Investigadores de la URV demuestran que sistemas vigilancia masiva contra terrorismo no son rentables
Los métodos de vigilancia masiva de la población de España y Reino Unido no son eficientes en términos de coste, según este estudio
Un equipo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) ha demostrado que los sistemas de vigilancia masiva aplicados a la población contra el terrorismo no son rentables, según informa la universidad tarraconense.
El Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV ha aplicado un modelo estadístico sobre los métodos de vigilancia masiva a España y el Reino Unido y han comprobado cuantitativamente que no son eficientes en términos de coste.
Esta investigación, publicada en IEEE Access, aporta por primera vez cifras indicativas que demuestran la falta de racionalidad y rentabilidad de los sistemas de vigilancia destinados contra el terrorismo.
Los investigadores utilizaron los datos de un informe elaborado por el real Instituto Elcano, que recopilaba información de terroristas islámicos condenados a España y al Reino Unido y generaba unos patrones.
Los investigadores buscaron si había similitudes entre estos patrones y los perfiles de la población (los inocentes) a partir de los datos de toda la población española procedentes del Instituto Nacional de Estadística y del centro homólogo del Reino Unido.
Constataron que cuanto más diferentes son los perfiles de terroristas y de inocentes, más fácil es distinguirlos y, por lo tanto, detectarlos.
Emulando la detección automatizada de un sistema de vigilancia, los investigadores mostraron el tamaño de las listas resultantes de posibles terroristas, en la mayoría de los casos millones de sospechosos.
El estudio, encabezado por el investigador Javier Parra, señala que el grosor del coste de un sistema de vigilancia no se encuentra en el proceso de detección automatizado, sino en la comprobación de cada uno de los individuos incluidos en la lista.
Eso implica hacer seguimientos, instalar aparatos de control o intervenir teléfonos, entre otros procesos muy costosos sobre tiempo y materiales, que requieren de 33 personas para seguir a un sospechoso una semana completa.
En este contexto, es más fácil que se produzca un falso positivo que un positivo auténtico.
Por eso, los investigadores incorporaron una restricción al sistema de detección automatizado y redujeron la lista de sospechosos al mínimo posible.
A partir de aquí, aplicaron un método de inferencia estadística que se utiliza habitualmente, para que las decisiones que tenían que etiquetar -si una persona es terrorista o inocente- tuvieran un coste mínimo.
«Para eso se necesita que la lista sea la más pequeña posible, pero hay que poner una restricción que determine el porcentaje mínimo de terroristas que quieres coger», concluye Parra.