Twitter puede ayudar a predecir crímenes, según un estudio de la Universidad de Virginia

Los tesoros informativos ocultos en los mensajes escritos por los usuarios de Twitter pueden ser extremadamente útiles para la policía en su lucha contra el crimen. Al menos es lo que sostiene un estudio de la Universidad de Virginia (EEUU) según el cual se pueden detectar con antelación y prevenir ciertos delitos o agresiones si se analizan correctamente los tuits.

El estudio, publicado en la revista científica 'Decision Support Systems', concluye que el análisis de tuits geolocalizados permite predecir entre 19 y 25 formas de criminalidad, en especial el acoso, el robo y ciertos tipos de agresión. Una conclusión sorprendente ya que la gente raramente tuitea sobre los delitos que piensa cometer, admite el director del estudio, Matthew Gerber. Sin embargo, esos tuits sí contienen información valiosa sobre la actividad de sus autores o sobre su entorno.

Gerber y su equipo han realizado un análisis lingüístico y estadístico de los tuits de ciertos barrios de Chicago con altos índices de criminalidad y han realizado, siguiendo un modelo predictivo, previsiones sobre los crímenes que pueden producirse en la zona; una información que puede ser útil para la Administración a la hora de desplegar fuerzas policiales o distribuir el presupuesto de seguridad de la ciudad.

Para elaborar las predicciones es necesario contar con datos estadísticos actualizados. Infracciones graves como secuestros o incendios no han podido ser incluidos en los patrones predictivos.

Hacia la "policía predictiva"

Este estudio se enmarca en la idea de la "policía predictiva" que en los últimos años está ganado terreno. De hecho, la investigación de Gerber ha sido financiada por el Ejército de EEUU que, según este experto en informática y tecnología, ya utiliza técnicas similares para determinar las amenazas contra sus fuerzas en Irak o Afganistán.

La policía de Nueva York ya se ha puesto con Gerber para que examine las estadísticas de la ciudad y determine si los resultados obtenidos en Chicago también pueden obtenerse en la Gran Manzana. El investigador, por su parte, espera aplicar ahora la técnica a otras redes sociales.