Yo usaría la frase no dejes que lo perfecto sea enemigo de lo bueno en esta situación. Si dispusiéramos de estimaciones muy detalladas del número de personas que circulan por determinados lugares, podríamos hacer mejores previsiones sobre la delincuencia, pero en la mayoría de las situaciones no es posible obtener dichas estimaciones en una zona de interés amplia (a menudo una ciudad entera para un departamento de policía).
En términos de previsión, la gente tiende a encontrar que la precisión y la varianza de las previsiones se ven afectadas por las tasas de referencia en las que se producen los delitos. Es decir, para los delitos más raros se hace más difícil pronosticar, y todo se vuelve más raro cuando se reduce la ventana temporal o espacial en la que se intenta pronosticar.
Le sugiero las siguientes citas, y podrá juzgar usted mismo si el error de previsión es razonable o eficiente teniendo en cuenta sus propios criterios.
- Johnson, S. D., Bowers, K. J., y Pease, K. (2012). Hacia la modesta predictibilidad de los recuentos de robos diarios. Vigilancia , 6(2):167-176 .
- Cohen, J., Gorr, W. L., y Olligschlaeger, A. M. (2007). Indicadores adelantados e interacciones espaciales: A crime-forecasting model for proactive police deployment. Análisis geográfico , 39(1):105-127 .
Lo sé. la gente está vendiendo software por mucho dinero a los departamentos de policía para hacer previsiones similares, ¡así que sé que les parece razonable!
