Así trabaja el equipo de Interior que predice el perfil de los asesinos

En las primeras horas tras la desaparición del niño Gabriel Cruz en Almería, las sospechas iban en todas direcciones. "Detenido por saltarse una orden de alejamiento un conocido de la madre de Gabriel", decía un titular. Tras el hallazgo del cadáver, fue detenida Ana Julia Quezada, pareja del padre del pequeño.

Meses después, en la Secretaría de Estado de Seguridad, decidieron probar un nuevo software predictivo con el caso ya esclarecido de Gabriel. Introdujeron las características que se sabían al principio: varón, menor de 10 años, perfil familiar, circunstancias de la desaparición. El programa devolvió que el sospechoso más probable era mujer y cercana a la familia.

En el último año, el equipo del Ministerio del Interior que maneja estas herramientas predictivas ha colaborado con las fuerzas policiales en la investigación de cinco homicidios.

Uno de esos casos fue un neonaticidio en una provincia costera. Consultaron el software para ver qué decía de casos similares. Las conductas suicidas, por ejemplo, están sobrerrepresentadas en este tipo de delitos. "No es causa-efecto", dice José Luis González, teniente coronel de la Guardia Civil, doctor en Psicología y jefe del área de Estudios del Gabinete de Coordinación de la Secretaría de Estado de Seguridad. "Pero imagina que en ese caso encuentran en la misma ciudad del cadáver del bebé una mujer que se ha suicidado. Igual hay que investigar por ahí. Sin esto, igual se consideran hechos aislados", añade.

El análisis de grandes cantidades de datos (big data) para predecir patrones no es un recurso nuevo, pero ha sido poco explotado en seguridad. Es más común el patrullaje predictivo: calcular dónde pueden ocurrir más crímenes en una ciudad y mejorar la presencia policial. Estos métodos son comunes en marketing y publicidad: si un varón de 35 años es soltero, vive de alquiler, tiene un coche caro, es aficionado al fútbol y hace deporte, es más probable que sea receptivo a tal producto. A partir de la combinación de multitud de variables objetivas, se predicen probabilidades.

El equipo dirigido por los jefes de área José Luis González y el policía nacional Juan José López Ossorio intenta lentamente usar estos recursos con más eficacia: "Esto es el futuro y está por hacer. Vemos el campo abierto y vamos a tratar de ocuparlo. Lleva tanto estando verde que caerá por su propio peso", dice González.

Cada año hay 2 millones de delitos en España. El modo más fiable de predecirlos es observar cómo han sido en años previos

Cada año hay 2 millones de delitos en España. El modo más fiable de saber sus detalles es mirar cómo han sido en años previos. En la base de datos de homicidios, cuya existencia reveló EL PAÍS, están los casos solo de 2010 a 2012, poco más de 600. Graphext, el software que usa inteligencia artificial y con el que analizan ese grupo de delitos, advierte entre otras cosas si el resultado que da es estadísticamente significativo.

Es solo el principio de un camino lleno de cautela: "Ahora la capacidad predictiva, por lo menos en homicidios, es limitada porque serían necesarios muchos más casos. Cuando usamos una base de datos en sentido predictivo, primero la analizamos a fondo con SPSS, Python y otras técnicas estadísticas", dice Jorge Santos, sociólogo, investigador de la Universidad Autónoma de Madrid y miembro del equipo de la Secretaría de Estado de Seguridad.

La policía predictiva no pretende lógicamente identificar al culpable. Da solo una probabilidad y, aunque sea aplastante, siempre hay excepciones. Pero los humanos somos muy previsibles, y la mayoría de los delincuentes, también. Es un recurso incalculable para levantar investigaciones iniciales que quizá no avanzan. "Sistematiza la experiencia del esclarecimiento de muchos casos y elimina el sesgo humano, porque la información se recoge, codifica y analiza de manera objetiva", dice Santos.

La joya de la corona

En 2007, González se ocupó del lanzamiento de la herramienta contra la violencia de género VioGén, "la estrella de la policía predictiva española", según dice. En esos casos, el reto no es definir al culpable, sino medir el riesgo: "Sabemos la probabilidad que tiene cada denunciado de reincidir", explica González. El éxito del sistema se explica porque la mayoría de asesinadas no había denunciado: de cada 100 mujeres asesinadas por sus parejas, solo entre 14 y 16 habían denunciado antes. Y de las que habían denunciado, en algunos casos el homicidio se da años después, cuando los controles no mantenían al mismo nivel de exigencia.

Los pirómanos forestales son otro caso donde la predicción espera resolver más casos: solo un 1% de los incendios provocados en España se esclarece. Hace unas semanas, Antonio Vercher, fiscal de Medio Ambiente, firmó un acuerdo con el equipo de Rosario Delgado, matemática de la Universidad Autónoma de Barcelona, para avanzar en el desarrollo del modelo predictivo del pirómano forestal. Como con los homicidios, el modelo es capaz de predecir las características más probables del autor a partir de las del incendio y aprende según aumenta la base de datos. "En el proceso de validación se hizo una estimación de la tasa de acierto, que globalmente fue de un 55%, pero que dependía mucho de la variable del autor que se quisiera predecir, e iba de un 30% a un 87%", dice Delgado.

El modelo de predicción de incendiarios ya ha competido contra humanos

El modelo de incendios ya ha competido contra humanos. Se escogieron 10 casos resueltos y un grupo de expertos en perfilado de incendiarios. Se les dieron a todos las características de los incendios y debían acertar rasgos de los autores: el porcentaje de acierto de los expertos fue del 40% y del modelo, un 60%.

El gran drama de todos estos procesos es recopilar los datos. La Secretaría de Estado tiene un buen sistema estadístico, pero no da suficientes detalles de cada caso. Eso está solo en los atestados, que nunca se han vaciado ni definido según unas variables claras que ayuden a predecir crímenes. "Los atestados no están cuantificados. Están en papel, pdf o Word, metidos en cajas", dice González. El cambio de rutinas es necesario y arduo: "Los atestados nunca han tenido una finalidad como la que estamos planteando ahora: que se pueda extraer información de interés criminológico, que sirva para hacer análisis estadísticos, crear tipologías, emplearlos para crear grandes bases de datos y en definitiva usarlos con finalidad predictiva", explica Santos.

Esa labor recae ahora en este equipo de más 300 personas centralizadas en Madrid y repartidas en todas las provincias. La mayoría son "gente de másteres, doctorandos o estudiantes que hacen sus trabajos finales para nosotros", dice González. Como Gabinete de Estudios, la colaboración con la academia es clave. El trabajo humano de rellenar casillas de miles de líneas con docenas de variables en cada una es la gasolina del sistema predictivo.

González tiene en marcha nuevos retos. Uno de sus investigadores trabaja sobre casos de desaparecidos que han acabado en muerte. La intención es ver qué variables iniciales predicen el riesgo mortal o no de la persona que desaparece. Será un modo de afinar los recursos ante cada nuevo caso de desaparecidos.

La mejora de la valoración del riesgo de radicalización de presos yihadistas en cárceles es otro desafío. González también aspira a definir mejor cómo es la violencia contra las personas mayores, que da 100.000 denuncias al año. En algún momento llegarán los cientos de miles de delitos contra la propiedad, de los que se esclarece un 40%.

"La idea es cómo hincarle el diente de una manera estratégica a la información policial", explica González, que tiene la idea de ver algún día un Centro Nacional de Análisis Criminal. El primer paso es dar a conocer la policía predictiva y hacer ver a los agentes que sirve para algo.