Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) diseñaron el “Sensor del Crimen”. Se trata de un sistema informático que recopila denuncias de robo de vehículos en Facebook y las procesa para su ubicación geográfica.

Además, estos datos permitirán generar estadísticas sobre la incidencia de este delito. Este proyecto fue desarrollado por Aaron Ariel Araujo Ruiz e Iván Ramsés Martínez Ponce de la Escuela Superior de Cómputo (Escom).

Los estudiantes explicaron que este sensor es para consultar, extraer y analizar publicaciones en Facebook relacionadas con el robo de autos. Con esta información, construirán mapas temáticos que identifiquen zonas de alto riesgo y estadísticas sobre este delito.

“El propósito de este proyecto es proveer de un sistema web que a partir de denuncias en redes sociales, obtenga la ubicación geográfica del lugar donde ocurrió el delito. Y con dichas ubicaciones generar un mapa virtual de zonas de alto riesgo de robo vehicular en el municipio de Ecatepec de Morelos, del Estado de México”, subrayó Araujo Ruiz.

La plataforma también permite que los usuarios realicen una denuncia anónima a través de un formulario. Tendrán que indicar las características del vehículo, la forma de robo y el lugar en donde ocurrió. Estos datos serán almacenados únicamente para uso de la aplicación y no se compartirán con terceros.

La plataforma usa la novedosa tecnología Geo-dataScience, que como primer paso realiza la extracción de los datos. Después usa cinco módulos de procesamiento (normalización de textos, filtro contextual, clasificación, extractor de características del vehículo y detección de la localización). También incluyen técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), de forma que el texto pueda ser preparado para clasificarlo y analizarlo.

La tercera fase es la clasificación de publicaciones. Aquí se considera si fue con o sin violencia, entre otras, y se aplica el algoritmo Bayes Multinominal. Por último, se presenta la visualización de toda la información en gráficos, lo que se llama Dashboard.

Gran herramienta

“La idea es orientarla para que se aplique en alguna Secretaría de Seguridad Pública. Este proyecto se desarrolló en un año, en el cual se extrajeron publicaciones del orden de decenas de miles de datos que de haberlo hecho manualmente hubiera llevado años, este es el potencial de esta herramienta. Hay sistemas que hacen cosas parecidas al de nosotros, el nuestro aporta el cómo y las estadísticas del gobierno solo dicen el qué”, subrayó Araujo Ruiz.

Los estudiantes señalaron que sus datos son similares a los de la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (AMIS), donde 3 de cada 10 robos usan la violencia Además, coinciden con los de Asociación Nacional de Empresas de Rastreo y Protección Vehicular (ANERPV), donde refiere que los delincuentes prefieren robar automóviles los días miércoles, jueves y viernes.

Además, el color con más robos es el blanco, porque hay más coches de este tono, luego viene el plateado y después el grafito.

Como trabajo a futuro, los politécnicos proponen usar los datos extraídos del sensor para aplicar técnicas de Machine Learning, compartir y obtener la información clasificada con instituciones especializadas con el robo de automóviles.

Martínez Ponce señaló que la ciudadanía carece de herramientas web que proporcionen gráficamente datos de las características de robos de autos, por ello utilizan las redes sociales como medio de apoyo para la denuncia y posible recuperación de sus vehículos, sin embargo, esta información de denuncias no está clasificada para su consulta y aprovechamiento.

Los egresados de la carrera en ingeniería en sistemas computacionales revelaron que es demasiado complejo poder centrar todas las publicaciones de redes sociales, por esa razón se enfocaron solo en Facebook y así obtener datos relevantes.