63 / 226
CIENCIA
POLICIAL
62
de contextos donde entran en juego la sociedad y sus relaciones, el
mismo no siempre podrá apoyarse en elementos necesarios que doten
al programa de una mínima validez científica.
En definitiva, aunque son innumerables las ventajas que ofrecen los
algoritmos de predicción en el ámbito policial, las autoridades no deben
cegarse ante los resultados que proporcionan los datos en eficiencia y
ahorro de coste –especialmente en tiempos de crisis económica– sino
que, deben dotarlas de herramientas en las que la decisión humana
prime sobre la adoptada por la máquina; de tal manera que el agente
policial deba tener en cuenta lo que la estadística predictiva apunta,
pero sin olvidar que el contexto y la vida real van mucho más allá.
7.2
Big data y data mining en el sector de las
telecomunicaciones en el ámbito de la seguridad
En la introducción de este trabajo, se ha expuesto el caso
de Malte Spitz y la gran cantidad de datos que la compañía telefónica
obtenía de él. Pues bien, ¿qué pasa si en lugar de una persona hablamos
de millones de habitantes? ¿Y si se ponen en relación los datos de tráfi-
co de toda una población haciendo uso de las técnicas que el big data y
data mining ofrecen? Parece que ello no dista mucho de realidad actual.
Resulta obvio que, tanto el big data como el data mining tienen una
importante labor en el mundo de las telecomunicaciones. En este sen-
tido, la recolección, análisis y automatización de todo tipo de datos ge-
nerados por los usuarios y recogidos por los operadores pueden ayudar
en infinidad de sentidos a la policía, tanto en sus labores de prevención
de la delincuencia como en las investigaciones de los delitos cometidos.
Se debe ser consciente de la cantidad de datos que almacenan las
empresas de telecomunicaciones, tales como datos demográficos, pro-
ductos por los que se interesan o que adquieren, búsquedas de servicios,
datos de tráfico, geolocalización y una cantidad ingente de información
derivada del uso masivo y abusivo de los aparatos telemáticos. Y si las
empresas de telecomunicación los usan para conocer mejor a sus clien-
tes, ¿por qué no aplicar lo mismo dentro del ámbito de las FFCCSSE?
En efecto, conocer los intereses, gustos, empleos, relaciones afec-
tivas o sus patrones de comportamiento en red pueden ser utilizados