El Internet de las Cosas va a cambiar la forma de prevenir el crimen

Septiembre 08, 2015 6780
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Fotografía de Jefferb [Pixabay.com] Fotografía de Jefferb [Pixabay.com]

Probablemente en los últimos tiempos hayas venido escuchando, aunque sea de refilón, eso que hablan de la nueva revolución del Internet de las cosas. Un concepto que aunque viene de lejos (Supuestamente bautizado por Kevin Ashton en 1999) ha experimentado su auge en los cinco últimos años.

Hasta ahora, internet ha cambiado el mundo por un motivo: ser capaz de romper las barreras físicas para la comunicación global entre personas. Así, ha sido capaz de conectar como nunca antes personas con personas.

Sin embargo, la aspiración ahora ha cambiado: una vez la conexión entre personas es una realidad, el objetivo es conectar a los objetos que nos rodean con las personas, y del mismo modo, conectar los objetos unos con otros.

Un ejemplo práctico sería introducir en nuestros vehículos un procesador que se conectara directamente a un equipo informático de nuestro mecánico donde se registrarían todos los datos relativos al funcionamiento de nuestro coche. Así, el mecánico sería capaz de contar con información muy completa a la hora de detectar anomalías en nuestro vehículo o saber cuándo se deben realizar reparaciones a través de un seguimiento en tiempo real.

Tal y como ya indicara Marty Mallavibarrena en esta misma publicación, el Internet de las cosas (IoT) puede encontrar en el ámbito de la prevención del crimen un nicho del que sacar mucho partido y que puede ayudar a reducir la criminalidad global. Algunos de los ejemplos mencionados por Mallabibarrena son el control del fraude a través del Big Data, los pronósticos de hostpots o zonas calientes o de riesgo fiables gracias a la posibilidad de almacenar multitud de datos, o la lucha contra delitos ecológicos, el narcotráfico o el tráfico de personas gracias a las smart cities.

Jeong-Yong Byun, Aziz Nasridinov y Young-Ho Park (2014) propusieron un modelo de prevención del crimen a través de la detección de las emociones estructurado en 5 puntos que combinados unos con otros deberían dar lugar, según sus autores, a datos lo suficientemente completos para detectar automáticamente cuándo una persona puede estar siendo víctima de algún tipo de ataque:

1. Wearable technology para detectar emociones. De cara a identificar cuándo un usuario se encuentra en una situación de peligro, un sensor se insertaría en alguna pieza de ropa. Este sensor permitiría conocer en tiempo real el latido de corazón y la temperatura corporal del usuario. Es algo que por sí solo no permite establecer a ciencia cierta cuándo alguien está siendo víctima de un delito, ya que aspectos como la aceleración del pulso o la temperatura corporal pueden obedecer a emociones diametralmente opuestas.

2. Grabación de emociones. Para identificar mejor las emociones, se utilizarían sistemas de monitoreo CCTV que permitieran identificar las sensaciones de una persona a través de la cámara. Los autores proponen un sistema capaz de detectar hasta 36 emociones diferentes.

3. Detección del crimen. Una vez se computa la información obtenida en tiempo real se establecerían unos patrones donde se identificara automáticamente que realmente el usuario puede encontrarse en riesgo. En ese caso, se enviaría una notificación a policía, servicio de emergencias y familiares para que procedieran como consideraran oportuno.

4. Aprovechando los datos obtenidos, se almacenarían en una base de datos que pudiera visualizarse a través de un Sistema de Información Geográfica (GIS).

5. Con todo el volumen de datos almacenados sería posible establecer puntos calientes de criminalidad que puedan ser de ayuda a los cuerpos de seguridad.

El propósito en este caso no es debatir un modelo como el anterior, que por sí solo difícilmente sería funcional, sino mostrar la magnitud de la aspiración. Si os fijáis, en ninguno de los anteriores procesos es necesario el ser humano: las emociones se detectan a través de sensores y cámaras; esa información se envía en tiempo real a un equipo informático que, a través de un algoritmo, decide cuándo hay riesgo, y envía una notificación automática a quien sea necesario; y por si no fuera suficiente, toda esa información se almacena para poder realizar evaluaciones sobre puntos calientes de criminalidad que permitan realizar políticas criminales, algo que quien sabe si en el futuro lo terminará decidiendo una inteligencia artificial.

Se trata de un cambio absoluto de paradigma: de un modelo policial donde actualmente la gestión de la seguridad está sometida principalmente a decisiones humanas, la tecnología pasaría a contar con un protagonismo que podría superar incluso al de los propios agentes.

Sin embargo, tal y como apunta Barbry (2012), una revolución de tal calibre puede resultar tremendamente problemática en el plano legal. Por muy funcional que sea, el choque con aspectos relativos a la privacidad de las personas estaría más que vigente. Por si no había suficiente debate con la vigilancia de unas personas sobre otras, estaríamos también sometido a la vigilancia de las cosas. También hay que tener en cuenta aspectos relativos a la responsabilidad en el caso de que alguna de estas tecnologías falle. Volviendo al ejemplo del coche, hemos visto cómo últimamente Google ha hecho esfuerzos por implementar los vehículos sin conductor. Curiosamente, hace poco uno de estos coches experimentales tuvo un accidente de tráfico. Hasta ahora, cuando se evaluaba quién debía costear las reparaciones en caso de accidente se aludía principalmente a factores humanos. Sin embargo ¿Quién es el responsable en el caso de que quien conduzca es un robot?  En teoría, el responsable debería ser, por lógica, el dueño del vehículo que decidió usar ese sistema bajo su responsabilidad. Sin embargo, si hablamos de modelos de prevención del crimen como el expuesto anteriormente ¿Quién es el responsable en caso de que el sistema identificara erróneamente que se está cometiendo un delito, o viceversa, omitiera un crimen? La responsabilidad, supuestamente, debería llevársela la institución, aunque sería complicado atribuir responsabilidades particulares.

Sea como fuere, creo que empiezo a entender cada vez mejor a Jorge Ramiro cuando hace énfasis en la distinción entre una Criminología Cyborg y la Cibercriminología.

Modificado por última vez en Martes, 08 Septiembre 2015 14:34
Jose Servera

Analista de entornos laborales. Director del Grupo Criminología y Justicia.

Mi experiencia profesional: Desde la finalización de mis estudios universitarios en 2009, mi experiencia profesional se ha basado fundamentalmente en la creación de proyectos personales, algo que se gestó por necesidad pero que se ha convertido en una adicción. Así, el primer proyecto fue Criminología y Justicia, la primera revista digital con contenido criminológico-jurídico en español. Tras esa primera experiencia enriquecedora han surgido entonces diferentes proyectos todos ellos enfocados al ámbito de la difusión de contenidos criminológicos dando lugar desde entonces a Criminología y Justicia MéxicoCriminólogos.euJobooksCrimibooks y ahora Anomics. En 2013 la Sociedad Mexicana de Criminología Capítulo Nuevo León me invitó a participar por primera vez en un congreso en México. A partir de ahí, he impartido charlas como “Emprendimiento Criminológico",“¿Tengo futuro como criminólogo?" y “Problemas y oportunidades de la aceleración tecnológica en criminología". También ha participado en diferentes jornadas de criminología en España, todas ellas relacionadas con la inserción laboral del criminólogo. Compagino además la creación y gestión de proyectos trabajando como tutor de grado de criminología en la Universitat Oberta de Catalunya. La primavera de 2014 publiqué mi primera obra, “Emprender en criminología", que llegó a situarse en el top 100 de ventas de Amazon y que puedes descargar gratuitamente en antitrabajo.com.

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