Detectando Patrones Criminales Mediante el Análisis de Umbral.

Como Detectar Patrones Criminales con el Análisis de Umbral

Por Jesús Camacho.

     De acuerdo a Christopher Bruce, un analista criminal puede detectar la posibilidad de un patrón criminal basado en uno de los tres siguientes factores:

1.   Por las coincidencias en los Modus Operandi, detectados mediante la revisión minuciosa de los reportes o actas policiales y sus narrativas.

2.      Por la proximidad geográfica de la actividad criminal, detectada mediante el “mapeo criminal”.

3.      Por volumen excepcional, mediante un tipo de análisis de umbral.

     

     En trabajos anteriores, ya hemos explicado cómo detectar la posibilidad de un patrón criminal mediante las coincidencias de Modus Operandi y por proximidad geográfica; en el presente artículo vamos a explicar el método de detección de patrones criminales, mediante el análisis de umbral.

      Antes de continuar, presentamos el concepto de Patrón Criminal de la Asociación Internacional de Analistas Criminales (IACA por sus siglas en ingles), como sigue: Es un grupo de dos o más delitos evaluados que son únicos motivado a que coinciden en:

1.  Tipo de delito, conducta de los delincuentes o de las víctimas, la propiedad involucrada, o las localidades de ocurrencias.

2.      No existe relación conocida entre víctimas y delincuentes.

3.      Las coincidencias compartidas de los delitos, los hacen distintos al resto de la actividad criminal que está ocurriendo en el mismo periodo evaluado.

     

     El análisis de umbral describe el proceso mediante el cual el analista identifica potenciales patrones criminales mediante volúmenes excepcionales (Bruce). La teoría detrás del análisis de umbral establece que cuando la actividad criminal en una determinada jurisdicción geográfica alcanza niveles significativamente más altos de lo normal, la causa probable, es por algún tipo de patrón criminal presente.

      Los analistas pueden usar métodos estadísticos para determinar cuándo un delito ha alcanzado “un nivel” significativamente más alto de lo normal; en otras palabras, cuando el delito cruza el umbral de lo que se considera el promedio del volumen excepcional de delitos en una jurisdicción.

     La detección de patrones criminales mediante el análisis de umbral es una metodología de complemento de las ya vistas en artículos anteriores; es una excelente metodología de apoyo cuando se trata de alguna organización policial que cuenta con pocos analistas con grandes volúmenes de trabajo, o en jurisdicciones muy grandes donde los analistas no tienen la oportunidad de revisar y analizar diariamente los reportes o actas policiales.

      La metodología del análisis de umbral, se fundamenta en el uso de la Desviación Estándar, técnica estadística que también hemos usado y conocemos de artículos anteriores.

      El procedimiento para detectar posibles patrones criminales mediante el análisis de umbral es sencillo, el analista calcula el promedio de delitos en una jurisdicción especifica en un determinado periodo de tiempo. Si bien los analistas hacen cálculos en base a cualquier periodo de tiempo, la base de comparación más comúnmente empleada para hacer análisis criminal es la mensual. Pongamos en práctica la metodología de detección de patrones criminales mediante el análisis de umbral, con un ejemplo obtenido de “identificando patrones criminales” del analista Christopher Bruce:

     Supongamos que el analista criminal ha decidido efectuar una detección de posibles patrones criminales en materia de secuestros breves, en la jurisdicción de las distintas comisarías o comandos del cuerpo de policía. Para ello, hace un estudio con base mensual de las seis comisarias del cuerpo:

      Comienza por calcular el promedio mensual del delito de secuestro en los últimos ocho (8) años (es necesario que el cuerpo de policía cuente con un sistema de gerencia o manejo de registros) y la desviación estándar de ese rango de años en estudio. No es un proceso automático, ya que obliga al analista a crear hojas de cálculo por cada mes y por cada delito, para obtener la data para hacer el análisis.  

       Veamos el cuadro de data ejemplo para hacer el análisis de umbral:

     Indicando el promedio de secuestros breves en las 6 comisarías, en los meses de mayo en los últimos 8 años, con la respectiva desviación estándar por el periodo evaluado.  

      El analista procede a comparar el promedio de los meses de mayo de los 8 años anteriores, con los secuestros del mes de mayo del año actual con respecto a la desviación estándar de los 8 años anteriores (aplicando la fórmula de tasa de cambio), para obtener en cuanto está la variación de la desviación estándar de los años anteriores, con respecto a los secuestros del mes de mayo actual.

Aplicando la fórmula:

Siendo:

P1: La cantidad de secuestros en el mes de mayo actual.

P2: El promedio de secuestros en los meses de mayo de los 8 años anteriores.

DE1: La desviación estándar del promedio por comisaria de los secuestros de los meses de mayo de los 8 años anteriores.

La fórmula aplicada la observamos en el primer ejemplo con la Comisaria # 1 como sigue:

      Lo que nos indica es que los secuestros breves en el mes de mayo del 2017 en la Comisaria # 1, están 0,56 por debajo de la Desviación Estándar del promedio de los secuestros de los meses de mayo de los 8 años anteriores.  

     Procedemos a completar los cálculos en el resto de las comisarías, para efectuar el análisis de umbral como sigue:   

     Si recordamos de la teoría de la Desviación Estándar, esta nos indica que, en una distribución normal, el 68% de las variables (en nuestro caso el número de secuestros breves en los meses de mayo) se encuentran dentro de la primera desviación estándar con respecto al promedio; 95% de las variables se encuentran dentro de una segunda desviación estándar; y un 99,7% de las variables se encuentran dentro de una tercera desviación estándar. Aplicando esta teoría a ejemplos de la vida real, el analista puede emplear la siguiente terminología para sus análisis: 

     Aplicando esta terminología fundamentada en la teoría de la desviación estándar en nuestro análisis, podemos observar que los secuestros breves en el mes de mayo del 2017 en las comisarías # 1, 2 y 4, están dentro del rango de una desviación estándar (en ambos sentidos), y son en consecuencia de un volumen no excepcional; o como se indica en la tabla de la metodología, están en un rango que podemos considerar como “normal”.

       Por el lado contrario, las comisarías # 3 y 5, están presentando un volumen excepcionalmente alto en los niveles del delito de secuestro “caliente”, que nos indica la posibilidad de que estamos ante un patrón criminal del delito de secuestro. La comisaria # 6 por su lado, está presentando una baja excepcional en los niveles del delito de secuestro “muy frío”, algún factor debe estar causando ese comportamiento del delito.

     Si bien el alto o excepcional volumen de los niveles del delito de secuestro en las comisarías # 3 y 5, no significa necesariamente que cada delito de secuestro cometido en la jurisdicción pueda ser parte de un patrón criminal, si obliga al analista criminal hacer un alto en sus múltiples actividades diarias y revisar en detalle los reportes de secuestros de los meses de mayo, para verificar si ciertamente se encuentra ante un patrón criminal o simplemente es un alto volumen del delito.  Solo mediante el estudio de las características que definen un patrón criminal, es que el analista podrá elaborar una conclusión confiable.  

     El problema con esta metodología de trabajo, es que le implica al analista hacer cálculos totales mes tras mes, lo que lo hace una labor extenuante en muchos casos, aun contando con un buen sistema de base de datos de los registros de la data criminal del cuerpo de policía. Pero por otra parte y aun con esta desventaja, es una herramienta muy útil en cuerpos de policía donde el volumen de trabajo de los analistas es muy fuerte, y los números de casos muy elevados.   

Bibliografía:

Christopher Bruce, The Crime Analyst Hotspot. Identifying crime patterns.

International Association of Crime Analysts (IACA), Definiciones de Patrón del Crimen para análisis táctico, Comité de Estándares, Métodos y Tecnología (SMT). Libro Blanco 2011-01.

Maria Elizabeth Cristofoli. Manual de Estadística con Excel. Promedio y desviación estándar. Editorial Comicron.

Shawn Hutton, Incident-Based Crime Analysis Manual, Location of ocurrence analysis, Illinois Criminal Justice Authority.

Steven Gottlieb, From first report to final arrest, Modus Operandi, Pattern Detection and Correlation Analysis, Alpha Publishing, California.