Aquí está la ubicación secreta del sensor de disparo ShotSpotter

Encontrar casquillos de bala puede ser extremadamente difícil. Un oficial de LAPD que no estaba autorizado a hablar con los medios le dijo a Wired que pasaron «varias horas» buscando los casquillos. Dicen que el hecho de que la policía no haya encontrado pruebas de un tiroteo no significa que no haya ocurrido.

Si bien SoundThinking dice que sus alertas pasan por su Centro de Revisión de Incidentes antes de ser enviadas a la policía, en Pasadena, los agentes de policía que investigaban las alertas de ShotSpotter informaron que los disparos sospechosos a veces se debían a algo completamente distinto: petardeo de automóviles, ruido de construcción o fuegos artificiales, informa Knock LA.

Chris Baumohl, miembro legal de EPIC y coautor de la petición al Departamento de Justicia, dijo a Wired que nuestros hallazgos confirman lo que la organización sin fines de lucro escribió en su petición de septiembre: la vigilancia ShotSpotter ocurre de manera desproporcionada en comunidades de color. También afirmó que la tecnología llevó a la policía a ingresar a vecindarios minoritarios creyendo que se habían realizado disparos, ya fueran precisos o no. El resultado, cree Bowmore, es que los miembros de la comunidad tienen más probabilidades de ser arrestados por órdenes judiciales, delitos menores y otras razones no relacionadas con las armas de fuego.

Baumol señaló que en febrero, un informe interno filtrado de la oficina del fiscal estatal del condado de Cook, Illinois, donde se encuentra Chicago, encontró que casi un tercio de las personas arrestadas como resultado de las alertas de ShotSpotter no tenían nada que ver con armas. El 13 de febrero, el alcalde de Chicago, Brandon Johnson, un crítico abierto de ShotSpotter, dijo que la ciudad no renovaría su contrato con SoundThinking.

Según Chittum de SoundThinking, la idea de que la policía se presente y prepare un arresto basándose en una alerta de ShotSpotter es una especulación basada en algunos incidentes de alto perfil. En cambio, cree que ShotSpotter proporciona a las autoridades datos precisos para interactuar de forma segura con la comunidad. «Permite a la policía tocar puertas y decirles a los residentes: 'Oye, recibimos un informe de disparos y solo estamos verificando si todos están bien. ¿Escuchaste algo? ¿Viste algo? Si lo haces, por favor llama». nosotros; nos preocupamos y vendremos”.

Chittum cree que, en última instancia, ShotSpotter es sólo una herramienta. Si se usa correctamente, puede ayudar a mejorar las relaciones entre la policía y la comunidad. «Depende de la policía decidir cómo utilizarlo», afirmó.

Pero lo que realmente sucede suele ser más complicado de lo que describe Chittum. Wired revisó imágenes de cámaras corporales y registros policiales de un arresto de ShotSpotter en 2022 en Cincinnati. Según los registros, a las 8:21 de la víspera de Año Nuevo, la policía fue enviada a un área donde los sensores SoundThinking detectaron dos ruidos fuertes. Cuando llegaron los agentes, detuvieron rápidamente a un hombre alto que vestía una sudadera con capucha azul y una chaqueta negra que estaba parado en la esquina donde la tecnología indicaba que se habían disparado.

Según los registros policiales, nueve agentes estuvieron en el lugar esa noche. Las imágenes de la cámara corporal mostraron a un oficial rebuscando en los bolsillos del hombre mientras otros caminaban. Algunas personas apuntan con linternas al suelo o a través de las ventanillas de los coches estacionados. Otros charlaban y especulaban sobre el posible paradero de los casquillos.

«Me alegro de haber podido salir y ayudar», le dijo un oficial que observaba al hombre que estaba siendo registrado al oficial que estaba a su lado.

La policía nunca encontró casquillos de bala, armas de fuego ni agujeros de bala. De todos modos arrestaron al hombre. Después de pasar su nombre por la computadora del vehículo, descubrieron que había una orden de arresto en su contra. No compareció ante el tribunal por una infracción de tránsito.

Matt Casey, jefe de contenido de ciencia de datos de Snorkel AI, realizó un análisis de datos adicional, que ayuda a las empresas con proyectos de IA y a crear IA personalizada utilizando su plataforma de desarrollo de datos.