Un algoritmo de asignación equitativa para el patrullaje policial predictivo:

Abordamos la disyuntiva entre desarrollar buenos modelos predictivos para la asignación policial y desplegar de forma óptima a los agentes de policía en una ciudad de manera que no implique una asignación injusta de los recursos. Modificamos un algoritmo de asignación equitativa para abordar un problema del mundo real: la delincuencia en la ciudad de Bogotá, Colombia. Nuestro enfoque permite modelos de predicción más sofisticados y demostramos que la metodología en su conjunto supera el actual mecanismo de asignación policial en la ciudad. Los resultados muestran que incluso con un modelo simple, como una Estimación de Densidad de Kernel de la delincuencia, se pueden tener predicciones mucho mejores que el modelo actual de la policía y, al mismo tiempo, mitigar las preocupaciones de equidad. Aunque no podemos ofrecer garantías generales de rendimiento, nuestros resultados se aplican a un problema de la vida real y deberían ser tenidos muy en cuenta por los responsables políticos.