Sasha Reid vive en Toronto, es candidata para un Doctorado en psicología de la Universidad de Toronto, y ha compilado las dos bases de datos en temas más complejos del mundo actual: personas desaparecidas y/o asesinatos no resueltos (en Canadá) y asesinos seriales. Para ella, no era una coincidencia que hombres de la comunidad LGBTQ de Toronto estuvieran desapareciendo en los últimos años. “He estudiado homicidios seriales por mucho tiempo, ya 10 años” dice en su oficina, decorada con fotografías de asesinos notorios como Ted Bundy y John Wayne Gacy. “Podrías llamarlo corazonada, pero fue mucho más que una suposición bien educada. No se ven patrones como este a menudo.”


Con sus bases de datos, Reid creó un perfil del sospechoso basado en la comparación estadística de los asesinos seriales motivados por el sexo en su base de datos que cuenta con 4.800 asesinos, y sigue sumando. En verano del 2017, hizo una llamada a la policía de Toronto y ofreció su experticia y el perfil del asesino, y aunque “de hecho prestaron atención”, no tomaron su oferta.

“Solo quería indicar que está pasando algo. Estos patrones no son comunes, y las bases de datos pueden utilizarse para estrechar la búsqueda” declaró Reid refiriéndose a sus bases de datos. “Luego de que vi tres [victimas]… Tres fueron suficientes para mi”, explica Reid, indicando que desde ese momento sospechaba de un asesino serial. “He pasado año analizando patrones y estudiando asesinos, obviamente, te das cuenta de que en situaciones como estas, muy a menudo, hay algo que encontrar.” En el caso de los hombres desaparecidos en Toronto, Reid conectó las similaridades en las circunstancias de sus desapariciones, su orientación sexual, su apariencia física y su trasfondo étnico, y todo apuntaba a un asesino serial con disposiciones particulares.

En enero de 2018, la policía arrestó a Bruce McArthur, un paisajista de 66 años, por la presunta muerte de dos hombres, declarando que podría haber más víctimas. Actualmente McArthur presenta cargos por más de cinco asesinatos en primer grado, y la policía sigue investigando.


McArthur no es un match perfecto con el perfil elaborado por la doctora Reid: un hombre de poco más de 30 años, de color, con un trabajo de obrero y una historia violenta. Según la óptica de Reid, el asesino de Toronto tendría un poco más de 30 porque muchos de los asesinos seriales homosexuales en su base de datos empezaron a matar más tarde que los asesinos heterosexuales. Sería un hombre porque en su base de datos solo los hombres tenían por objetivo a hombres jóvenes y saludables.

Sería una persona de color porque la mayoría de sus víctimas eran inmigrantes y refugiados de África y países árabes (tres de sus víctimas conocidas son Majeed Kayhan, Skandaraj “Skanda” Navaratnam y  Abdulbasir Faizi)y los asesinos “matan a personas de una comunidad que les es familiar”.

Tendría un trabajo de obrero porque los asesinos seriales que ha examinado tienen poca o ninguna educación universitaria; y una historia de violencia porque la mayoría de los asesinos en su base de datos han sido responsables de (aunque no necesariamente arrestados por) “violencia sexual o algún tipo de violencia intrapersonal”.

Basada específicamente en información relacionada con asesinos seriales homosexuales, la doctora perfiló el posible sospechoso como alguien que podría enterrar sus víctimas en el exterior o en una casa, “en algún lugar donde tengan acceso a ellas”. Reid explica que asesinos como Jeffrey Dahmer y Dennis Nilsen mantenían los restos de sus víctimas en sus casas, y otros escondían cuerpos a la vista de las ventanas de sus cuartos “para poder ver el sitio donde estaban enterrados y reflexionar en el crimen” explica.


Conectando los puntos entre su base de asesinos y su proyecto paralelo, una base de datos de de personas desaparecidas y homicidios no resueltos en Canadá, que Reid llegó a la conclusión de que había un asesino serial en Toronto. Esta base de datos incluye más de 7.500 nombres, que Reid empezó a recolectar debido su preocupación por las mujeres desaparecidas y asesinadas, y porque conocía a una chica que desapareció durante sus estudios secundarios en Drydent, Ontario.

La teoría de Reid se basa en un archivo de asesinos seriales que va más allá del año de nacimiento y periodo activo de cada asesino; toma como datos también información médica, la causa del primer arresto, la locación de las víctimas y otros muchos detalles que marcan psíquicamente al individuo y pueden ser comparados entre sí para crear un perfil.
“El objetivo es comprender mejor la trayectoria de desarrollo de los asesinos seriales” explica Reid. “No solo quiero saber qué pasó, sino comprender cómo todo se aglutinó de manera que llevó a una vida de repeticiones de violencia fatal”. Reid trabaja con un equipo de 6 personas graduadas o avanzadas en sus estudios, y juntos recolectan data a través de archivos públicos, reportes de los medios e información del Atypical Homicide Research Group, una red de 150 expertos en implementación de la ley, criminología y otros campos.

“Es difícil de explicar, es difícil de enseñar – no es una ciencia, es un arte” detalla.
Desde el arresto de Ted Bundy en 1975, las computadoras han jugado un rol central en las investigaciones. En el caso de Bundy, la cruza de referencias en distintas listas -incluyendo las que incluían compañeros de clases de una de sus victimas, dueños de Volkswagens, personas que vivían cerca de las áreas de los crímenes-, realizada por computadora llevó a su captura. Pero aun con todos los avances tecnológicos, la forma en la que la ley busca a los asesinos no ha cambiado, y se han implementado nuevos algoritmos como el ViCAP en 1983 (con 189 preguntas para que el sistema cruce información), el algoritmo de Kim Rossmo en 1991 (determinaba donde podría vivir el asesino basándose en las locaciones en las que se encuentran las victimas en relación con el hogar de los sospechosos), la base de datos de Radford en 1992 (con información demográfica en más de 4.500 asesinos), y el MAP en 2015 (un algoritmo sin fines de lucro que toma en cuenta el estilo, lugar y hora del asesinato al igual que datos demográficos de la victima para reducir la cantidad de sospechosos). Sin embargo, ninguno de estos sistemas puede entender la psique del asesino, por qué ya ha matado, a quién y a quién podría matar luego.

El objetivo final, cuando hablamos de asesinos seriales, es evitar que maten de nuevo, y Reid cree que tal objetivo es posible encontrando patrones en sus primeros dos o tres asesinatos que lleven a su detención. Sin embargo, le preocupa el uso que se pueda dar a sus algoritmos si se les usa como en la película Minority Report: “Muchas personas, al ver las estadísticas reaccionan preguntando ‘Son psicópatas ¿si o no?, narcisistas ¿si o no?'[…] Se fijan si fueron abusados o no. Okay, eso está muy bien. Pero para tener un fondo desarrollable a nivel psíquico, entiendo que no basta con saber si un individuo fue abusado. ¿A qué edad fue abusado? ¿Qué tan a menudo fue abusado? ¿Quién abuso de ellos? ¿Qué clase de abuso era? ¿Fue su madre? ¿Fue su padre? Hay un trillón de preguntas rodeando un solo factor. Por eso es que mi base de datos es tan extensa: porque pregunto por esos detalles minúsculos. No es suficiente saber que un individuo fue abusado. Tienes que saber cómo, por qué… Todo.”

 

El día del arresto de McArthur fue un “emocional” para Reid. A pesar de que los cargos deben ser probados en la corte, Reid está aliviada de que se realizara un arresto y toma los eventos como una señal de que su investigación puede ser útil. Su boceto del asesino tenía detalles incorrectos, pero ella señala que la perfilación de asesinos seriales no es una ciencia exacta.

 

El principal objetivo de su base de datos es permitir a los investigadores reducir una lista de sospechosos y predecir dónde y cuándo podría atacar de nuevo un asesino serial. Por ejemplo, si prostitutas latinas sin educación universitaria y bajos ingresos empezaran a aparecer con las muñecas cortadas en Chicago, ingresar las variables relevantes en las bases de datos comparando unas con otras crearía un retrato tipo acertado del potencial asesino.Como los asesinos seriales no siempre están en las bases policiales, los resultados del algoritmo rara vez identificaran a un solo asesino, y un nombre no aparecerá como en cualquier seriado policial. En lugar de eso, una serie de características de personalidad y demográficas definirán al asesino, y las locaciones potenciales y el perfil de victimas pueden mostrar futuras victimas y locaciones. Con esta información los investigadores pueden estrechar su cerco.

El siguiente paso es usar machine learning para encontrar automáticamente patrones de comportamiento y características en los asesinos seriales. Georgina Cosma, profesora asistente de la Nottingham Trent University y experta en Machine Learning, está explorando la posibilidad de ayudar a Reid a encontrar patrones de conducta que no hayan sido explorados y que se actualicen automáticamente con cada ingreso de data. “Podemos entrenar modelos de machine learning basándonos en sus características de comportamiento y tipos de ataques” dice Cosma “La base de Sasha tiene datos cronológicos, lo que significa que puede entrenar modelos de machine learning para predecir cuándo va a suceder el próximo ataque.”

A partir de este punto la tecnología va a avanzar, pero hay todo tipo de posibilidades. Por ejemplo, existe la posibilidad de que se privaticen datos y haya persecución a individuos inocentes con características similares si una compañía de Machine Learning de Silicon Valley comprara las bases de datos. Reid está buscando evitar este tipo de eventos, compartiendo la base con una comunidad pequeña, al menos al principio, eligiendo un departamento de policía responsable a la vez, y facilitando su base de datos y algoritmos para ayudar en sus investigaciones.

Michael Arntfield, criminólogo y profesor asociado en la Western University, no está involucrado con el trabajo de Reid, pero señala “los eventos recientes en Toronto resaltan la importancia de esta investigación y cómo los estudios especializados como este van más allá de la universidad, y es de interés público”. Arntfield, que fuera agente de policía, conoció a Reid en una conferencia en el Boston College en otoño del 2017, y quedó impresionado con su presentación. Para él está claro que es base de datos y de análisis de comportamiento es “la vanguardia de la ‘nueva’ criminología, que es altamente interdisciplinaria, relevante al publico, social y tecnológicamente progresiva, y totalmente accionable en el mundo real.”

 

 

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