Introducción
Las desapariciones cometidas por agentes estatales y no estatales son uno de los problemas más acuciantes de México. Según cifras oficiales, hay más de 100,.000 personas desaparecidas en México. La mayoría de estos casos (80%) se han documentado desde 2007 debido al uso de las fuerzas armadas para combatir las actividades relacionadas con el narcotráfico en el país. El Comité de la ONU sobre Desapariciones Forzadas ha descrito las desapariciones como un fenómeno generalizado.
En consecuencia, los colectivos de familias con personas desaparecidas y las autoridades están realizando brigadas de búsqueda para localizar a personas desaparecidas en diferentes regiones del país. Una parte de estas personas han sido encontradas en fosas clandestinas. Según ONGs y universidades, se han observado más de 2,000 fosas clandestinas en México desde 2007.
Ubicar el paradero de las personas desaparecidas sigue siendo un reto para el desarrollo de programas de búsqueda y exhumación.
En este contexto, durante más de cinco años, nuestro objetivo ha sido utilizar herramientas de aprendizaje de máquina y técnicas geoespaciales para desallorrar tecnologías que contribuyan a realizar actividades de búsqueda de personas. Esta entrada del blog tiene por objetivo describir un nuevo enfoque para delimitar áreas de búsqueda en las que se pueden encontrar nuevas fosas clandestinas en el estado mexicano noroccidental de Baja California, México.
Qué hemos hecho
El estado de Baja California está situado en el noroeste de México. Tiene una superficie de 71.450 km2 y una población de 3,7 millones de habitantes (el 3,0% del país), el 94% de los cuales se concentra en zonas urbanas. Desde 2007, ha sido uno de los estados más afectados por el fenómeno de las desapariciones. Según cifras de la Fiscalía General del Estado de Baja California (FGEBC), 12.000 personas han desaparecido durante este periodo de tiempo. Asimismo, los hallazgos de fosas clandestinas han sido recurrentes en la región.
Al realizar solicitudes de acceso a la información a la FGEBC, pudimos obtener datos sobre 144 fosas clandestinas que han sido observadas entre octubre de 2009 y febrero de 2021. De este total, 52 fosas incluían la latitud y la longitud del lugar donde fueron localizadas por las autoridades.
Es fundamental tener en cuenta los posibles sesgos de la información.
Las fosas observadas por la FGEBC pueden ser un tipo específico de hallazgos que las autoridades pueden “observar”. Esto se ve limitado por factores como la proximidad a las zonas urbanas, el tipo específico de perpetradores o los recursos a los que las autoridades pueden acceder para realizar brigadas de búsqueda.
Además, a pesar de que las coordenadas fueron verificadas, existe la posibilidad de inexactitud por algunos metros, dependiendo de cómo las registraron las autoridades locales.
Mapa 1. Localización de las fosas clandestinas en Baja California.
Decidimos utilizar estas 52 coordenadas como datos de entrenamiento para desarrollar un nuevo modelo geoespacial que delimite las zonas de la entidad donde es probable que se localicen nuevas fosas clandestinas en la región. Esta nueva aproximación incluye tres métodos combinados: Análisis de Patrones de Puntuales, Accesibilidad combinada con análisis de visibilidad y análisis hiperespectral.
A continuación explicamos los pasos desarrollados.
(1) Análisis de patrones puntuales
En primer lugar, realizamos un análisis de patrones espaciales de puntos de las 52 fosas que ha localizado la FGEBC. El objetivo es determinar la agrupación de los puntos en la zona de estudio. Si se encuentran varios grupos de fosas muy próximos entre sí, podemos suponer que éstas no se encuentran en una ubicación aleatoria, sino en zonas específicas según su patrón espacial. Además, podemos inferir la distancia de las fosas que aún no se han encontrado basándonos en los patrones de agrupación de los puntos anteriores.
Congram, Green y Tuller (2016) han sugerido pruebas específicas como el promedio de la relación de vecinos cercanos (ANN por sus siglas en inglés) y la función K de Ripley como métodos apropiados para detectar la agrupación e inferir estas ubicaciones en contextos de conflictos armados internacionales o no internacionales donde las personas han desaparecido. Realizamos una prueba de ANN usando QGIS y la función K de Ripley con su función de transformación L(d) usando el lenguaje de programación R en los 52 puntos de Baja California.
La prueba de ANN (relación de 0.42 y un Z-Score de -8.009) indicó una agrupación altamente significativa, con una distancia media observada de 7 km (distancia promedio entre fosas observadas en Baja California) y una distancia media esperada de 16 km (distancia promedio de las fosas en Baja California si el evento es aleatorio). Estos resultados sugieren que las fosas clandestinas observadas en Baja California están más cerca de lo esperado si hubiera una distribución o dispersión aleatoria.
Dado que se detectó agrupación en los sitios de entierro, entonces implementamos la función K de Ripley y su función L(d) para determinar la distancia en kilómetros de posibles nuevas fosas, tomando como punto de partida los sitios que habían sido descubiertos previamente.
Nuestros resultados indican que pueden localizarse nuevas fosas en el estado de Baja California a distancias entre 18~km y 28~km de un punto de entierro conocido.
En otras palabras, si nos situamos en un punto donde se ha localizado previamente una fosa, existe una alta probabilidad de que encontremos nuevos hallazgos a una distancia de 18 km-28 km debido al patrón de conglomeración de los puntos.
(2) Espacio Clandestino
El carácter ilegal de las fosas clandestinas obliga a los perpetradores a elegir lugares ocultos, como barrancas o zonas boscosas, para garantizar su privacidad durante el proceso de entierro. Dados estos requisitos de privacidad, la estructura del paisaje, conformada principalmente por el terreno y la vegetación, desempeña un papel fundamental en la selección de un sitio de entierro. Por otro lado, el contexto geográfico impone restricciones de accesibilidad, especialmente porque el traslado de personas en contra de su voluntad o de restos humanos, requiere un transporte rápido y discreto, por lo que la red de transporte y la pendiente del terreno también son importantes en la determinación del lugar de entierro. Estas nociones nos llevaron a conceptualizar el espacio geográfico en términos de dos conceptos clave, a saber, la accesibilidad espacial y la privacidad espacial, los cuales son muy relevantes para la localización de fosas clandestinas.
Fig. 1. Modelo conceptual del espacio geográfico para la búsqueda de fosas clandestinas.
Ambos conceptos cuantificables, la accesibilidad y la visibilidad, definen dimensiones de análisis que nos permiten dividir el espacio geográfico en cuatro clases, como se indica en la Fig. 1. Las zonas de gran accesibilidad y baja privacidad se denominan espacio público, mientras que las zonas de baja accesibilidad y gran privacidad definen el espacio privado. Entre estos dos casos extremos hay otras dos combinaciones, a saber, el espacio escénico que tiene conjuntamente baja accesibilidad y baja privacidad, y el espacio clandestino que tiene conjuntamente alta accesibilidad y alta privacidad. Nuestra hipótesis es que las fosas clandestinas tienen más probabilidades de ser encontradas en este último, y por lo tanto una delineación de tales tipos de espacios proporcionará un esquema de priorización para las tareas de búsqueda.
Generamos dos máscaras de Baja California teniendo en cuenta el concepto de Espacio Clandestino (EC). Estas dimensiones fueron, a su vez, cuantificadas en términos de tiempo de recorrido y porcentaje de visibilidad, respectivamente. En principio, el EC presentará una mayor probabilidad de contener fosas clandestinas bajo la premisa de que los perpetradores eligen sitios de rápido acceso y poco visibles al público para reducir el riesgo de ser descubiertos.
El concepto de EC se obtiene a través de la modelación geoespacial utilizando MATLAB. El espacio geográfico se divide en celdas en las que se calcula tanto el tiempo de viaje desde un asentamiento urbano como el índice de visibilidad.
La accesibilidad espacial se calcula como una función de costo acumulado desde la celda urbana más cercana a cada punto del espacio geográfico, donde la función de costo es el tiempo que se tarda en atravesar la celda. Este valor se determina a partir de las velocidades máximas permitidas en las carreteras, la pendiente del terreno y la fracción de cobertura vegetal. La privacidad espacial se calcula como la frecuencia con la que el punto se encuentra en la línea de visión de un observador situado en las carreteras cercanas, donde el rango de visibilidad está limitado a unos pocos kilómetros. El cálculo se realiza acumulando las vistas de un modelo digital del terreno con puntos de vista aleatorios situados en la red de carreteras.
Fig. 2. Ejemplos de la cuenca visual de un par de puntos donde se han descubierto restos humanos.
Una forma alternativa de entender la visibilidad es la siguiente. Considere la fig. 2 donde el área verde resalta las cuencas visuales de un par de puntos donde se han descubierto restos humanos. La visibilidad de esos puntos puede entenderse entonces como la intersección de las principales carreteras con la zona verde. En estos casos hay poca visibilidad, ya que la mayor parte de la cuenca visual se extiende sobre áreas no atravesadas por carreteras principales y/o asentamientos.
(3) Acumulación de Nitrógeno (análisis Hiperespectral)
Cuando un cuerpo se descompone, libera nutrientes al suelo, entre los que destaca el nitrógeno (N); debido a que el cuerpo humano contiene una media de 2,6 kg de N, una cantidad distribuida en un área de 3 metros cuadrados equivale a 50 veces la cantidad recomendada para abonar arbustos o árboles en zonas templadas. El contenido de N de las plantas está directamente relacionado con la concentración de clorofila en las hojas. Afortunadamente, la concentración de clorofila en las hojas puede cuantificarse mediante índices de vegetación, como el llamado Índice de Clorofila en el Borde Rojo (RECI). Un estudio reciente con animales indicó que se podían descubrir entierros a partir de la detección de un crecimiento acelerado en el contenido de clorofila de las hojas de las plantas que se detectaba mediante índices espectrales, siendo el RECI uno de los más eficaces (Silvan et al., 2021).
Entre los satélites que adquieren imágenes que pueden utilizarse para calcular el RECI están los del programa Copérnico de la Agencia Espacial Europea, llamados Sentinel-2A y Sentinel-2B, que empezaron a funcionar en 2015 y 2017, respectivamente, entregando una imagen cada seis días.
Se construyó un índice para contabilizar el incremento del RECI a partir de las imágenes adquiridas por la constelación Sentinel-2A/B entre 2016-2020 en Baja California. El índice, aquí referido como Índice de Acumulación de Nitrógeno (NAI), es un número entre 0-100 que indica qué tan rápido crece el RECI dentro del periodo de monitoreo, donde un valor NAI de 30 o superior indica una tendencia general positiva de la serie de tiempo.
En la práctica, dado que otros procesos naturales o inducidos por el hombre pueden contribuir a la acumulación de N, como la escorrentía y la fertilización de los campos, la interpretación de la capa de NAI debe tener en cuenta los patrones espaciales y contextuales. Por ejemplo, es poco probable que un campo grande con altos valores de NAI sea causado por un entierro. La resolución espacial relativamente baja de las imágenes de satélite (10 metros por píxel) limita el uso de la capa NAI a la detección de sitios de entierro bastante grandes (por ejemplo, de varias decenas de cuerpos).
Uno de los pocos casos de entierro masivo descubierto en Baja California fue reportado por varios periódicos en enero de 2020. Se encontró en una parcela de tierra situada en Maclovio Rojas, una zona de la ciudad de Tijuana, y contenía una docena de cuerpos
Fig. 3. Distribución del NAI alrededor de la ubicación de una fosa común en Maclovio Rojas, Tijuana (arriba a la izquierda), el área donde el NAI alcanzó un valor superior a 50 (arriba a la derecha) y la serie temporal del RECI para esa área (abajo).
La Fig. 3 muestra la distribución del índice NAI en torno a esa ubicación (arriba a la izquierda), donde el tono rojo destaca las zonas donde el RECI apareció con tendencia positiva a lo largo del periodo 2016-2020. La zona en la que el NAI alcanza un valor superior a 50 y se cruza con la máscara espacial clandestina también se muestra en dicha figura (arriba-derecha) junto con el correspondiente gráfico del valor del RECI a lo largo del periodo. La variación del RECI se explica por las variaciones de las condiciones atmosféricas y de humedad del suelo en la tasa de captura de imágenes. Sin embargo, lo que más importa es la tendencia general de la serie temporal, que es la idea en la que se basa la imagen NAI. La anomalía NAI más cercana se observó a unos 25 metros al norte del punto de interés (POI). Aunque no podemos afirmar que dicha anomalía esté relacionada con la fosa de Maclovio Rojas, no podemos descartar que los píxeles de la imagen puedan presentar desajustes de ubicación espacial con respecto al mapa base, lo que explicaría dicho desplazamiento relativo.
Resultados
Los resultados de estos tres enfoques se integraron en una aplicación de Google Earth Engine que permite visualizarlos y explorarlos.
Encontramos que 41 fosas georreferenciadas se ubicaron en zonas de fácil acceso pero de baja visibilidad, cumpliendo con la noción de espacio clandestino.
Asimismo, identificamos que el 32% del territorio de Baja California cumple con estas características (alta accesibilidad y baja visibilidad). Por lo tanto, éstas podrían ser áreas potenciales para iniciar nuevas búsquedas de personas desaparecidas.
A pesar de ello, pretendemos reducir aún más esta zona potencial. Por lo tanto, teniendo en cuenta los resultados de la prueba L(d), generamos topes circulares con un radio de entre 18 y 28 km, alrededor de los puntos de fosas observadas previamente por la FGEBC. Al crear intersecciones de las zonas dentro de los topes con las que cumplen los criterios de espacio clandestino, establecimos que la zona de búsqueda potencial podría reducirse en otro 10%. Por lo tanto, se garantiza que las zonas de búsqueda finales estén a una distancia razonable de la mayoría de los asentamientos urbanos, 39 minutos en el caso de BC. Sin embargo, subrayamos que no podemos precisar el lugar o la dirección exacta para las brigadas de búsqueda.
Asimismo, las acumulaciones de nitrógeno observadas a través de las imágenes de satélite podrían indicar anomalías en el terreno, donde se presume que podría haber cuerpos enterrados, complementando los resultados de las máscaras espaciales clandestinas y el análisis de patrones puntuales cuando se ha definido un área.
Mapa 2. Plataforma en línea que demuestra el uso del modelo de límites del Espacio Clandestino y su integración con las máscaras de anillo del análisis de patrones de puntos. Las zonas rojas indican las áreas potenciales de búsqueda.
Siguientes Pasos.
Para este proyecto tenemos los siguientes pasos:
- Intentar reducir aún más el área potencial de búsqueda, complementando con otros enfoques de aprendizaje de máquina. En concreto, estamos implementando un algoritmo de aprendizaje de máquina supervisado que hemos utilizado anteriormente conocido como Random Forest.
- Obtener más información de puntos georreferenciados de fosas clandestinas que provengan de otras fuentes de información para reducir los posibles sesgos del uso de una sola fuente.
- Generar estudios de contexto que nos permitan identificar las dinámicas y patrones de desaparición de personas en el área estudiada. Esto nos permitirá complementar mejor los resultados obtenidos.
- Realizar reuniones y talleres con grupos de familiares en búsqueda de personas desaparecidas y con autoridades como la Comisión Nacional de Búsqueda de Personas Desaparecidas. Creemos que nuestros resultados pueden ser utilizados para programas de búsqueda y exhumación de personas en el estado de Baja California.
