(...)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.
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