo que si bien la mayoría de la gente no declara su intención de entrar en una pelea, tuits con palabras como “borracho” o “perdido” podrían ser capaces de predecir un asalto.

 

 

Financiado por el Ejército

 

Gerber fue contactado por la policía de Nueva York para poner en marcha su método y determinar si los resultados que obtuvo en Chicago son también exitosos en la “capital del mundo”.

 

“Lo que aún no estudiamos es si estos resultados pueden reducir la criminalidad”, dijo Gerber. “Esa es otra etapa”.

 

Este estudio de la Universidad de Virginia fue financiado por el ejército estadounidense, que, de acuerdo con Gerber, utiliza técnicas similares para determinar amenazas hacia sus fuerzas en Irak y Afganistán.