Esta temporada se llevan los mapas: Gran Bretaña acaba de lanzar police.uk, que permite acceder a datos de incivismo y delincuencia georeferenciados calle a calle; Castellón anunció recientemente un proyecto para desarrollar un mapa “que refleje en tiempo real la sensación de seguridad”; Badalona inaugura un portal que recoge día a día las actuaciones policiales en la localidad, y es de esperar que el uso de herramientas de visualización se extienda de forma exponencial en los próximos tiempos.

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Los mapas actuales, además, no son como los de antes. Las posibilidades de la tecnología permiten no sólo la actualización en tiempo real, sino trabajar con múltiples fuentes de datos e incluso incorporar herramientas colaborativas –crime mapping 2.0. Evidentemente, la sistematización y análisis de datos es una buena noticia: que las políticas públicas, especialmente las de seguridad, cuenten con herramientas que permitan una mayor comprensión de tendencias y el cruce de datos diversos abre puertas a un mejor diseño y gestión de las políticas y recursos públicos en un ámbito que a menudo es víctima de pánicos morales. Sin duda. Pero la experiencia con este tipo de herramientas de visualización en los últimos diez años muestra también que, a pesar de lo que diga el Datablog, los hechos NO son sagrados.

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Para muestra, un botón. Hace unos días Wired publicó un mapa mundial del crimen organizado, recogiendo datos del flujo de trata de personas y migrantes, mercancías falsas, heroína, especies en peligro de extinción, oro, piratería, armas y cocaína a nivel mundial. Muy bonito.

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Sin embargo, según este mapa, Europa no es más que la víctima inocente de un mundo de malos muy malos. A pesar de mencionar a la Mafia en la presentación del mapa, en la visualización ésta desaparece. Quizás si entre las categorías recogidas se hubiera tenido en cuenta el blanqueo de dinero, por ejemplo, la foto sería diferente, y Europa perdería ese halo de pobre continente rico. Los datos, pues, sólo cuentan las verdades que queremos que cuenten, así de sencillo, y un mal trabajo (o un trabajo sesgado) de sistematización y organización de datos puede llevar a fotografías que, como ésta, no contribuyen para nada a mejorar la comprensión de fenómenos de delincuencia.

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Lo mismo ocurre con los mapas de delitos a nivel local. ¿Qué categorías incluyen? ¿Cuáles se ignoran? ¿Qué datos no vinculados con la delincuencia deberían tenerse en cuenta para potenciar la capacidad explicativa de un mapa? Incluir información sobre densidad de población, por ejemplo, es clave para establecer comparaciones entre números absolutos de incidentes. Y esto no es banal: a nadie le parecen mal los mapas del delito, hasta que se encuentra con su calle o su bloque identificado como “hot spot” y debe enfrentarse no sólo a la inseguridad objetiva, sino a la previsible estigmatización de la zona, la caída del valor de las viviendas y un despliegue policial constante.

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Con todo, el uso de los mapas abre claramente posibilidades no sólo de mejora de la planificación y la gestión, sino de creación de espacios de colaboración con la ciudadanía, de transparencia y rendición de cuentas. Pero para que los mapas digan algo útil hay que elaborarlos no sólo a partir de buenas bases de datos e indicadores, sino tener en cuenta temas de contexto institucional, formación de operadores, privacidad, interoperabilidad de plataformas y prevención de la estigmatización. Porque para generar alarma y confirmar prejuicios (que es lo que hacen los malos mapas) no es necesario pagar a empresas de software –ya hay mucho voluntario suelto.