ShotSpotter “escucha” lo que pasa en las calles y alerta a la policía

ShotSpotter “escucha” lo que pasa en las calles y alerta a la policía

ShotSpotter

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 ha identificado correctamente un disparo y si deben enviar a la policía.
Hacer una llamada incorrecta tiene graves consecuencias.
ShotSpotter ha recibido 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 han escuchado, 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 vecindario. 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 ha producido 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 ha tenido 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 ha difundido. 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 ha producido 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.

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