“Disparos” en Twitter

La pandemia de covid-19 cambió las actividades en las grandes urbes. Durante el confinamiento, el cierre afectó las relaciones sociales y de negocios en las ciudades, y también tuvo efectos en actividades ilegales en las ciudades con mayor densidad poblacional. En Los Ángeles, Nueva York y Chicago, EE. UU., la mayoría de los delitos violentos descendió hasta en 35 %.^{2, 2} En Ciudad de México, los robos a casa habitación, de vehículo y en el transporte público también disminuyeron significativamente,³ en los últimos dos casos entre el 52.6 y el 53.8 %.⁴

Sin embargo, el fenómeno delictivo es más complejo. Aunque algunos delitos disminuyeron su frecuencia, la incidencia de otros no se vio afectada por el confinamiento. En algunas ciudades estadunidenses, los homicidios y la violencia con armas de fuego no experimentaron cambios,⁵ en tanto que en CDMX, los homicidios y otros delitos relacionados, como el secuestro, tuvieron —antes y durante la pandemia— un número similar de carpetas de investigación iniciadas por la fiscalía local.⁶

Comúnmente, los análisis delictivos utilizan los reportes oficiales ante la autoridad como aproximación del número de delitos ocurridos, de modo que los patrones criminales no se capturan en su totalidad. Un estudio de 2016 estimó que únicamente 4 % de los delitos en Ciudad de México se reportan a un número de emergencia.⁷ Al igual que la variación de los efectos del confinamiento por el tipo de delito, es posible que algunas zonas de la ciudad experimenten fenómenos criminales diferentes a otras áreas, sin embargo, es difícil estudiar dichos efectos con la información oficial. Una fuente alternativa para estudiar los patrones espaciales de la violencia causada por armas de fuego son los tuits georreferenciados de quienes escuchan un disparo cerca de su ubicación y lo reportan en esta red social. Un estudio reciente utilizó esta información inexplorada de Twitter para encontrar modificaciones en el patrón de disparos en la capital del país durante la pandemia de covid-19.⁸

Ilustración: David Peón

Concentración espacial de los reportes de disparos en CDMX

Como parte de la investigación, se filtraron 3588 tuits georreferenciados que utilizan la palabra “balazos”⁹ dentro de un universo de 9 819 255 653 tuits enviados durante dos años (2018-2020).¹⁰ Al eliminar el ruido en estos mensajes, se identificaron 242 que reportaron el sonido de la detonación de un arma de fuego cerca de la ubicación desde la que se originó el tuit. Con el objetivo de estudiar los efectos del primer confinamiento en la concentración espacial de los reportes del uso de armas de fuego en Ciudad de México, los investigadores del CIDE y del CentroGeo dividieron los mensajes en dos grupos: antes y durante la pandemia de covid-19.

En el periodo precovid-19 (lado izquierdo del mapa 1), las alcaldías Miguel Hidalgo (016), Iztapalapa (007) y Benito Juárez (014) concentraron los tuits con reportes de detonación de arma de fuego con 29, 23 y 18, respectivamente. Durante el confinamiento (lado derecho del mapa 1), Iztapalapa (007), Cuauhtémoc (015) y Benito Juárez (014) concentraron los reportes con 21, 18 y 11, respectivamente. Llama la atención que la pandemia cambió los lugares que concentran los tuits con este tipo de reportes.

Mapa 1. Tuits sobre disparos en el periodo precovid-19 (azul) y durante la pandemia (rojo)

Nota: Los números representan la clave de la alcaldía¹¹

No obstante, los límites administrativos de las alcaldías pueden omitir aspectos del patrón espacial de los delitos. Una modificación del área puede variar la frecuencia de reportes de prevalencia delictiva atribuidos a dicha zona. Para evitar esta situación (conocida como “problema del área modificable”),¹² el estudio utilizó una metodología de patrón de puntos espaciales para analizar el grado de intensidad espacial. El mapa 2 muestra el cambio en la concentración espacial de los reportes sin límites administrativos. Destaca que, aunque la frecuencia de los tuits disminuyó en la ciudad, la distancia entre los reportes sobre disparos aumentó de manera significativa: de 256.82 a 278.21 metros. Estos resultados sugieren que la violencia causada por armas de fuego se dispersó del oeste al centro de la ciudad, por lo menos en las áreas donde las personas suelen reportar disparos cercanos a su localización en Twitter.¹³

Mapa 2. Función de Densidad de Kernel de los tuits en el periodo precovid-19 (izquierda) y durante la pandemia (derecha)¹⁴

De Miguel Hidalgo a la Cuauhtémoc: cambios en el patrón de intensidad de los tuits

Una posible explicación del desplazamiento proviene de la proximidad entre Cuauhtémoc (015) y Miguel Hidalgo (016), y de la diferencia entre la capacidad financiera de las posibles víctimas para cumplir con el confinamiento. En Cuauhtémoc, la población en el sector informal es de 48.07 %, mientras que en Miguel Hidalgo es de 40.50 %.¹⁵ La proporción de empleados que reportan ingresos superiores a cinco salarios mínimos en la primera alcaldía es de 10.99 %, comparado con el 14.64 % en la segunda.¹⁶ En Cuauhtémoc, la medida de “quedarse en casa” posiblemente fue más difícil de atender, debido a una menor capacidad económica. En cambio, en Miguel Hidalgo la capacidad de confinamiento y la subsecuente disminución de la actividad comercial y peatonal pudo originar el desplazamiento de delitos cometidos con armas de fuego hacia Cuauhtémoc, donde la actividad continuó y las oportunidades delictivas no disminuyeron demasiado.

Una hipótesis alternativa sobre el cambio en la intensidad de los tuits de oeste hacia el centro de la urbe se basa en la disputa de mercados locales de drogas. No obstante, una investigación reciente encontró que los delitos asociados al crimen organizado en la ciudad se mantuvieron constantes antes y durante la pandemia.¹⁷

Domingos de balazos

El análisis de la frecuencia de los tuits por hora, día y mes en ambos periodos resalta el desplazamiento espacial de los mismos ya que, a diferencia del análisis espacial, el estudio no encontró variaciones temporales significativas antes y durante el confinamiento. En ambos periodos, los tuits sobre detonaciones de arma de fuego se concentran en los fines de semana y el domingo por la noche es el día con más reportes. En cuanto a los meses, las personas reportaron vía Twitter este tipo de incidentes con mayor frecuencia en octubre.

En criminología, la concentración de la actividad delictiva en ciertas áreas es tan recurrente que dio lugar a la llamada “ley de la concentración del crimen”: existen áreas de tamaño reducido que concentran la mayor parte de los delitos en las ciudades.¹⁸ En este sentido, las autoridades de seguridad pública podrían utilizar el resultado de las investigaciones, como la información aquí expuesta, para tener mejores resultados en sus acciones destinadas a la prevención de la violencia con armas de fuego, enfocándose en las zonas que concentran los reportes.

Otra implicación para las políticas públicas proviene de la regularidad temporal hallada:  pueden destinarse recursos al monitoreo de reportes en Twitter, aunque el uso de armas de fuego no implica necesariamente la comisión de un delito. En Iztapalapa, por ejemplo, 43.5 % de los reportes de disparos mencionaban una festividad: “Hay fiesta cerca pero tenemos techo de asbesto y eran balazos tras balazos”(sic).¹⁹ Sin embargo, debe tenerse en cuenta que en México la tenencia legal de un arma requiere de un permiso oficial.

A pesar de las limitantes propias de los datos en Twitter, el uso de fuentes alternas puede complementar el diseño de la política criminal. En ese sentido, los reportes analizados en dicha red social muestran una historia complementaria sobre la violencia causada por armas de fuego que no es fácil de identificar en un registro oficial.

Enrique García-Tejeda
Doctor en Políticas Públicas por el CIDE. Profesor de Métodos Geográficos en la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey

¹ Mohler, G., Bertozzi, A. L., Carter, J., Short, M. B., Sledge, D., Tita, G. E., … y Brantingham, P. J., “Impact of social distancing during COVID-19 pandemic on crime in Los Angeles and Indianapolis”, Journal of Criminal Justice, 68, 2020, 101692. La investigación incluye también a las ciudades de San Francisco, Pittsburgh, Filadelfia y Washington D. C.

² Abrams, D. S., “COVID and crime: An early empirical look”, Journal of public economics, 194, 2021, 104344

³ De la Miyar, J. R. B., Hoehn-Velasco, L. y Silverio-Murillo, A., “Druglords don’t stay at home: COVID-19 pandemic and crime patterns in Mexico City”., Journal of Criminal Justice, 72, 2021, 101745.

⁴ Estévez-Soto, P. R., “Crime and COVID-19: Effect of changes in routine activities in Mexico City”, Crime Science, 10(1), 2021, pp. 1-17

⁵ Abrams, D. S., op. cit.

⁶ De la Miyar, et al., op. cit.

⁷ Prieto-Curiel, R., “El fracaso del 066 y el nuevo 911, Punto Decimal MX, 2016.

⁸ García-Tejeda, E., Fondevila, G., & Siordia, O. S., “Spatial Analysis of Gunshot Reports on Twitter in Mexico City”, ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(8), 2021, pp. 540.

⁹ García-Tejeda, E., et al., op. cit.

¹⁰ La identificación y levantamiento de tuits se hizo mediante la plataforma “Autómata GeoInteligente en internet (AGEI)” del Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial del 6 de octubre de 2020 al 6 de octubre de 2018.

¹¹ García-Tejeda, E., et al., op. cit.

¹² García-Tejeda, E., “Mentir con mapas”, Medium, 2021.

¹³ Una limitante del uso de los datos consiste en que no todos aquellos que oyen un disparo usan Twitter para reportarlo. Este posible sesgo y otras limitantes se trataron a detalle en la investigación.

¹⁴ García-Tejeda, E., et al., op. cit.

¹⁵ Encuesta Nacional De Ocupación y Empleo, Inegi, 2021.

¹⁶ Ibidem.

¹⁷ De la Miyar, J. R. B., et al., op. cit.

¹⁸ Weisburd, D., “The law of crime concentration and the criminology of place”. Criminology, 53(2), 2015,  pp. 133-157.

¹⁹ Tuit publicado el 10 de noviembre de 2019 a la 1:31 am en el área de Iztapalapa.