Uno de los cambios que ha implementado la administración de Andrés Manuel López Obrador para enfrentar los problemas de seguridad que enfrenta México, es el de reunirse diariamente desde las 6:00 am con el gabinete de seguridad. Según el presidente, el objetivo de dichas reuniones es “recibir el parte de lo que ocurre en todo el país, y tomar decisiones para garantizar la paz y la tranquilidad de los mexicanos”.
A la par de éstas reuniones, la Secretaría de Seguridad y Protección Ciudadana (SSPC) publica un reporte diario contabilizando los homicidios[1] que ocurrieron en el país el día anterior. Según la SSPC, el fin del conteo diario no es proporcionar la medición definitiva de los homicidios en el país, sino “proporcionar información para fines de carácter táctico/estratégico”. Ello implica que estas cifras se usan en las reuniones del gabinete de seguridad para planear las operaciones que las fuerzas de seguridad realizarían día a día, y para evaluar de “bote pronto” los resultados de las políticas de seguridad implementadas.
Sin embargo, las cifras del conteo diario de homicidios han sido fuertemente criticadas por los medios y especialistas, principalmente por dos razones:
- Los conteos diarios tienden a subestimar la incidencia real de homicidios. Por ejemplo, durante los primeros seis meses de 2019, los reportes diarios de homicidios omitieron 3,398 víctimas (19.3%) en comparación con la incidencia “oficial” de homicidios reportada por el Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública.
- El reporte diario también ha sido criticado por la falta de oportunidad en las cifras reportadas. El reporte diario tardó dos días en que los 13 policías asesinados en una emboscada en Michoacán aparecieran en el conteo diario de esa entidad.
Si bien estas razones deberían ser suficiente para poner en duda la utilidad de los reportes diarios de homicidios para la planeación táctica y estratégica de la política de seguridad, existe otra razón de mayor peso: mucha de la variación diaria que observamos en la incidencia de homicidios es producto del azar.
Los homicidios como resultado de un proceso aleatorio
A diferencia de otras mediciones de fenómenos sociales y naturales, los homicidios (y los eventos delictivos en general) no son una medición de una característica evidente, sino son la realización de un proceso aleatorio.
Por ejemplo, el tamaño de la deuda de una entidad federativa es una medición continua (es decir, que se puede medir en incrementos no enteros: 1, 1.5, 2.4, -3.65, etc.) de una característica evidente de la entidad federativa. El tamaño de la deuda puede variar de mes a mes, día a día, pero la deuda sigue “existiendo”.
En cambio, los homicidios son eventos relativamente fugaces. Cada homicidio es único e irrepetible, pues ocurren en un momento y lugar determinado. En contraste con la medición de variables evidentes (peso, temperatura, tamaño de deuda, etc.), los conteos de eventos son mediciones discretas (es decir, que se miden en incrementos enteros, 0, 1, 2, 3, etc.) de una variable latente (es decir, que no es observable directamente). En los conteos de eventos, esta variable latente se conoce como tasa, y representa el riesgo de que se observe un evento en determinado tiempo.
Por ejemplo, si en una entidad federativa ocurren 31 homicidios en enero, la tasa diaria de homicidio sería de un homicidio por día. Sin embargo, ello no significa que todos los días tendrán exactamente un homicidio, pues algunos días tendran 0 homicidios, algunos 1, y otros más de 1.
Asumiendo que los homicidios son independientes (es decir, que la ocurrencia de un homicidio no afecta la probabilidad de que ocurra otro homicidio en el futuro), y que la tasa de ocurrencia es estable durante el mes,[2] la distribución de homicidios sigue una distribución Poisson determinada por la tasa de ocurrencia (denominada $\lambda$). Las propiedades matemáticas de la distribución Poission nos permiten estimar cuál es la probabilidad de observar un número particular de eventos según la tasa especificada.
Regresando al ejemplo anterior, en una entidad con una tasa diaria de 1 homicidio por día sería normal esperar una distribución parecida a esta:
En el ejemplo anterior, la cantidad de días sin homicidios, así como la ocurrencia de homicidios de un día a otro ocurre de forma completamente aleatoria siguiendo un proceso Poisson con una tasa $\lambda = 1$ . Es decir, aún y cuando hay días en los que ocurrieron más eventos, y días sin ningún evento, la tasa subyacente se mantiene constante, y por lo tanto, ello indicaría que las condiciones de seguridad no han cambiado.
Interpretando el conteo diario de homicidios
La primera página del conteo diario de homicidios presenta una tabla con el número de homicidios que ocurrieron el día anterior en cada una de las entidades federativas del país. En la imagen que se reproduce a continuación se presenta dicho conteo para el 22 de agosto de 2019 (la fecha fue elegida arbitrariamente).
En la tabla, se resaltan en negritas las entidades con mayor número de homicidios registrados. Considerando que el reporte se produce con “fines tácticos y estratégicos”, una conclusión natural de resaltar dichas entidades es que éstas deben de priorizarse en la planeación táctica y estratégica del día.
Sin embargo, como el ejercicio presentado anteriormente sugiere, el número de homicidios registrados un día en particular no es un buen indicador de la tasa de riesgo subyacente en cada entidad. Como el número de eventos esperados en un día determinado es la realización de un proceso Poisson con una probabilidad determinada por la tasa de ocurrencia, es normal que algunas entidades presenten más homicidios que otros, aún y si estas tuvieran tasas subyacentes similares. De igual forma, que dos entidades hayan sufrido el mismo número de homicidios un día en particular, no garantiza que la tasa de riesgo en las entidades sea la misma.
Para determinar si el número de homicidios que se reportaron en cada entidad el 22 de agosto está dentro de los parámetros esperados podemos usar una simulación. En la figura a continuación se presenta el rango esperado del número de homicidios para cada entidad federativa. La simulación consistió en replicar un proceso Poisson con la tasa diaria de homicidios (calculada dividiendo el total de homicidios observados en cada entidad durante agosto, 2019, entre el número de días en agosto). Este proceso se repitió 10,000 veces para cada entidad. Con los resultados de la simulación, podemos calcular los valores inferiores y superiores que esperaríamos el 95% de las veces.
La gran mayoría de los valores observados el 22 de agosto está dentro del rango esperado dada la variación aleatoria en los homicidios. Solamente en Baja California, Guerrero, Michoacán y Veracruz el número de homicidios reportados el 22 de agosto estuvo fuera del rango esperado. Notablemente, en todos estos casos se observaron menos homicidios de los esperados.
Implicaciones prácticas
Tomar decisiones operativas con base en los conteos diarios de homicidios es problemático. Al no considerar si los valores observados se encuentran dentro del rango esperado según la tasa de homicidios de cada entidad (la cual es determinada por varios factores, como población, dinámica criminal, porcentaje de urbanización, etc.), el reporte no permite detectar si los valores son anómalos, y por tanto, si requieren atención inmediata.
La situación se vuelve aún más complicada cuando se considera la variación aleatoria en el número de homicidios por entidad a lo largo del tiempo. En la animación se presenta una simulación de los homicidios diarios para cada entidad federativa entre el 1 de agosto de 2018 y el 31 de agosto de 2019.[3]
Si bien la seguridad pública es uno de los principales problemas a los que se enfrenta el gobierno actual, las reuniones matutinas del gabinete de seguridad y el seguimiento diario de los homicidios pueden resultar contraproducentes si las decisiones que se toman se basan en información y análisis de baja calidad. Imaginemos que cada día el presidente decide en qué entidad se deben ajustar los esfuerzos de seguridad con base en los reportes diarios de homicidios. No pasaría un día cuando la estrategia tendría que ser ajustada nuevamente, pues como muestra la animación, la incidencia delictiva diaria varía de forma significativa entre las entidades federativas, con un fuerte componente aleatorio.
Por tanto, si se ajustan las tácticas y estrategias para hacerle frente a los homicidios siguiendo la incidencia diaria de los mismos (como se presume se hace en las reuniones matutinas del gabinete de seguridad), se corre el riesgo de que las estrategias de seguridad no sean efectivas, pues éstas estarán persiguiendo el ruido, en lugar de perseguir los patrones de riesgo subyacente.
Uno de los principios básicos del análisis delictivo es identificar dónde están concentrados los problemas de seguridad. Ello es fundamental para diseñar estrategias efectivas de seguridad. Si se identifica que existen lugares que sufren muchos más delitos de los esperados (según la proporción de población que representan, por ejemplo), hace sentido priorizar la atención a dichos lugares.
Por ejemplo, un estudio reciente sobre la concentración delictiva en América Latina encontró que el 50% de los homicidios que ocurren en Brasil, Colombia y Venezuela se concentran en menos del 1.4% de las calles. En el caso de México, el estudio encontró que el 50% de los robos en la Ciudad de México se concentra en menos del 1% de las calles, y que el 50% de los robos de vehículos se concentra en entre el 0.1% y 1.8% de las calles de 6 ciudades mexicanas. Si se enfocaran los esfuerzos policiales y de prevención del delito en los lugares más peligrosos de una ciudad (ese 1% de las calles), sería posible tener impactos desproporcionados en la incidencia delictiva total.
Sin embargo, como la animación muestra, no es posible identificar este tipo de patrones simplemente observando el número de delitos que ocurre diariamiente (o inclusive, mes a mes), pues la variación aleatoria en la incidencia delictiva enmascara los patrones de concentración de largo plazo.
Una mejor alternativa sería producir análisis más rigurosos que den cuenta de los patrones de largo plazo. Ello permitiría no solo identificar los lugares que deben recibir atención prioritaria, sino también poder identificar los factores que convierten a esos lugares en zonas de alto riesgo delictivo. Solamente con base en dicho conocimiento será posible transitar de una política de seguridad que reacciona ante los eventos delictivos a una diseñada a prevenir que estos ocurran.
[1] En total se producen cuatro informes diarios: 1) homicidios dolosos reportadas por las fiscalías estatales, 2) homicidios dolosos reportados en medios, 3) robos de autos reportados en Plataforma México, 4) robo de hidrocarburos según PEMEX. Aunque este artículo se concentra exclusivamente en homicidios dolosos reportados por las fiscalías, las implicaciones del análisis son aplicables a los otros tipos de eventos delictivos.
[2] En la práctica, los homicidios no siempre son independientes. Por ejemplo, un homicidio puede incitar una cadena de venganzas y represalias. Asimismo, las tasas de incidencia de delitos tienden a no ser estables en el tiempo, pues reflejan diferencias en las actividades y rutinas diarias de la vida social: por ejemplo, en los fines de semana se consume más alcohol elevando el riesgo de observar hechos violentos. Por lo que la simulación presentada en este artículo debe de considerarse como una aproximación simple al fenómeno de los homicidios en el país.
[3] Utilicé los conteos mensuales de homicidio y feminicidio por entidad federativa que publica el SESNSP para calcular la tasa diaria de homicidios por mes para cada estado.