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Vigilancia predictiva

La vigilancia predictiva consiste en el uso de las matemáticas, el análisis predictivo y otras técnicas analíticas en la aplicación de la ley para identificar posibles actividad...

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La vigilancia predictiva consiste en el uso de las matemáticas, el análisis predictivo y otras técnicas analíticas en la aplicación de la ley para identificar posibles actividades delictivas. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] Un informe publicado por la Corporación RAND identificó cuatro categorías generales en las que se engloban los métodos de vigilancia predictiva: métodos para predecir delitos, métodos para predecir delincuentes, métodos para predecir la identidad de los perpetradores y métodos para predecir las víctimas de delitos. [ 4 ]

Metodología

La vigilancia predictiva utiliza datos sobre la hora, el lugar y la naturaleza de delitos pasados ​​para brindar información a los estrategas policiales sobre dónde y a qué horas deben patrullar o mantener presencia las patrullas , con el fin de optimizar el uso de los recursos y maximizar las posibilidades de disuadir o prevenir futuros delitos. Este tipo de vigilancia detecta señales y patrones en los informes de delitos para anticipar si habrá un aumento repentino de la delincuencia, cuándo podría ocurrir un tiroteo, dónde se producirá el próximo robo de vehículos y quién será la próxima víctima. Los algoritmos se generan teniendo en cuenta estos factores, que consisten en grandes cantidades de datos que pueden analizarse. [ 5 ] [ 6 ] El uso de algoritmos crea un enfoque más eficaz que acelera el proceso de vigilancia predictiva, ya que puede incorporar rápidamente diferentes variables para producir un resultado automatizado. A partir de las predicciones que genera el algoritmo, estas deben combinarse con una estrategia de prevención, que generalmente envía a un agente al lugar y la hora previstos para el delito. [ 7 ]

La policía también puede utilizar datos recopilados sobre tiroteos y sonidos de disparos para identificar la ubicación de los mismos. La ciudad de Chicago utiliza datos combinados de estadísticas de delincuencia y mapeo de población para mejorar la vigilancia e identificar patrones. [ 8 ]

Otros enfoques

En lugar de predecir delitos, la vigilancia predictiva puede utilizarse para prevenirlos. El enfoque de la " ética del cuidado basada en la IA " reconoce que algunos lugares presentan mayores índices de delincuencia como consecuencia de condiciones ambientales negativas. La inteligencia artificial puede emplearse para minimizar la delincuencia atendiendo a las necesidades identificadas. [ 9 ]

Historia

Irak

Al concluir las intensas operaciones de combate en abril de 2003, se dispersaron artefactos explosivos improvisados ​​(IED) por las calles de Irak. Estos artefactos se desplegaron para monitorear y contrarrestar las actividades militares estadounidenses mediante tácticas de vigilancia predictiva. Sin embargo, la extensa área cubierta por estos IED hizo que fuera inviable para las fuerzas iraquíes responder a cada presencia estadounidense en la región. Este desafío dio origen al concepto de "puntos críticos de acción": zonas con altos niveles de actividad, pero demasiado extensas para un control efectivo. Esta situación presentó dificultades para el ejército iraquí a la hora de seleccionar ubicaciones óptimas para la vigilancia, el despliegue de francotiradores y las patrullas de ruta en las áreas monitoreadas por los IED.

Porcelana

Las raíces de la vigilancia predictiva se remontan al enfoque político de la gobernanza social, en el que el líder del Partido Comunista Chino, Xi Jinping, anunció en una conferencia de seguridad en 2016 que la agenda del régimen chino es promover un país armonioso y próspero mediante el uso extensivo de sistemas de información. [ 10 ] Un ejemplo común de gobernanza social es el desarrollo del sistema de crédito social , donde se utilizan macrodatos para digitalizar identidades y cuantificar la confiabilidad. No existe en Occidente otro sistema de evaluación ciudadana comparable, integral e institucionalizado. [ 11 ]

El aumento en la recopilación y evaluación de información pública y privada agregada por parte de la fuerza policial de China para analizar delitos pasados ​​y pronosticar actividad delictiva futura es parte de la misión del gobierno de promover la estabilidad social mediante la conversión de la policía basada en inteligencia (es decir, el uso efectivo de la información) en informatización (es decir, el uso de tecnologías de la información) de la policía. [ 10 ] El aumento en el empleo de macrodatos a través del sistema de información geográfica policial (PGIS) está dentro de la promesa de China de coordinar mejor los recursos de información entre departamentos y regiones para transformar el análisis de patrones y tendencias delictivas pasadas en prevención y represión automatizadas del delito. [ 12 ] [ 13 ] El PGIS se introdujo por primera vez en la década de 1970 y se utilizó originalmente para la gestión interna del gobierno e instituciones de investigación para el levantamiento y la planificación de ciudades. Desde mediados de la década de 1990, el PGIS se ha introducido en la industria de seguridad pública china para fortalecer a las fuerzas del orden mediante la promoción de la colaboración policial y el intercambio de recursos. [ 12 ] [ 14 ] Las aplicaciones actuales del PGIS todavía se encuentran dentro de las etapas de servicios de mapas públicos, consultas espaciales y mapeo de puntos críticos . Su aplicación en el análisis y la predicción de trayectorias delictivas aún se encuentra en fase exploratoria; sin embargo, la promoción de la informatización de la labor policial ha impulsado mejoras basadas en la nube para el diseño de PGIS, la fusión de datos espaciotemporales de múltiples fuentes y el desarrollo de análisis y visualización de macrodatos espaciotemporales policiales. [ 15 ]

Aunque en China no existe un programa nacional de predicción policial, entre 2015 y 2018 se llevaron a cabo proyectos locales en regiones como Zhejiang , Guangdong , Suzhou y Xinjiang , que se promocionan como sistemas de predicción policial o constituyen pasos previos hacia ellos. [ 10 ] [ 16 ]

Zhejiang y Guangdong habían establecido la predicción y prevención del fraude en telecomunicaciones a través de la recopilación y vigilancia en tiempo real de actividades sospechosas en línea o de telecomunicaciones y la colaboración con empresas privadas como el Grupo Alibaba para la identificación de posibles sospechosos. [ 17 ] La operación de vigilancia predictiva y prevención del delito implica alertar con antelación a víctimas específicas, con 9.120 llamadas de advertencia realizadas en 2018 por la fuerza policial de Zhongshan junto con la interceptación directa de más de 13.000 llamadas telefónicas y más de 30.000 mensajes de texto en 2017. [ 10 ]

En Guangdong también se investigan los delitos relacionados con sustancias, en particular por la policía de Zhongshan , que fue la primera ciudad en utilizar en 2017 el análisis de aguas residuales y modelos de datos que incluían el consumo de agua y electricidad para localizar zonas de alta incidencia de delitos relacionados con las drogas. Este método condujo a la detención de 341 sospechosos en 45 investigaciones criminales diferentes hasta 2019. [ 18 ]

En China , la Oficina de Policía de Suzhou adoptó la vigilancia predictiva desde 2013. Durante 2015-2018, varias ciudades de China adoptaron la vigilancia predictiva. [ 19 ] China ha utilizado la vigilancia predictiva para identificar y seleccionar a las personas que serán enviadas a los campos de internamiento de Xinjiang . [ 20 ] [ 21 ]

El sistema de policía predictiva de la plataforma integrada de operaciones conjuntas (IJOP) es operado por la Comisión Central de Asuntos Políticos y Jurídicos . [ 22 ]

Europa

En Europa ha habido una resistencia significativa contra la vigilancia predictiva y el uso más amplio de la inteligencia artificial en la labor policial, tanto a nivel nacional como de la Unión Europea. [ 23 ]

El proyecto danés POL-INTEL está operativo desde 2017 y se basa en el sistema Gotham de Palantir Technologies . El sistema Gotham también ha sido utilizado por la policía estatal alemana y Europol . [ 23 ]

La vigilancia predictiva se ha utilizado en los Países Bajos . [ 23 ]

Estados Unidos

En Estados Unidos , la práctica de la vigilancia predictiva ha sido implementada por departamentos de policía en varios estados como California, Washington, Carolina del Sur, Alabama, Arizona, Tennessee, Nueva York e Illinois. [ 24 ] [ 25 ]

En Nueva York, el Departamento de Policía de Nueva York (NYPD) ha comenzado a implementar un nuevo programa de seguimiento de delitos llamado Patternizr . El objetivo de Patternizr es ayudar a los agentes de policía a identificar patrones comunes en los delitos cometidos por los mismos delincuentes o grupos de delincuentes. Con la ayuda de Patternizr, los agentes pueden ahorrar tiempo y ser más eficientes, ya que el programa genera el posible "patrón" de diferentes delitos. El agente debe entonces buscar manualmente entre los posibles patrones para ver si los delitos generados están relacionados con el sospechoso actual. Si los delitos coinciden, el agente iniciará una investigación más exhaustiva sobre los delitos del patrón. [ 26 ]

India

En India, diversas fuerzas policiales estatales han adoptado tecnologías de IA para mejorar sus capacidades de aplicación de la ley. Por ejemplo, la Policía de Maharashtra ha lanzado el Sistema Avanzado de Investigación y Vigilancia de Maharashtra para la Mejora de la Aplicación de la Ley (MARVEL) , el primer sistema de IA policial a nivel estatal del país, para mejorar la predicción y detección de delitos. [ 27 ] Además, la Policía de Uttar Pradesh utiliza la aplicación móvil con IA «Trinetra» para el reconocimiento facial y el seguimiento de delincuentes. [ 28 ]

Preocupaciones

La vigilancia predictiva se enfrenta a problemas que afectan su eficacia. Obioha menciona varias preocupaciones planteadas sobre la vigilancia predictiva. Los altos costos y el uso limitado impiden una mayor adopción, especialmente en los países más pobres. Otro problema que afecta a la vigilancia predictiva es que depende de la intervención humana para determinar patrones. Los datos defectuosos pueden conducir a resultados sesgados y posiblemente racistas. [ 29 ] Aunque se afirma que dichos datos son imparciales, las comunidades de color y de bajos ingresos son las más afectadas. [ 30 ] Además, algunos delitos no se denuncian, lo que hace que los datos sean vulnerables al sesgo de selección , que puede ser inexacto. En un estudio de 2016 publicado en Significance , Kristian Lum y William Isaac aplicaron el algoritmo PredPol a datos de delitos relacionados con drogas de Oakland, California, e informaron que el modelo dirigió a la policía de manera desproporcionada a barrios con mayores proporciones de residentes negros y de bajos ingresos, mientras que los datos de encuestas de salud pública mostraron que el consumo de drogas estaba distribuido de manera más uniforme en toda la ciudad. Lum e Isaac atribuyeron esta disparidad a sesgos presentes en los datos de arresto subyacentes, en lugar del algoritmo en sí. [ 31 ] Los investigadores en equidad algorítmica han descrito esta dinámica como un bucle de retroalimentación, y Barocas, Hardt y Narayanan han argumentado que los efectos de los bucles de retroalimentación son difíciles de abordar solo con cambios técnicos; las complicaciones surgen de un problema subyacente con los datos de entrenamiento, más que con los modelos en sí. [ 32 ]

Estos sesgos podrían ser más que un simple problema de calidad de los datos. El análisis matemático muestra que, incluso con datos perfectamente imparciales, los barrios sometidos a mayores tasas de vigilancia experimentarán exponencialmente más falsas alarmas, no debido a diferencias en las tasas de delincuencia, sino a cómo las probabilidades se acumulan a gran escala. Un barrio vigilado cuatro veces más intensamente puede registrar más de veinte veces más falsas alarmas. Estos sistemas también alcanzan umbrales críticos a partir de los cuales las falsas alarmas se vuelven prácticamente seguras. Esto sugiere que el impacto diferencial en las comunidades minoritarias puede ser estructuralmente inevitable desde el punto de vista matemático, y no solucionable mediante mejores algoritmos o datos más limpios. [ 33 ]

En 2020, tras las protestas contra la brutalidad policial , un grupo de matemáticos publicó una carta en Notices of the American Mathematical Society instando a sus colegas a detener el trabajo en vigilancia predictiva. Más de 1500 matemáticos se unieron al boicot propuesto. [ 34 ]

Algunas aplicaciones de vigilancia predictiva se han centrado en barrios minoritarios y carecen de mecanismos de retroalimentación. [ 35 ]

En todo Estados Unidos, las ciudades están promulgando leyes para restringir el uso de tecnologías de vigilancia predictiva y otras técnicas "invasivas" de recopilación de información dentro de sus jurisdicciones.

Tras la introducción de la vigilancia predictiva como estrategia de reducción del delito, mediante los resultados de un algoritmo creado con el software PredPol, la ciudad de Santa Cruz, California, experimentó una disminución en el número de robos que alcanzó casi el 20 % en los primeros seis meses de la implementación del programa. A pesar de esto, a finales de junio de 2020, tras el asesinato de George Floyd en Minneapolis, Minnesota, y ante el creciente clamor por una mayor rendición de cuentas por parte de los departamentos de policía, el Ayuntamiento de Santa Cruz votó a favor de la prohibición total del uso de la tecnología de vigilancia predictiva. [ 36 ]

La vigilancia predictiva es una descripción general que abarca todo lo relacionado con la predicción de delitos, zonas de alta criminalidad, tecnologías de vigilancia, [ 37 ] herramientas y métodos empleados para visualizar el delito, identificar individuos y grupos en riesgo, mapear ubicaciones físicas, rastrear comunicaciones digitales y recopilar datos sobre individuos y comunidades. Imagínese poder predecir o pronosticar delitos como se pronostica el clima; la sola posibilidad de esta capacidad siempre es motivo de alegría para las fuerzas del orden, ya que les permite concentrar la vigilancia y el personal en las zonas de alta criminalidad. Sin embargo, esta tecnología tiene un inmenso potencial para reducir la delincuencia, pero también conlleva riesgos sin precedentes para las libertades individuales y un potencial de abuso [ 38 ] .

Algunos académicos sostienen que la vigilancia predictiva procesa la información de forma mucho más eficaz, sin sesgos humanos, [ 39 ] evitando así que los agentes actúen por prejuicios o incluso por distracción, con el fin de asignar los recursos policiales de manera más eficiente y equitativa. Sin embargo, este argumento carece de pruebas concretas de que estas iniciativas mejoren la seguridad ciudadana, y numerosos grupos de defensa y demandas judiciales han alertado sobre los peligros de la vigilancia predictiva en términos de reproducción de sesgos, violaciones de los derechos civiles y falta de transparencia.

Un estudio de la Universidad de Nueva York que examinó 13 jurisdicciones de EE. UU. encontró que los sistemas de vigilancia predictiva aumentaron las prácticas policiales discriminatorias existentes. [ 40 ] Una investigación de octubre de 2023 de The Markup encontró que las predicciones de delitos generadas por el algoritmo PredPol de Geolitica para el Departamento de Policía de Plainfield, Nueva Jersey, tenían una tasa de precisión de menos del 0,5 %. [ 41 ] Un informe del Centro Brennan para la Justicia señaló que Los Ángeles y Chicago terminaron con programas que alguna vez fueron muy elogiados cuando se descubrió que eran ineficaces con el tiempo. Estas preocupaciones giran en torno al tema de la equidad algorítmica, pero entonces, si el programador no es racialmente imparcial, ¿cómo podría ser justo el sistema? Los críticos dicen que la vigilancia predictiva discrimina a las personas de color y a los grupos económicamente marginados. Los datos de arrestos, particularmente por delitos de drogas y otros delitos, pueden verse fácilmente influenciados por el sesgo racial de los agentes de policía, las decisiones sobre a quién investigar. Si el agente está corrompido, entonces el sistema solo servirá como facilitador, una tapadera para que un agente de la ley corrupto perpetúe crímenes atroces contra un grupo de personas objetivo. Los algoritmos de análisis de datos también pueden predecir una mayor incidencia delictiva en las comunidades minoritarias de la que realmente existe. La policía entonces centra su atención en esas comunidades, contribuyendo así a generar datos erróneos que refuerzan su reputación como focos de delincuencia.

Los datos de las fuerzas del orden son altamente sensibles. Si bien algunos datos pueden y deben compartirse con la comunidad en aras de la transparencia, la mayoría debe protegerse para evitar que caiga en manos de delincuentes. Esto exige que los departamentos cumplan con las regulaciones para proteger la información sensible y así evitar filtraciones o robos de bases de datos. La vigilancia predictiva muestra cómo se pueden usar los datos históricos para influir en un resultado deseado. El problema con el uso de esta información por parte de la policía surge de la combinación de una alta tasa de criminalidad en áreas que generalmente son pobres, con bajos niveles de educación y poblaciones étnicas [ 42 ] . Esto es engañoso, ya que correlaciona la pobreza, la educación y la etnia con la delincuencia; esto no es una verdad necesaria. En una ciudad como Atlanta, esto solo refuerza la percepción de que existe una conexión necesaria entre la etnia, la educación y la pobreza con la delincuencia, lo que lleva a un aumento de los sesgos humanos y algorítmicos.

Regulación

unión Europea

En la Unión Europea, el artículo 5(1)(d) de la Ley de Inteligencia Artificial , que entró en vigor el 2 de febrero de 2025, prohíbe la comercialización, el despliegue o el uso de sistemas de IA con la intención de predecir el riesgo de que una persona cometa un delito penal basándose únicamente en perfiles biométricos, sin ninguna evaluación humana de hechos verificables. Esto se sanciona con multas de hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual total mundial de la empresa, la cantidad que sea mayor. [ 43 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Rienks R. (2015). "Policía predictiva: arriesgarse por un futuro más seguro" .
  2. ↑ Meijer, Albert; Wessels, Martijn (2019). "Policía predictiva: revisión de beneficios y desventajas" . Revista Internacional de Administración Pública . 42 (12): 1031– 1039. doi : 10.1080/01900692.2019.1575664 .
  3. ↑ Mugari, Ishmael; Obioha, Emeka E. (2021). "Policía predictiva y control del crimen en los Estados Unidos de América y Europa: tendencias en una década de investigación y el futuro de la policía predictiva" . Ciencias Sociales . 10 (6): 234. doi : 10.3390/socsci10060234 .
  4. ↑ Perry, Walter L.; McInnis, Brian; Price, Carter C.; Smith, Susan; Hollywood, John S. (25 de septiembre de 2013), El papel de la predicción del delito en las operaciones policiales
  5. ↑ "Explicación de la vigilancia predictiva | Centro Brennan para la Justicia" . www.brennancenter.org . 1 de abril de 2020. Consultado el 19 de noviembre de 2020 .
  6. ↑ Bennett Moses, Lyria; Chan, Janet (2018). "Predicción algorítmica en la vigilancia policial: supuestos, evaluación y rendición de cuentas" . Policing and Society . 28 (7): 806– 822. doi : 10.1080/10439463.2016.1253695 . hdl : 1959.4/unsworks_44267 .
  7. ↑ Academias Nacionales de Ciencias e Ingeniería (09/11/2017). Vigilancia policial proactiva: Efectos sobre el crimen y las comunidades . National Academies Press. ISBN 978-0-309-46713-1.
  8. ↑ "Los delitos violentos han disminuido en Chicago" . The Economist . 5 de mayo de 2018. Consultado el 31 de mayo de 2018 .
  9. ↑ Alikhademi, Kiana; Drobina, Emma; Prioleau, Diandra; Richardson, Brianna; Purves, Duncan; Gilbert, Juan E. (2021-04-15). "Una revisión de la vigilancia predictiva desde la perspectiva de la equidad" . Inteligencia Artificial y Derecho . 30 : 1–17 . doi : 10.1007/s10506-021-09286-4 . ISSN 0924-8463 . S2CID 234806056 .  
  10. 1 2 3 4 Sprick, Daniel (22 de septiembre de 2020). "Policía predictiva en China" . Naveiñ Reet: Nordic Journal of Law and Social Research (9): 299–324 . doi : 10.7146/nnjlsr.v1i9.122164 . ISSN 2246-7807 . S2CID 254483644 .  
  11. ↑ Wong, Karen Li Xan; Dobson, Amy Shields (junio de 2019). "Solo somos datos: Explorando el sistema de crédito social de China en relación con las culturas de calificación de plataformas digitales en democracias occidentalizadas" . Global Media and China . 4 (2): 220– 232. doi : 10.1177/2059436419856090 . hdl : 20.500.11937/81128 . ISSN 2059-4364 . S2CID 197785198 .  
  12. 1 2 He, Rixing; Xu, Yanqing; Jiang, Shanhe (2022-06-01). "Aplicaciones de SIG en agencias de seguridad pública en China". Revista Asiática de Criminología . 17 (2): 213– 235. doi : 10.1007/s11417-021-09360-5 . ISSN 1871-014X . S2CID 255163408 .  
  13. ↑ Schwarck, Edward (1 de julio de 2018). "Inteligencia e informatización: el auge del Ministerio de Seguridad Pública en el trabajo de inteligencia en China" . The China Journal . 80 : 1–23 . doi : 10.1086/697089 . ISSN 1324-9347 . S2CID 149764208 .  
  14. ↑ Chen, Jun; Li, Jing; He, Jianbang; Li, Zhilin (2002-01-01). "Desarrollo de sistemas de información geográfica (SIG) en China: una visión general" . Ingeniería fotogramétrica y teledetección . 68 (4): 325– 332. ISSN 0099-1112 . 
  15. ↑ Zhang, Lili; Xie, Yuxiang; Xidao, Luan; Zhang, Xin (mayo de 2018). «Fusión de datos heterogéneos de múltiples fuentes». Conferencia Internacional de 2018 sobre Inteligencia Artificial y Big Data (ICAIBD) . págs. 47–51 . doi : 10.1109/ICAIBD.2018.8396165 . ISBN  978-1-5386-6987-7. S2CID 49540273 . 
  16. ^ "法制日报--2014年10月09日--视点--"大数据"给公安警务改革带来了什么" (en chino). 2018-12-21. Archivado desde el original el 21 de diciembre de 2018 . Consultado el 8 de mayo de 2022 .
  17. ^ "大数据背景下跨境电信网络诈骗犯罪的预警与反制——以冒充公检法诈骗为例" . lzlib.cglhub.com (en chino) . Consultado el 8 de mayo de 2022 .
  18. ^ "中山市公安局:建"智慧公安"保中山平安_政务频道_中山网" . www.zsnews.cn (en chino) . Consultado el 8 de mayo de 2022 .
  19. ↑ ""大数据"给公安警务改革带来了什么" (en chino (China)). 9 de octubre de 2014. Archivado desde el original el 21 de diciembre de 2018. Consultado el 21 de abril de 2015 .
  20. ↑ "Al descubierto: los manuales operativos de China para el internamiento masivo y el arresto mediante algoritmos" . ICIJ . 24 de noviembre de 2019. Consultado el 26 de noviembre de 2019 .
  21. ↑ "Las predicciones basadas en macrodatos impulsan las detenciones en Xinjiang, China: Human Rights Watch . Reuters . 26 de febrero de 2018. Consultado el 26 de noviembre de 2019 .
  22. ↑ Davidson, Helen; Ni, Vincent (19 de octubre de 2021). "Se revela en un informe el esfuerzo chino por recopilar 'micropistas' sobre los uigures" . The Guardian . Consultado el 2 de noviembre de 2021 .
  23. 1 2 3 Neslen, Arthur (20 de octubre de 2021). "REPORTAJE: La oposición a la vigilancia policial mediante IA en Europa se intensifica por temores de racismo" . www.reuters.com . Reuters . Consultado el 1 de noviembre de 2021 .
  24. ↑ Friend, Zach. "Policía predictiva: uso de la tecnología para reducir el crimen" . Boletín de las fuerzas del orden del FBI . Oficina Federal de Investigación . Consultado el 8 de febrero de 2018 .
  25. ↑ Levine, ES; Tisch, Jessica; Tasso, Anthony; Joy, Michael (febrero de 2017). "El sistema de conocimiento del dominio del Departamento de Policía de la ciudad de Nueva York". Interfaces . 47 (1): 70– 84. doi : 10.1287/inte.2016.0860 .
  26. ↑ Griffard, Molly (diciembre de 2019). " ¿ Una herramienta de vigilancia predictiva sin sesgos?: una evaluación de Patternizr del NYPD" . Fordham Urban Law Journal . 47 (1): 43–83 – vía EBSCO.
  27. ↑ "Para combatir el crimen con IA, la policía de Maharashtra crea MARVEL" . The Indian Express . 18 de julio de 2024. Consultado el 18 de julio de 2024 .
  28. ↑ "La policía de Uttar Pradesh utiliza IA para atrapar criminales" . INDIAai . 18 de julio de 2024. Consultado el 18 de julio de 2024 .
  29. ↑ Mugari, Ishmael; Obioha, Emeka E. (2021-06-20). "Policía predictiva y control del crimen en los Estados Unidos de América y Europa: tendencias en una década de investigación y el futuro de la policía predictiva" . Ciencias Sociales . 10 (6): 234. doi : 10.3390/socsci10060234 . ISSN 2076-0760 . 
  30. ↑ Guariglia, Matthew (3 de septiembre de 2020). "La tecnología no puede predecir el crimen, solo puede convertir la proximidad a la policía en un arma" . Electronic Frontier Foundation . Consultado el 13 de diciembre de 2021 .
  31. ↑ Lum, Kristian; Isaac, William (1 de octubre de 2016). "¿Predecir y servir?" . Significance . 13 (5): 14–19 . doi : 10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x . ISSN 1740-9705 . Archivado del original el 3 de octubre de 2024. 
  32. ↑ Barocas, Solon; Hardt, Moritz; Narayanan, Arvind (2023). Equidad y aprendizaje automático: limitaciones y oportunidades . MIT Press.
  33. ↑ Pollanen, Marco (2026). "Los fundamentos probabilísticos del fallo de la vigilancia: de las falsas alertas al sesgo estructural" . Matemáticas . 14 (1): 49. arXiv : 2511.12459 . doi : 10.3390/math14010049 .
  34. ↑ Linder, Courtney (2020-07-20). "Por qué cientos de matemáticos están boicoteando la vigilancia predictiva" . Popular Mechanics . Recuperado el 2022-06-03 .
  35. ↑ "¿Dónde está la IA en el mundo? Ejemplos de IA responsable y no ética" . map.ai-global.org . Consultado el 3 de junio de 2022 .
  36. ↑ Sturgill, Kristi (26 de junio de 2020). "Santa Cruz se convierte en la primera ciudad de EE. UU. en prohibir la vigilancia predictiva" . Los Angeles Times . Consultado el 3 de junio de 2022 .
  37. ↑ Perry, Walter L.; Mcinnis, Brian; Price, Carter C.; Smith, Susan C.; Hollywood, John S. "Policía predictiva: El papel de la predicción del delito en las operaciones policiales" . Oficina de Programas de Justicia . Consultado el 20 de marzo de 2026 .
  38. ↑ Tang, Jennifer; Hiebert, Kyle Volpi. "Las promesas y los peligros de la vigilancia predictiva" . Centro para la Innovación en la Gobernanza Internacional . Consultado el 22 de marzo de 2026 .
  39. ↑ Cutler, Madison (24 de junio de 2024). "Desarrollo y preocupaciones sobre las prácticas de vigilancia predictiva" . Ciencia, tecnología y políticas públicas . STPP . Consultado el 27 de marzo de 2026 .
  40. ↑ "Policía predictiva: Cómo afrontar los desafíos" . Thomson Reuters . Consultado el 20 de marzo de 2026 .
  41. ↑ Sankin, Aaron (2 de octubre de 2023). "El software de predicción policial es pésimo para predecir delitos" . The Markup . Recuperado el 20 de abril de 2026 .
  42. ↑ Kutnowski, Moish (17 de marzo de 2017). "Los peligros éticos y los méritos de la vigilancia predictiva" . Journal of Community, Safety, and Well-Being . 2 (1). doi : 10.35502/jcswb.36 . Recuperado el 20 de marzo de 2026 .
  43. ↑ "Bundesnetzagentur - Prácticas prohibidas" . www.bundesnetzagentur.de . Consultado el 25 de abril de 2026 .

Lecturas adicionales

  • Perry, Walter L.; McInnis, Brian; Price, Carter; Smith, Susan; Hollywood, John S. (2013). Policía predictiva: El papel de la predicción del delito en las operaciones policiales . Santa Mónica: RAND Corporation . ISBN 978-0-8330-8155-1.
  • Egbert, Simon; Leese, Matthias (2021). Criminal Futures: Predictive Policing and Everyday Police Work (1.ª  ed.). Londres: Routledge. doi : 10.4324/9780429328732 . ISBN 978-0-429-32873-2.
  • Jahankhani, Hamid; Akhgar, Babak; Cochrane, Peter; Dastbaz, Mohammad (2020). La vigilancia policial en la era de la IA y las sociedades inteligentes . Cham: Springer. doi : 10.1007/978-3-030-50613-1 . ISBN 978-3-030-50612-4.
  • McDaniel, Johnn; Pease, Ken (2021). Predictive Policing and Artificial Intelligence (1.ª  ed.). Londres: Routledge. doi : 10.4324/9780429265365 . ISBN 978-0-429-26536-5.
  • Ludwig, Jens; Sendhil Mullainathan (otoño de 2021). «Algoritmos frágiles y tomadores de decisiones falibles: lecciones del sistema judicial» . The Journal of Economic Perspectives . 35 (4): 71– 96. doi : 10.1257/jep.35.4.71 . JSTOR 27074126 . 
  • Dakalbab, Fatima; Abu Talib, Manar; Abu Waraga, Omnia; Bou Nassif, Ali; Abbas, Sohail; Nasir, Qassim (2022). "Inteligencia artificial y predicción del delito: una revisión sistemática de la literatura" . Social Sciences & Humanities Open . 6 (1) 100342. doi : 10.1016/j.ssaho.2022.100342 .
  • Lee, Youngsub; Bradford, Ben; Posch, Krisztian (2024). "La efectividad de la vigilancia predictiva basada en macrodatos: revisión sistemática" . Justice Evaluation Journal . 7 (2): 127– 160. doi : 10.1080/24751979.2024.2371781 .