Predvol, la herramienta de la policía francesa que predice las zonas con riesgo de robo de vehículos, mejora la operativa policial

En el año 2015, el Equipo del Administrador General de Datos (AGD) en el seno de la Dirección Interministerial Digital y del Sistema de Información y Comunicación del Estado francés (DINSIC),[1] desarrolló, en colaboración con el Servicio de Tecnologías y de Sistemas de Información de la Seguridad Interior (ST(SI),2 un modelo de predicción de los robos relacionados con vehículos. Esta colaboración ha permitido crear el Predvol, una herramienta para ayudar en la toma de decisiones de los policías que predice diariamente el riesgo de robos, presenta un histórico de los robos y una clasificación de los barrios en función del tipo de infracciones que tienen lugar.


Predvol se ha optimizado para ser utilizado con tableta táctil y se ha puesto en práctica en el departamento francés de Oise (en el norte del país), especialmente expuesto a los robos de vehículos. Concretamente, los gendarmes lo han incorporado como una herramienta para la toma de decisiones y lo han testado en la ciudad de Compiègne (una de las principales ciudades de Oise) a partir de mayo del 2016. Asimismo, la brigada anticriminalidad de la Dirección Departamental de Seguridad Pública de la policía nacional la testó en la ciudad de Beauvais, la capital del departamento.

Este programa es una herramienta predictiva[2] que utiliza un gran número de variables y algoritmos que permiten seleccionar cuáles de las variables son los mejores predictores para anticipar los robos de vehículos.

Tras seis meses de experimentación, una de las conclusiones ha sido que la atención de los operativos se orientaba no tanto a las predicciones de los robos diarios, sino a la visualización de los hechos ocurridos. Es decir, las predicciones eran muy eficaces, pero solo confirmaban las zonas de riesgo ya conocidas por los operativos; en cambio, la simple representación de los incidentes sobre un mapa implicaba mejoras en el servicio diario. Esta constatación propició la introducción de mejoras en la visualización de las infracciones. La visualización de las infracciones desde el momento en que son denunciadas favorece que los policías recojan datos de calidad y proporciona mejores resultados en la operativa policial.

Para ampliar la información véase: https://agd.data.gouv.fr/2018/01/12/predire-las-quieres-de-voitures/.

[1] La DINSIC está bajo la autoridad del primer ministro en el seno de la Administración pública francesa encargada de coordinar las acciones de las administraciones en materia de sistemas de información. http://www.modernisation.gouv.fr/mots-cle/dinsic; https://lannuaire.service-public.fr/gouvernement/administration-centrale-ou-ministere_194230

[2] Otros modelos predictivos: “regresión logística”, “bosque aleatorio”, XGBoost, Boosting, PredPol (predictive policing), mapas de calor evolutivos…

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