Esta es la parte final de una serie de tres partes de Flint Beat que explora cada uno de los elementos de la ciudad de su plan para combatir la violencia armada. En cada entrega de la serie, Flint Beat realizará un análisis en profundidad, basado en datos y expertos para ver qué pueden esperar los residentes mientras la policía de Flint lleva a cabo su plan. Vea nuestra primera entrega del programa de recompra de armas de Flint, aquí. Puede leer nuestra segunda entrega sobre el plan de la policía de Flint para contratar más oficiales locales aquí.
Flint, MI – La ciudad de Flint ha estado implementando una práctica policial controvertida que algunos dicen que es proactiva y eficiente, y otros dicen que perpetúa los prejuicios raciales.
Se llama “vigilancia policial predictiva”.
El 21 de julio, el alcalde Sheldon Neeley y el exjefe de policía Phil Hart anunciaron un plan de tres partes para combatir el crimen. Un componente del plan es la formación de una Unidad de Investigación Especial (UIE) encargada de encontrar y confiscar armas ilegales en la calle.
El nuevo jefe de policía de Flint, Terence Green, dijo que la Unidad de Análisis de Delitos del departamento proporciona estadísticas de delitos semanales para encontrar tendencias y localizar “puntos calientes” utilizando el software policial NC4, un programa de recopilación de datos de seguridad pública.
“Lo describiría como basado en evidencia y basado en datos, por lo que los datos sugieren que deberíamos estar operando en estas áreas”, dijo Green. “Se podría decir que es vigilancia predictiva”.
La idea de la vigilancia policial predictiva es utilizar los datos existentes sobre el historial de delitos y las llamadas de servicio para localizar y vigilar los “puntos calientes”.
“Por ejemplo, en el distrito del sur hemos visto un aumento en los delitos violentos en esa área según las estadísticas de delitos, por lo que desplegamos la UIE en esa área durante un período de tiempo y están realizando un trabajo proactivo en esa área”, Dijo Green.
Ese trabajo proactivo, dijo Green, consiste en “iniciar paradas de tráfico con el objetivo de sacar armas ilegales de las calles”.
Green dijo que los miembros actuales de la UIE ya eran miembros del Departamento de Policía de Flint y algunos de ellos tienen experiencia táctica en la incautación de armas ilegales.
“La unidad ha tenido mucho éxito. El mes pasado, el mes de agosto, esa unidad confiscó 64 armas de fuego ilegales ”, dijo Green. “Es una unidad muy productiva”.
Entre el 25 de julio y el 15 de agosto, la UIE arrestó a 41 personas y confiscó 30 vehículos. También recuperaron 50 gramos de crack, 73 gramos de cocaína, 25 gramos de heroína, 15 gramos de éxtasis y 50 gramos de metanfetamina sospechosa.
En 2016, se anunció una unidad similar bajo la exalcaldesa Karen Weaver y el exjefe de policía Tim Johnson: el Escuadrón C.A.T.T. Son las siglas de Crime Area Target Team, y estaba formado por oficiales que vigilaban áreas de alta criminalidad.
Según un comunicado de prensa de la ciudad de Flint en 2017, “el equipo CATT fue fundamental para ayudar a sacar más de 100 armas de las calles y más de $100,000 en efectivo”.
Green dijo que el C.A.T.T. que ya no está en funcionamiento, era similar al SIU, pero tenía una “mezcla heterogénea de diferentes asignaciones”, mientras que el SIU se centra principalmente en la incautación de armas ilegales.
La aplicación proactiva fue la idea detrás de ambos programas.
Los partidarios de la vigilancia policial predictiva sienten que este método permite a la policía trabajar de manera más eficiente; si hay áreas que tienen más delitos que otras, la policía debería pasar más tiempo allí.
Las personas que se oponen a la vigilancia predictiva dicen que puede convertirse en una especie de circuito de retroalimentación. Las áreas que tienen “alta criminalidad” son controladas más intensamente, lo que resulta en más arrestos que retroalimentan al sistema y le dicen a la policía que siga vigilando esa área.
El Departamento de Policía de Kansas City en los años 90 utilizó tácticas similares a las de la UIE para encontrar y confiscar armas ilegales. Según un estudio del Instituto Nacional de Justicia de 1995, el departamento tenía como objetivo “reducir la violencia armada, los tiroteos desde vehículos y los homicidios en una zona de patrulla donde la tasa de homicidios era 20 veces mayor que el promedio nacional”.
Pusieron más patrullas en este “hotspot” de 80 cuadras que fue determinado por un análisis informático de todos los delitos con armas de fuego en la ciudad.
Los agentes de policía encontraron y confiscaron armas ilegales registrando a las personas una vez arrestadas y registrando los vehículos de las personas durante las paradas de tráfico.
Según el estudio de este programa, “las incautaciones de armas por parte de la policía en el área objetivo aumentaron en más del 65 por ciento, mientras que los delitos con armas disminuyeron en el área objetivo en un 49 por ciento”.
Los investigadores también encontraron que había “un promedio de 1 arma encontrada en cada 28 paradas de tráfico”, lo que lo convierte en el “método más productivo para encontrar armas”.
Pero una investigación reciente de la policía de Kansas City sobre las paradas de tráfico ha encontrado que la raza es un factor importante.
Tres profesores de la Universidad de Kansas comenzaron a encuestar a los conductores en la ciudad en 2004 y continuaron su investigación durante diez años. Publicaron sus hallazgos en un libro titulado Pulled Over: How Police Stops Define Race and Citizenship.
Según un artículo de NPR sobre el libro y la investigación, los autores encontraron dos categorías de paradas de tráfico que llaman “paradas de seguridad del tráfico” y “paradas de investigación”.
Las paradas de seguridad fueron por “violaciones obvias de la ley de tránsito” y las paradas de investigación fueron por “pequeñas violaciones técnicas, lo que llevó a conversaciones más largas con preguntas de sondeo”.
El artículo declaró que las investigaciones no encontraron disparidad racial en las paradas de seguridad del tráfico, pero que gente afroamericana tenían “2,7 veces más probabilidades de ser detenidos en una parada de investigación” y cinco veces más probabilidades de ser sometidos a un registro que los conductores blancos.
Green dijo que el perfil racial con la UIE no debería ser una preocupación.
“Están haciendo una parada de tráfico legal, el perfil racial ni siquiera se puede considerar debido al hecho de que son oficiales con experiencia”, dijo Green.
Dijo que las paradas de tráfico suelen ser por diversas infracciones, como pasar por alto las señales de alto o exceso de velocidad.
“No estoy seguro en todos los casos de que lleva a registrar el vehículo, pero tienen que obtener el consentimiento del conductor o hacer algún tipo de arresto que lleve a la incautación de armas de fuego”, dijo Green.
También dijo que las paradas de tráfico no son las únicas formas en que los agentes confiscaron armas. Dijo que las llamadas sobre actividades sospechosas y cosas de esa naturaleza también pueden llevar a la incautación de armas ilegales.
Dejando de lado las paradas de tráfico, diferentes organizaciones de justicia social están totalmente en desacuerdo con el concepto de vigilancia policial predictiva.
Según un artículo de revista del Servicio Nacional de Referencia de Justicia Criminal, Richmond, VA había estado experimentando un aumento de disparos aleatorios cada año nuevo hasta 2003, cuando el departamento de policía utilizó estrategias de “vigilancia predictiva” para colocar a los agentes en lugares que anteriormente habían sido un problema.
“El resultado fue una disminución del 47 por ciento en los disparos aleatorios y un aumento del 246 por ciento en las armas incautadas”, escribió la autora Beth Pearsall. “El departamento ahorró $15,000 en costos de personal”.
Según un artículo de Government Technology, el Departamento de Policía de Richmond registró una disminución del 21% en la delincuencia entre 2005 y 2006 debido a estas estrategias.
Pero el profesor asistente Eli Coston de la Virginia Commonwealth University dijo que esto podría no deberse a la vigilancia policial predictiva.
“Hubo un aumento significativo en el presupuesto y el departamento puso más policías al día”, dijo Coston. “Ha habido una tendencia general a la disminución de la delincuencia en Richmond, pero ha habido, cuando miramos a nivel nacional, una disminución general de la delincuencia. Atribuir esas cosas solo a los esfuerzos policiales es un poco falso. “
El Departamento de Policía de Richmond firmó recientemente un contrato con SOMA Global, una empresa de soluciones de seguridad pública, el año pasado para implementar un nuevo sistema de gestión de registros en Richmond que podría utilizarse potencialmente para la vigilancia policial predictiva.
Coston es parte del Proyecto de Responsabilidad y Transparencia de Richmond que está trabajando para evitar que su departamento de policía use el software policial predictivo que proporciona SOMA Global.
¿Los oficiales de policía siempre han confiado en las tendencias históricas del crimen o en los puntos calientes? Claro, pero luego había un individuo real responsable al que podrías responsabilizar en lugar de ‘una computadora nos dijo que fuéramos allí’ ”, dijo Coston.
Es particularmente difícil responsabilizar a una computadora porque los datos y los algoritmos no siempre son perfectos.
Algunos estudios muestran que los modelos informáticos predictivos pueden perpetuar los prejuicios raciales existentes y determinar de manera inexacta el nivel de riesgo de una persona o lugar.
Un estudio publicado por ProPublica encontró que un software de modelado predictivo les estaba dando a las personas afroamericanas mayores niveles de riesgo de reincidencia que a las personas blancas condenadas por el mismo delito.
“Al pronosticar quién reincidiría, el algoritmo cometió errores con los acusados blancos y afroamericanos aproximadamente al mismo ritmo, pero de formas muy diferentes”, escribieron los autores del estudio. “Era particularmente probable que la fórmula marcará falsamente a los acusados afroamericanos como futuros criminales, etiquetiándolos erróneamente de esta manera en casi el doble de la tasa que los acusados blancos. Los acusados blancos fueron etiquetados erróneamente como de bajo riesgo con más frecuencia que los acusados afroamericanos. “
El año pasado, la ACLU de Virginia escribió una carta al alcalde de Richmond instándolo a prohibir el uso de vigilancia predictiva.
“La vigilancia policial predictiva se ha establecido en una plataforma nacional para ser ineficaz, conducir a una vigilancia excesiva de las comunidades marginadas e ignorar las necesidades de la comunidad y las personas”, escribió la ACLU. “Hoy en día, las herramientas de ‘vigilancia policial predictiva’ se utilizan principalmente para apuntar a las comunidades que ya están excesivamente vigiladas”.
El Departamento de Policía de Los Ángeles y el Departamento de Policía de Chicago dejaron de usar métodos policiales predictivos recientemente.
Hubo grupos en cada ciudad que protestaron por el uso de vigilancia predictiva por parte de su departamento con el argumento de que estaban apuntando de manera desproporcionada a las comunidades afroamericanas y latinas.
“La vigilancia policial predictiva utiliza arrestos pasados, llamadas de servicio pasadas, todo tipo de datos de delitos extraídos de los sistemas de gestión de registros para predecir dónde ocurrirá el delito en el futuro y desplegar más agentes allí”, dijo Coston. “Obviamente, lo que vemos con la mayoría de los algoritmos es que se basan en datos de delitos previos que sabemos en los Estados Unidos están sesgados en términos de predicciones más altas de delitos que ocurren en vecindarios de minorías raciales, vecindarios de clase baja, incluso si ese no es el caso. “
Según la Hoja de datos de justicia penal de la NAACP, “los afroamericanos y los blancos consumen drogas a tasas similares, pero la tasa de encarcelamiento de los afroamericanos por cargos de drogas es casi 6 veces mayor que la de los blancos”.
Los autores de un estudio sobre las disparidades raciales en los arrestos encontraron que los participantes afroamericanos fueron arrestados siete veces más frecuentemente que los participantes blancos, y “ni las diferencias contextuales ni de comportamiento explican la disparidad en los arrestos”.
Los modelos predictivos utilizan historiales de arrestos para determinar los niveles de riesgo para las personas. Si el sistema de justicia penal arresta de manera desproporcionada a personas afroamericanas, los modelos predictivos corren el riesgo de etiquetar desproporcionadamente a las personas afroamericanas como más “riesgosas” que las personas blancas.
Además, si se llevan a cabo más arrestos en un área debido a los prejuicios raciales existentes, los modelos predictivos podrían decirle a la policía que vigile aún más esas áreas porque son de “alta criminalidad”, creando un ciclo que perpetúa el racismo.
“Necesitamos invertir en servicios preventivos, no sólo en enviar más policías a los vecindarios donde la gente es luego criminalizada por merodeo y vagabundeo”, dijo Coston. “Ese es en realidad el efecto de la vigilancia policial predictiva … aumenta la criminalización de delitos de bajo nivel”.
Coston dijo que no hay una manera de realizar una vigilancia policial predictiva sin las influencias de los prejuicios raciales.
“Todo nuestro sistema policial ya tiene un sesgo racial tan inherente. Incluso si hay personas que toman decisiones de las que podemos responsabilizarnos, sabemos que ya existen prejuicios raciales que tienen ”, dijo Coston. “Luego, el anonimato del sistema informático agrega otra capa de protección a la policía para poder decir, ‘oye, no estamos participando en prejuicios'”.
Invertir en programas sociales para abordar las causas subyacentes del crimen es lo que Coston dijo que es la mejor alternativa a la vigilancia policial predictiva.
“La cuestión es que muchos de los problemas que la policía predictiva intenta resolver tienen que ver con cosas como las drogas o la violencia armada”, dijo Coston. “No vamos a abordar las causas profundas del crimen aumentando el número de policías. Necesitamos tener programas que aborden la educación, la pobreza, la adicción a las drogas y la salud mental ”.