MOGO: el algoritmo para analizar la actividad de las organizaciones criminales en México
Por: Juan Manuel Ortega Riquelme - 03/09/2013
MOGO es un algoritmo desarrollado por académicos de la Universidad de Harvard que utiliza la información de la web para analizar información relacionada a la operación del crimen organizado
Sin temor a equivocarme, la revolución digital no sólo es comparable a la revolución industrial del siglo XVIII, sino también a la transformación intelectual, social y política que generó la invención de la imprenta de Gutenberg en el siglo XV, al permitir la generación masiva de información, su distribución y facilitar su accesibilidad.
La imprenta de Gutenberg logró quitar de las manos de unos pocos, generalmente la Iglesia, el monopolio del conocimiento y la “verdad” al hacer de la producción de libros y su lectura un proceso abierto. Hoy Internet nos ha dado la posibilidad a cada uno de nosotros de convertirnos en generadores de información y curadores de contenido en cualquier lugar, en cualquier momento. Controlamos hoy, más que nunca, lo que leemos y lo que deseamos compartir. La frontera entre consumidor y productor se ha hecho porosa por lo que el empoderamiento del ciudadano que tiene acceso al Internet y las redes sociales es una realidad.
Sin embargo, nuestro asombro ante la cada vez más sencilla tarea de informarnos y compartir información nos impide comprender en toda su magnitud otro efecto que ha generado el desarrollo de la tecnología digital, en particular la producción de datos, Big Data, y la vigilancia sobre nuestra vida en la web.
El mundo on-line ha generado un modelo de colaboración y de generación explícita de contenido que también genera información, data, y que hace no mucho tiempo era imposible no sólo de producir, sino de clasifica y guardar. Hoy, lo digital nos permite generar una cantidad obscena de social data que van desde el reconocimiento del perfil socio-demográfico del usuario de Facebook y sus gustos como los intentos de producir pronósticos sobre el desarrollo de la influenza en el mundo, como lo ha hecho Google a través de Flu Trends. Se calcula que hoy en día se generan 2.5 quintillones de bytes de data, tanto que el 90% de la data que tiene el mundo archivada a lo largo de su historia ha sido creada en los últimos dos años.
El uso de la tecnología digital, la navegación a través del uso de los buscadores en la web o bien la interactividad que tenemos al utilizar las redes sociales, la inocente o no tan inocente búsqueda en Google, el RT en Twitter o el taggeo de un foto en Facebook, genera información sobre intereses, preocupaciones, gustos, perfiles o localización de los usuarios. Es un hecho que quien pueda tener acceso a esa información puede comprender mucho de lo que ocurre en el mundo social y, por qué no, modificar patrones y predecir tendencias. Su buen o mal uso esta sujeto a otra discusión, sobre todo por la dificultad que implica saber a ciencia cierta, por mi parte, quién es el “Big Brother”. Si bien para muchos lectores esto es una obviedad preferiría no discutir sobre teorías de la conspiración.
Como resultado de la capacidad de tomar el pulso al mundo a través de la data que se genera en internet, un estudio académico reciente realizado por una estudiante mexicana de ciencia política en la Universidad de Harvard, Viridiana Rios, y el profesor Michele Coscia, de la misma universidad, ha llamado la atención al desarrollar un algoritmo que analiza las búsquedas que se realizan en Google para monitorear la actividad y la forma en que actúa el crimen organizado en México.
El estudio “How and where do criminals operate?: using Google to track Mexican drugtrafficking organizations” pretende hacer lo que antes era complejo de comprender: las dinámicas territoriales del crimen organizado, modus operandi y logística, ante la dificultades que representaba la recolección de datos, su agregación y su análisis.
Los autores generaron una herramienta: MOGO (Making Order using Google as an Oracle). MOGO es un algoritmo que utiliza la información de la web para analizar información relacionada a la operación del crimen organizado, en particular diarios en Internet y blogs, para identificar las estrategias del crimen organizado en México en las últimas dos décadas.
Como plantean los creadores de MOGO, no sólo la ciudadanía o los periodistas utilizan la web para compartir información, el crimen organizado también utiliza la web para obtener información y diseminarla, utilizando blogs, periódicos, foros de discusión y otras herramientas que se encuentran en la web y que los buscadores como Google registran e indexan. De esa manera los investigadores de la Universidad de Harvard encuentran un mecanismo sencillo y barato de generación de información que puede servir para el combate al crimen organizado no sólo en México sino en el mundo.
De hecho, para los autores, Internet no ha sido explotado como debería, una herramienta que permite obtener, administrar y filtrar una enorme cantidad de datos y que, el autor agregaría, puede servir más allá de la generación de estrategias de marketing para la compra y venta de productos en línea, sino como generador de data para el desarrollo. Un ejemplo de los beneficios de Internet como generador de datos para el análisis del crimen en la Ciudad de Nueva York del diario The New York Times y que, vemos con tristeza, no ha sido replicado en centros urbanos con altos niveles de criminalidad como la Ciudad de México o bien en estados como Nuevo León.
El documento presentado por los investigadores contiene información sobre 13 organizaciones criminales, conducta y operación, sus patrones de migración y estrategias. De acuerdo con los resultados el crimen organizado en México actúa en 713 de 2,441 municipalidades. Hay grandes áreas dentro del país en donde no hay presencia del crimen organizado. La mayoría de las municipalidades en donde hay una fuerte presencia del crimen organizado son puertos de entrada a los Estados Unidos, grandes centros urbanos, áreas de cultivo y puertos de entrada a México.
El estudio también permite comprender el desarrollo de los carteles, la velocidad y el nivel de su expansión. Para los autores, los grupos del crimen organizado en México se pueden categorizar en cuatro tipos: tradicionales, nuevos, competitivos y competitivos expansionistas. Las organizaciones tradicionales operan en municipalidades que controlan en promedio desde 1995. Las nuevas organizaciones han comenzado sus operaciones prácticamente desde 2007 y están en municipalidades que han sido abandonadas por otros grupos. Los carteles competitivos se encuentran en territorios controlados por otras organizaciones. Y las organizaciones competitivas expansionistas operan en territorios que están bajo el control de otros carteles y exploran nuevos territorios, expandiendo su influencia.
Como podemos ver, la generación de Big Data es sin duda una de las aportaciones más interesantes de esta era digital y son los capaces de programar y comprender el mundo del Big Data digital quienes conocerán nuestros movimiento dentro de la web para bien y para mal. La capacidad de la ciudadanía para hacerse presente, utilizar la información que arroja Internet para generar más y mejor contenido pero también para crear mecanismos para evaluar gobiernos o desarrollar herramientas para el desarrollo, la paz y la democracia es esencial. Este estudio muestra como la premisa de Douglas Rushkoff "Program or be programmed", "Programa o serás programado", se vuelve más real que nunca.
Pijama Surf te presenta una versión dinámica del desarrollo de los principales cárteles de la droga en México a partir del estudio "Mapping areas of operation of Mexican Criminal Groups", mismo que incluimos después en formato PDF.