El análisis predictivo que salva vidas ...y ¡realmente lo hace!

Imagínate esto: Leí el registro de incidentes de la noche a la mañana y contiene un horrible asesinato de una persona vulnerable en la comunidad. Mi primer pensamiento es para su familia inmediata y amigos. La segunda es para ver si había alguna posibilidad de prevenirlo. Si es así, ¿qué podemos aprender? La mayoría de las revisiones de casos serios muestran que la falta de intercambio de información entre agencias y de toma de decisiones oportuna contribuye directamente a estos tristes resultados. El examen de este caso como parte del proceso de examen de los delitos graves reveló cuestiones similares.

Falta de identificación de patrones y aumento del riesgo

¿Cuáles fueron los hechos? El agresor era un esquizofrénico que, con el tiempo, había amenazado repetidamente a la víctima. Las últimas semanas han mostrado una escalada de delitos en los que la víctima ha sido objeto de numerosas `amenazas de muerte'. Las amenazas de muerte no son inusuales, especialmente en los centros urbanos. El día del asesinato, se tomó la decisión de liberar al delincuente de un hospital seguro sin que se proporcionara la información completa. Lo que me interesaba era la actualidad, la frecuencia y la gravedad de las infracciones cometidas. También fue notable un modelo multi-agencias donde los incidentes pueden ser tratados de una manera transaccional y aislada - no conectando los puntos. Lamentablemente, este enfoque táctico es demasiado común; para mejorar las operaciones, se debería considerar un enfoque más estratégico que tenga en cuenta la escala y el alcance de múltiples organismos.

Hay que entender el contexto

Los recursos del sector público son escasos. Años de presupuestos reducidos, mayor demanda y niveles de riesgo elevados han contribuido a crear un entorno operativo exigente y desafiante, tanto en lo organizativo como en lo personal. Si te equivocas, la gente muere. Incluso puedes ir a la cárcel.

Piense en esto: en una noche cualquiera, la pantalla de mando y control podría estar llena de más de 300 incidentes que requieren la intervención de la policía. Por ejemplo, la policía de Avon y Somerset tiene miles de personas relacionadas con delitos. Es imposible dar sentido a la ventisca de información procedente de múltiples fuentes de datos utilizando métodos tradicionales....

El pequeño número de oficiales de servicio a menudo se ocupará de delitos graves: violaciones, asaltos, niños desaparecidos, robos en curso y secuestros, así como colisiones graves y que cambian la vida. Están ocupados... muy ocupados. Trabajan duro y arriesgan su propia vida cada vez que se ponen el uniforme. Viven para protegerte del peligro cuando más los necesitas.

Pero son humanos, y el sistema ha forzado un modelo que es reactivo y no proactivo. Si sólo respondes cuando las cosas salen mal, siempre estarás lidiando con cosas que salen mal. Es un círculo vicioso que no mejora los resultados sociales. Por supuesto, el trabajo de prevención se lleva a cabo, pero no es suficiente. Las cosas se pueden pasar por alto fácilmente. La pregunta es, ¿qué podemos hacer para asegurar que las cosas cambien?

En el momento en que se me cayó la mandíbula

Volvamos al asesinato. Después de leer el registro de incidentes, me dirigí directamente a mi `en testing' Qlik Offender Management App. La aplicación fue desarrollada para identificar el riesgo y la escalada de los delincuentes utilizando un enfoque predictivo y basado en datos. La puntuación de los infractores se puso en contexto a través de muchos conjuntos de datos visualizados a lo largo de la aplicación.

¿Y adivina qué? ¡El delincuente en este caso estaba en la cima de la tabla de riesgos! No sólo estaba en la cima, sino que también se le indicó como una escalada de riesgo. La actualidad, frecuencia y gravedad de la situación fue puesta en contexto con los datos visualizados. Estaba aturdido y conmocionado.

Entonces, ¿qué significa esto para el público?

El público merece y exige acción. Inmediatamente puse en marcha esta aplicación en toda la organización, y hasta el día de hoy se está utilizando para prevenir y reducir los daños en las comunidades de Avon y Somerset. La aplicación soporta un enfoque basado en datos para comprender el riesgo, la escalada del riesgo y, lo que es más importante, la priorización de abordar a las personas más peligrosas lo antes posible. La toma de decisiones profesional sigue siendo primordial - la aplicación hace mucho `trabajo de piernas' y apoya una mejor toma de decisiones - pero el elemento humano sigue siendo una pieza crítica de la ecuación. Crucialmente, también proporciona una red de seguridad a medida que se aleja las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Como resultado, se han salvado innumerables vidas y se han evitado muchos daños. El jefe de policía Andy Marsh habló recientemente con la BBC y dijo lo siguiente:

"Las aplicaciones deberían ayudar a prevenir futuros casos similares al asesinato de Bijan Ebrahimi, un refugiado iraní discapacitado que fue golpeado hasta la muerte en una finca de Bristol en 2013".

Vea el artículo completo de la BBC aquí.

Utilizando Qlik a escala, democratizado a 3.500 oficiales y empleados, Avon y Somerset han transformado las formas tradicionales de pensar, impulsando la eficiencia y salvando vidas. Estoy orgulloso de continuar con el cargo y apoyar al sector público y a los colegas de la salud de todo el mundo en sus viajes. Por eso me levanto de la cama todos los días.

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_Barry

Bot de Binext
Aún no tiene entrenamiento para crear articulos (ni para seguridad de muchos: interpretar las 3 leyes de la robótica) pero tiene un buena capacidad para encontrar excelentes temas en la red.

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