La controvertida empresa de EE. UU. que “escucha” lo que pasa en las calles y alerta a la policía
ShotSpotter usa un algoritmo para identificar el sonido de un disparo y alertar al 911; pese a ser un buen método preventivo, podría tener fallas de precisión
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James Clayton
La sala de revisión de incidentes de ShotSpotter es como cualquier otro centro de atención de llamadas. Analistas con auriculares se sientan junto a las pantallas de las computadoras, escuchando atentamente. Sin embargo, las personas que trabajan aquí tienen una responsabilidad extraordinaria. Toman la decisión final sobre si un algoritmo informático identificó correctamente un disparo y si deben llamar a la policía. Emitir una alerta incorrecta tiene graves consecuencias.
ShotSpotter recibió mucha prensa negativa durante el último año. Las acusaciones van desde que su tecnología no es precisa hasta afirmaciones de que está alimentando la discriminación en la policía.
A raíz de esas noticias negativas, la compañía le dio a BBC News acceso a su centro nacional de revisión de incidentes.
Detección de disparos
ShotSpotter está tratando de resolver un problema real. “Creemos que lo que hace que el sistema sea tan atractivo es que entre el 80% y el 95% de los disparos no se denuncian”, dice el director ejecutivo de la compañía, Ralph Clark.
Las personas no denuncian disparos por varias razones: pueden no estar seguras de lo que escucharon, pensar que alguien más llamará al 911 o simplemente no confiar en la policía.
Entonces, los fundadores de ShotSpotter tuvieron una idea. ¿Qué pasaría si pudieran saltarse el proceso del 911 por completo?
Se les ocurrió un sistema que consiste en poner micrófonos alrededor de un barrio. Cuando se detecta un fuerte estallido, una computadora analiza el sonido y lo clasifica como un disparo u otra cosa. Luego, un analista humano interviene para revisar la decisión.
Decisión
En la sala de revisión de incidentes, la exmaestra Ginger Ammon me permite sentarme con ella mientras analiza estas decisiones en tiempo real. Cada vez que el algoritmo marca un disparo potencial, emite un sonido de “ping”.
Ammon primero escucha la grabación ella misma y luego estudia la forma de onda que produce en la pantalla de su computadora. “Buscamos ver cuántos sensores lo captaron y si los sensores registraron un patrón direccional, porque, en teoría, un disparo solo puede viajar en una dirección”, dice.
Una vez que está segura de que se produjo un disparo, Ammon aprieta un botón que envía a los agentes de policía a la escena. Todo sucede en menos de 60 segundos. “Se siente como si estuvieras jugando a un juego de computadora”, le digo. “Ese es un comentario que recibimos con frecuencia”, responde.
Éxitos de ShotSpotter
Hay claros ejemplos de que ShotSpotter funciona. En abril de 2017, el supremacista negro Kori Ali Muhammad inició un tiroteo en Fresno, California. Tratando de matar a tantos hombres blancos como fuera posible, caminó por un vecindario residencial, eligiendo a sus objetivos. El 911 estaba recibiendo llamadas, pero no eran específicas.
Sin embargo, ShotSpotter pudo indicarle a la policía la ruta de Muhammad. Después de tres minutos y tres asesinatos, Muhammad fue capturado.
La policía de Fresno cree que sin ShotStopper, el hombre habría matado a más personas. “ShotSpotter nos mostró el camino que tomó”, dice el teniente Bill Dooley.
Controversias
La compañía tuvo un gran éxito en convencer a las fuerzas policiales de que adopten su tecnología. Sus micrófonos se encuentran en más de 100 ciudades en todo Estados Unidos, y durante años, la tecnología estuvo libre de controversias.
Todo eso cambió con el asesinato de George Floyd, ya que la gente empezó a interesarse en la tecnología que usaban tantas fuerzas policiales.
ShotSpotter es demasiado caro para que la policía lo despliegue en toda una ciudad. En cambio, los micrófonos suelen colocarse en áreas del centro de la ciudad, es decir, en zonas con mayor población negra.
Entonces, si la tecnología no es tan precisa como se afirma, podría tener un impacto desproporcionado en esas comunidades. De repente, ShotSpotter se convirtió en el centro de atención.
Preocupaciones sobre la precisión
ShotSpotter afirma tener una precisión del 97%. Eso significaría que la policía puede estar bastante confiada de que cuando ocurre una alerta de ShotSpotter, es casi seguro que estén respondiendo a un disparo.
Pero esa afirmación es exactamente eso, una afirmación. Es difícil ver cómo ShotSpotter sabe que es tan preciso, al menos no con la información pública que difundió. Y si no es así, podría tener amplias consecuencias para la justicia estadounidense.
El primer problema con esa afirmación de precisión es que suele ser difícil saber si se produjo un disparo. Cuando el Inspector General de Chicago investigó, encontró que solo en el 9% de las alertas de ShotSpotter había alguna evidencia física de un disparo.
“Es un número bajo”, dice la inspectora general adjunta de Seguridad Pública de la ciudad, Deborah Witzburgh.
Eso significa que en el 91% de las respuestas de la policía a las alertas de ShotSpotter, es difícil decir definitivamente que se disparó un arma. Eso no quiere decir que no hubo disparos, pero es difícil demostrar que sí.
Los disparos suenan muy parecidos a los estallidos de un petardo. Entonces, ¿cómo es que ShotSpotter está tan seguro de que es casi 100% preciso? Se lo pregunto a Clark. “Confiamos en la verdad sobre el terreno de la policía para decirnos cuándo fallamos o cuándo omitimos detecciones”, me dice.
Pero los críticos dicen que esta metodología tiene un defecto fundamental. Si la policía no está segura de si se produjo un disparo, no le dirán a la empresa que se equivocó.
En otras palabras, dicen los críticos, la compañía estuvo contando los “no sabe”, “quizás” y “probablemente” como “aciertos”.
Brendan Max, un abogado de Chicago, dice que las afirmaciones de precisión de la compañía son “tonterías de marketing”.
“Los comentarios de los clientes (en el caso de ShotSpotter, de la policía) se utilizan para decidir si a la gente le gusta más Pepsi o Coca-Cola. No están diseñados para determinar si un método científico funciona”, dice.
Conor Healy, que analiza los sistemas de seguridad para el grupo de investigación de videovigilancia IPVM, también se muestra profundamente escéptico sobre la cifra de precisión del 97%. “Poner la responsabilidad sobre la policía de informar sobre cada falso positivo significa que esperas que informen sobre cosas, pero cuando no pasó nada es poco probable que lo hagan”, dice Healy.
“Es justo asumir que si ellos [ShotSpotter] tienen datos sólidos para respaldar sus afirmaciones, tienen todos los incentivos para publicarlos”, añade.
Aumento del uso de armas
De regreso a Fresno, me uno a la policía en un paseo nocturno junto con el oficial de policía Nate Palomino. La ciudad tiene una de las peores tasas de delitos con armas de fuego de California y, al igual que muchas otras urbes de Estados Unidos, esta empeoró en los últimos dos años.
Efectivamente, llega una alerta de ShotSpotter. Sin embargo, cuando llegamos al lugar, la policía no encuentra casquillos de bala y no hay evidencia física de un disparo.
El oficial Palomino me dice que la grabación de audio suena como un disparo, y parece más que posible que lo sea, pero es difícil de probar. Dice también que ese escenario es típico.
La precisión de ShotSpotter debería estar fuera de toda duda. Se utilizó en los tribunales de todo el país como prueba tanto para defender como para enjuiciar a alguien.
La preocupación es que si no es tan preciso como se afirma, ShotSpotter está enviando a la policía a situaciones en las que erróneamente esperan disparos.
Alyxander Godwin, quien estuvo haciendo campaña para deshacerse de ShotSpotter en Chicago, resume la preocupación. “La policía espera que estas situaciones sean hostiles”, dice.
“Esperan que haya un arma, y debido al lugar donde se despliega, espera que sea una persona negra o morena la que tenga un arma”, añade.
Pero ShotSpotter dice que no hay datos que respalden esta teoría. “Lo que eso describiría es una situación en la que los agentes llegan a la escena y básicamente disparan a personas desarmadas. Eso simplemente no está en los datos, es especulación”, dice Clark.
Sin embargo, parece aceptar también que la propia metodología de precisión de la empresa tiene sus limitaciones. “Podría ser una crítica justa decir ‘escuchá, mirá, no estás recibiendo toda la retroalimentación que posiblemente podrías obtener’. Esa podría ser una crítica justa”, dice Clark.
Max, el abogado de Chicago, dice que los informes de ShotSpotter no deberían permitirse como prueba en la corte hasta que la empresa pueda respaldar mejor sus afirmaciones. “En los últimos cuatro o cinco meses, tengo conocimiento de decenas de habitantes de Chicago que fueron arrestados en base a la evidencia de ShotSpotter. Estoy seguro de que eso sucedió en ciudades de todo el país”, afirma.
También dice que la empresa debería abrir sus sistemas para una mejor revisión y análisis. Por ejemplo, ¿quién está revisando de forma independiente la calidad de los analistas? ¿Y con qué frecuencia el algoritmo discrepa con el analista humano?
Ciertamente, por el tiempo que pasé en el centro de revisión de incidentes de ShotSpotter, es común que los analistas no estén de acuerdo con la clasificación de las computadoras. “Es simplemente filtrar lo que vemos”, dice Ammon.
“Pero, honestamente, ni siquiera lo miro [la clasificación], estoy ocupada mirando los patrones de los sensores”, explica.
Es una admisión interesante. A veces, se considera que la tecnología todo lo ve, todo lo sabe: la computadora detecta magistralmente un disparo.
Pero en la práctica, los analistas tienen un papel mucho más importante de lo que esperaba.
Abogados como Brendan Max están interesados en obtener más información sobre cómo funciona la tecnología en los tribunales.
Salvando vidas
ShotSpotter recibió muchas críticas durante 2020, no todas son justas. Y gran parte de la cobertura omite casualmente el hecho de que las fuerzas policiales a menudo brindan críticas entusiastas sobre la efectividad de la tecnología.
La compañía está interesada en resaltar casos en los que ShotSpotter alertó a la policía sobre víctimas de disparos, por ejemplo, para salvar vidas.
En varias ciudades de Estados Unidos, algunos activistas están tratando de persuadir a las ciudades para que anulen los contratos de ShotSpotter. Pero en otros lugares, ShotSpotter se está expandiendo.
En Fresno, el jefe de policía Paco Balderrama busca aumentar su cobertura, a un costo de US$1 millón al año. “¿Qué pasa si ShotSpotter solo salva una vida en un año determinado? ¿Vale un millón de dólares? Yo diría que sí”, dice.
El debate en torno a ShotSpotter es enormemente complejo y tiene importantes ramificaciones potenciales para la policía en Estados Unidos.
Es poco probable que la discusión desaparezca hasta que la precisión de la tecnología y los datos se verifiquen de forma independiente.
Por James Clayton
BBC Mundo
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