Transcript
Predecir la existencia de fosas en municipios mexicanos: Una primera aproximación estadística
Contexto En el marco de la crisis de derechos humanos que vivimos, en la que
el
fenómeno
de
las
fosas
clandestinas
es
un
hecho
recurrente y extendido de acuerdo a lo reportado en el informe “Violencia y Terror: Hallazgos sobre Fosas Clandestinas en M é x i c o” , u n o d e l o s p r i n c i p a l e s r e t o s - a d e m á s , c l a r a m e n t e , d e l a s responsabilidades
del
identificación
personas
de
gobierno
en
materia
desaparecidas-
de
búsqueda
yace
en
e
poder
identificar los lugares donde posiblemente se encuentran sitios de inhumación clandestina no identificados ni reportados por las autoridades, las comunidades, las familias de desaparecidos, ni la prensa. D a d o l o a n t e r i o r, H u m a n R i g h t s D a t a A n a l y s i s G r o u p ( H R D A G ) , Data
Cívica
y
el
Programa
de
Derechos
Humanos
de
la
Universidad Iberoamericana (PDH Ibero) hemos unido esfuerzos para
generar
una
herramienta
que
permita
identificar
los
municipios en el país que tienen una probabilidad alta o baja de tener una fosas clandestinas. Ello con el objetivo de utilizar el conocimiento científico como una forma de incidencia ante la crisis de derechos humanos. Para esto Human Rights Data Analysis Group desarrolló un modelo estadístico de predicción llamado Random Forest, que reúne: (1) los 2458 municipios del país (corte de 2016); (2) la información que se desprende de la base de datos generada por el PDH Ibero respecto a los hallazgos de fosas clandestinas reportadas por la prensa anualmente desde 2013 a 2016; (3) indicadores geográficos y sociodemográficos e indicadores de violencia
en
cada
uno
de
estos
municipios,
a
d e n o m i n a m o s “c o v a r i a n t e s ” , r e u n i d o s p o r D a t a C í v i c a .
2
los
que
Al agrupar esta información, el modelo estadístico identifica los covariantes que se presentaron en los municipios que tuvieron uno
o
más
reportes
de
fosas
por
la
prensa
en
los
años
sistematizados: 46 municipios en 2013; 80 municipios en 2014; 35 municipios en 2015 y 43 municipios en 2016. Una vez señalados estos municipios, se entrena al modelo para que identifique municipios similares a los primeros, pero que no h a y a n s i d o “o b s e r v a d o s ” y c o l o c a d o s d e n t r o d e l a b a s e d e d a t o s . E s d e c i r, e l m o d e l o a s i g n a u n a p r o b a b i l i d a d e s t a d í s t i c a a l r e s t o de
los
municipios
en
todo
el
país
de
encontrar
fosas
clandestinas, a partir de lo que sabemos de aquellos municipios en los que sí se han encontrado. Los municipios que arroja el modelo estadístico son aquellos en los
que
existe
una
alta
probabilidad
de
tener
fosas
con
características similares a las recabadas en la base de datos del P D H I b e r o , e s d e c i r, f o s a s q u e h a n s i d o r e p o r t a d a s e n m e d i o s nacionales o locales. En ese sentido, se modela la socialización de información sobre hallazgos de fosas clandestinas, no la existencia per sé de las fosas.
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Lo que se puede concluir Las va r ia bl e s q ue a c o n tin u a c ió n p r es en ta m os son aque llas que log raron ide nt if ic ar c or r e c ta men te a los mun i ci p i o s c o n prob a b ilid a d a lta o b a ja d e t e ne r f osas c lande stinas. Es p r e c iso ac larar que esta s va ria bles solame nt e sir v e n p a ra id en tif ic a r a lo s m u n ic ip ios y asig nar p rob ab ilidade s de t e ne r f osas o no. Esta s va r ia bles n o in dic a n c a usa l i d a d n i s o n va r ia b les ex p lic a t ivas.
Intervención del estado
Crimen Tasa de homicidios SINAIS
Decomiso de opio
Desviación estándar de la tasa de homicidios SINAIS
Evento del al menos un operativo
Total de homicidios SINAIS
Decomiso de heroína
Desviación estándar del total de homicidios
Decomisos de armas largas
Fosas encontradas en el año anterior
Decomisos de armas cortas 2013
2014
2015
2016
Proba bilida d 0.075 0.050 0.025
Laboratorios de anfetamina decomisados
Sociodemográficas
2013
2014
2015
2016
2013
2014
2015
2016
Población Ingreso real del municipio
Educación 2013
2014
2015
2016
Promedio grado escolaridad
Geográficas PRUEBA ENLACE 2013
% de alumnos en insuficiencia en matemáticas en secundaria
Si es municipio fronterizo Frontera sur Frontera norte Distancia de la frontera
Desaparecidos
2013
2014
2015
2016
% de alumnos en excelencia en matemáticas en primaria % de alumnos en excelencia en matemáticas en primaria % de alumnos en insuficiencia en español en secundaria % de alumnos en insuficiencia en español en primaria % de alumnos en excelencia en español en primaria
Desaparecidos hombre 2013
2014
2015
2016
Las va r i a bl e s q ue lo g ra n id en tif ic a r c o r r ec tame nt e los m unic ip ios c uya p rob ab ilidad de t e ner fosa s cl an d e st i na s e s a lta d e f o r m a s istem á tic a s on: dist anc ia a la f ront e ra; g rado p rome dio de e sc ola rida d; e i ngre so muni c ipa l r ea l. S in em b a r g o , va r ia b le s c om o la volat ilidad e n la tasa de homic idios ( de svia ción e st ánd a r ); d e c o m is o s d e a r m a s la r g a s y p r e se nc ia de op e rat ivos r e sult an ig ualme nte r e levant e s pa ra la i de nti fi c a c i ó n d e m u n ic ip io s c o n f o s a s c la n de stinas e n alg unos años.
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La de sv i a c i ó n e st á n d a r d e h o m ic id io s r es tu lta p ar t ic ular me nt e int e r e sant e p or que nos mue st ra la rela ción en tre varianza d e v io le nc i a f r en te a la ex isten c ia d e f osas a nive l munic ip al. A su ve z, mue st ra la r e lac ión de mu n icipios e n los que la vo l a ti l i d a d d e h o m ic id io s es a lta fr e nt e a m unic ip ios e n los que hay p oc a var ianza. Esto mu estra qu e l os cam bi o s e n la t a s a d e h o m ic id io s a n iv el n a c ional se c onc e nt ra e n unos c uantos m unic ip ios, mism os qu e está n relacio na d o s c o n m u n ic ip io s c o n a lta p ro b a b il idad de e xist e nc ia de f osas c lande st inas.
Relación entre homicidios y municipios con alta probabilidad de tener fosas
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Victoria Uruapan
32 Municipos con alta probabilidad del 2016 Comparativo entre años
Tijuana Tecpan de Galeana Tecoman Tecate Sinaloa
La tendencia de probabilidades asociadas a
Santiago Papasquiaro
municipios
fosas
en
nuestro
modelo
estadístico va en aumento de 2013 y 2014 a
Rosario
2015 y 2016. Esto no quiere decir que el
Reynosa
número de fosas repor tadas por los medios haya aumentado. Sin embargo, dado que una
Pueblo Nuevo
variable impor tante para la identificación de
Nuevo Laredo
fosas según nuestro análisis es el repor te de fosas en el año previo, una probabilidad alta
Nogales Municipios
con
de encontrar fosas en determinado año y
Mocorito
municipio arroja información relevante sobre
La Union de Isidoro Montes de Oca La Paz
dónde se deberían de empezar a buscar fosas el año siguiente. Por ejemplo, que el 2016 tenga municipios con probabilidades de tener
Juarez
fosas
clandestinas
importantes
Jose Azueta
sobre
de
86%
dónde
arroja
pistas
tendríamos
que
empezar a buscar fosas este año.
Hidalgo del Parral Guasave
Si bien las probabilidades de cada municipio cambian para cada año, encontramos que hay
Guadalupe y Calvo
municipios
que
aparecen
de
forma
Guachochi
sistemática en el análisis de los cuatro años
Escuinapa
observados con altas probabilidades de tener fosas. Hemos identificado al menos cinco
Eduardo Neri
municipios cuya probabilidad de tener fosas clandestinas es mayor a 95% en el año 2015.
Durango Cuautla Cuauhtemoc Coyuca de Catalan
Probabilidad
Coyuca de Benitez
0.75
Caborca
0.50
Buenavista
0.25
Apatzingan 2013 2014 2015 2016
Año
6
Z o o m : To p 1 0 0 M u n i c i p i o s San Luis Rio Colorado
Municipios que podrían tener fosas
0.35
Comparativo entre
2013 - 2014
Nogales Mexicali
0.30
Matamoros
Probabilidades del 2014
Probabilidades del 2014
0.3
0.2
0.1
0.25
San Miguel Santa Flor San Pedro Ocopetatillo
Opodepe
Hidalgo
Yogana
General Plutarco Elias Calles
0.20 Santiago Huauclilla
0.0 0.0
0.1
0.2
0.3
Probabilidades del 2013
0.15
Santiago Nundiche
0.1
Onavas Santa Catarina Lachatao
0.2 Probabilidades del 2013
0.3
Z o o m : To p 1 0 0 M u n i c i p i o s
Municipios que podrían tener fosas
Tecate Jose Azueta Hidalgo del Parral Tecpan de Galeana
Comparativo entre
Uruapan
Probabilidad 2016
Sinaloa Tijuana
Nuevo Laredo
Rosario
Probabilidad 2016
Guachochi
Durango
Escuinapa
0.50
Guadalupe y Calvo
Mocorito
0.8
2015 - 2016 0.75
Guasave Santiago Papasquiaro Buenavista
La Union de Isidoro Montes de Oca Pueblo Nuevo Victoria Coyuca de Catalan Tecoman Caborca Miguel Aleman La Huacana Navolato Cadereyta Jimenez Huetamo La Piedad San Ignacio Matamoros Chihuahua Coatzacoalcos San Fernando Gonzalez Lagos de Moreno Altamira Tampico
0.7
Tamazula
Petatlan Valle Hermoso Badiraguato General Plutarco Elias Calles Playas de Rosarito Cuajinicuilapa Rio Bravo Monterrey Camargo Bocoyna El Mante Concordia San Dimas Arteaga Aguililla Mexicali San Miguel Totolapan Ensenada Nuevo Casas Grandes Agua Prieta Llera Arcelia Zamora Zirandaro Guerrero Hidalgo Salvador Alvarado Ometepec San Luis Rio Colorado
Mezquital
0.25 Gabriel Zamora
0.00
Quechultenango
0.00
0.25 0.50 0.75 Probabilidades del 2015
Apatzingan
Nogales
0.6
Mugica
Guemez
Coahuayutla de Jose Maria Izazaga Tanhuato
0.4
Zacatecas Los Reyes
Gustavo Diaz Ordaz Madera
Puerto Pe..asco Cajeme
Piedras Negras
0.6 Probabilidad 2015
7
Urique Atoyac de Alvarez
Aquila
0.8
Cuauhtemoc
Ta m b i é n e n c o n t r a m o s q u e p a r a 2 0 1 5 y 2 0 1 6 e x i s t e n f o c o s d e a t e n c i ó n i m p o r t a n t e s . E s t o s f o c o s s e encuentran en estados fronterizos y/o que tienen presencia de costas como Sinaloa, Chihuahua,
Baja
C a l i f o r n i a , Ta m a u l i p a s , G u e r r e r o , D u r a n g o y M i c h o a c á n .
2013
2014
2015
2016
Las probabilidades para 2013 y 2014 son menores que las de 2015 y 2016. Para 2013 y 2014 la probabilidad más alta es de 35% mientras que para 2015 y 2016 la más alta es de 93%. Esto se debe a que los covariantes del modelo identifican mejor los municipios con fosas en los últimos años. Lo que es realmente importante de estos ejercicios es el uso de estadística y métodos científicos para realizar una tarea que hasta el momento el Estado no ha hecho: buscar a quienes están desaparecidos/as y cuyos cuerpos podrían haber sido inhumados en fosas clandestinas. Entiendiendo las limitaciones del ejercicio, este es tan solo el inicio de un proyecto que tiene por objetivo acompañar, desde nuestras propias trincheras, a las familias que buscan a sus seres queridos en fosas con las herramientas y recursos que tienen a la mano. 8
Lo que NO se puede concluir 1
El modelo identifica municipios con alta probabilidad de tener fosas que sean similares a las fosas reportadas por medios locales y nacionales que el PDH de la Ibero logró identificar en su base de datos.
2
Los municipios con posibles fosas arrojados por el modelo estadístico representan un subconjunto de las fosas que hay en el territorio. De tal forma, es posible que existan fosas que no sean predichas por este modelo dado que responden a características distintas a las fosas repor tadas por medios de comunicación nacionales y locales. Al respoecto recordemos que este modelo predice municipios con fosas no observadas que responden a los mismos mecanismos que aquellas que sí han sido reportadas por lo que no se puede concluir que los municipios identificados son los únicos con probabilidad de tener fosas clandestinas.
3
No se puede concluir que operativos de armas largas, carreteras federales, bajos niveles de ingrreso municipal real, entre otras, sean condiciones n e c e s a r i a s n i s u f i c i e n t e s p a r a l a e x i s t e n c i a d e f o s a s . Ta m p o c o s e p u e d e concluir que las variables que identifican municipios con probabilidades altas de fosas clandestinas explican la presencia de éstas últimas. Sobre este punto no debemos perder de vista que las variables que se utilizan para identificar municipios con probabilidades de tener fosas clandestinas no son variables explicativas ni muestran causalidad.
4
No podemos concluir que en los municipios identificados haya, de hecho, fosas clandestinas. Este es un ejercicio probabilístico, no determinístico. Sugiere, eso sí, concentrar esfuerzos de búsqueda en municipios que compar ten características clave con aquellos municipios en los que ya se han encontrado fosas. Por lo tanto, este proyecto es una primera aproximación para ello. Se trata de un trabajo en proceso en el que queremos afinar aún más nuestras estimaciones y acompañarlas con un acercamiento a las familias de personas desaparecidas que están buscando seres queridos y a las organizaciones y colectivos locales.
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Créditos: 1. E spe c i fi c a c i ó n d el m o d elo : Pat r i c k B al l , HRDAG. 2. Análisis datos: Carl o s Guadal upe Sánch ez, Da ta C ív ic a 3. Pro c e s a m ien to d e d a to s : J o r ge Andrade, Dat a Cívi ca, 4. Dise ño: Vícto r Sahagún, Dat a Cív ic a , 5. T e x to : D e ni se N u ñ ez G o n z á lez, P D H I b ero; M ónic a M e lt is, Dat a C ívic a; Jor g e R uíz R e ye s, P DH Ibero. 6. Ge ne ra c i ó n d e d a to s : J ul i án Lo mel í n G as c ó n, PDH Ibe ro ; Al ej andro Pére z de Al ba, PRDH I bero; Jorge Rui z Rey e s, P D H Ib ero . C aro l i n a To r r eb l an ca, D4; Carl o s Guadal upe Sánchez, Dat a Cívi ca.
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