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Análisis y Prevención en Criminología Económica

La economía de redes no es un sistema teórico cerrado, por el contrario, es un marco que aporta distintas aproximaciones explicativas según la observación de la dinámica de la red, permitiendo entender mejor la complejidad y el comportamiento. Las redes abundan cotidianamente en distintos aspectos, por ejemplo, las redes neuronales del cerebro, las redes de telecomunicación, redes de servicios energéticos, etc. Las redes tienen características matemáticas que facilitan su comprensión. Parte sustancial de la investigación de las redes en sociometría está relacionada con la observación de la centralidad, conocer quiénes son los actores más importantes. Observar la dinámica de los actores en los grupos criminales y sus interacciones económicas, el flujo del dinero, etc., da una mejor aproximación al escenario situacional. Son estas relaciones las que dan origen a las grandes redes de delincuencia organizada transnacional.

Cuando escuchamos la palabra “redes” probablemente las dos cosas que vienen en mente son:      1. Las redes sociales o las conexiones de personas a través de internet que se fundamentan en compartir valores o intereses comunes. 2. Las redes informáticas que transfieren datos a través de la conexión de dispositivos que se comunican entre sí.

Las redes han sido estudiadas desde distintas disciplinas. La redes de interacción social parten de estudios sociológicos, las redes políticas provienen del análisis de las ciencias políticas, mientras que la economía se ha centrado en los aspectos organizacionales y tecno-económicos del intercambio entre individuos conectados en redes.

La economía de redes no es un sistema teórico cerrado, por el contrario, es un marco que aporta distintas aproximaciones explicativas según la observación de la dinámica de la red, permitiendo entender mejor la complejidad y el comportamiento de los mercados de hoy día, en un escenario cada vez más interconectado digitalmente.

En criminología económica se comprende que la criminalidad es un problema social con un intercambio fluido entre las variables y los otros problemas sociales, donde el comportamiento delictivo interactúa en el juego económico y los delitos, sus causas y efectos impactan el escenario político, económico y social. Este intercambio puede observarse a través de la dinámica de las redes.

Es importante conocer algunos antecedentes y conceptos antes de abordar con más profundidad este tema. Según Acatitla Romero y Urbina,[1] la teoría de redes en la economía constituye una perspectiva y una metodología. Pone énfasis en el estudio de las formas en cómo se hallan conectados los componentes de un sistema.

Los grafos son modelos que representan las propiedades topológicas o gráficas esenciales de una red

Las redes abundan cotidianamente en distintos aspectos, por ejemplo, las redes neuronales del cerebro, las redes de telecomunicación, redes de servicios energéticos, redes de transporte y vialidad, redes de amistades, redes profesionales, redes de negocios entre personas y empresas, redes socioeconómicas, redes culturales, redes estatales que conectan a unos países con otros bajo forma de convenios, acuerdos y otras figuras de derecho internacional público; entre muchas otras formas de red. Las redes son omnipresentes.

Las redes tienen características matemáticas que facilitan su comprensión. La teoría de grafos tuvo su origen en el siglo XVII a través de los trabajos de Leonhard Euler (1707–1783), matemático y físico suizo considerado hoy como el padre de esta teoría y de otros campos de la matemática. Los grafos son modelos que representan las propiedades topológicas o gráficas esenciales de una red mediante una descripción en términos de conjuntos de nodos y aristas (enlaces). Por ejemplo, en la red de computadoras conocida como Internet, las computadoras pueden ser representadas por nodos y los cables que las conectan se representan mediante aristas. Este es un simple pero poderoso concepto que, gracias a su sencillez, puede ayudarnos a explicar propiedades de diferentes sistemas como los mencionados anteriormente.[2]

Algunos conceptos utilizados en economía tales como los de percolación, escalamiento, parámetros de orden, renormalización, autosimilaridad y transición de fase, provienen de la física estadística y del campo de estudio de los grafos aleatorios por tanto se utilizan principalmente para estudiar estas redes.[3]

El análisis de redes es particularmente útil para comprender la estructura de las relaciones intersectoriales donde la información se transmite entre actores o nodos y afecta la toma de decisiones y la relación insumo-producto-resultado.

Las redes en económica pueden distinguirse según las siguientes características:

a.) diámetro de la red;

b.) grado de distribución de la red;

c.) grado de clustering (qué tan densamente conectados están los nodos de la red).

Una característica que distingue a las redes en la sociedad es la alta densidad de conexión o clustering. La interpretación de este parámetro dependerá de la definición de las aristas de la red. Y además de estar altamente conectadas, también se caracterizan por una baja distancia promedio entre nodos. A las redes con altos coeficientes de conexión o clustering y pequeño diámetro se les conoce como redes de mundo pequeño.

Veamos a continuación una breve e ilustrativa descripción los tipos de redes según el matemático Massimo Franceschet[4], profesor de Network Science:

  1. Modelo Linear. (Mundo Pequeño) /Fatalismo.
  2. Modelo Ramificado/ Libre albedrío.
  3. Modelo Circular / Autoreferencialidad.

 

 1. Modelo Linear. (Mundo Pequeño) /Fatalismo.

redes lineales en criminología

Es una sucesión incesante sin alternativas de conexión. Se corresponde al concepto de “fatalismo” o destino y puede ser visualizada como un camino, una sucesión de puntos. Un modo para comprender este modelo es la teoría del mundo pequeño también conocida como teoría de los seis grados de separación de Travers y Milgran publicado por primera vez en 1969 en la Universidad de Stanford.[5]

El psicólogo norteamericano Stanley Milgran partía de la hipótesis de que una persona estaba conectada con cualquier otro individuo aun viviendo en lugares distantes. Para demostrar esto, los autores identificaron a 296 voluntarios de Nebraska y Boston, que debían entregar un mensaje a una persona objetivo en Massachussets, utilizando solamente su red de contactos.

El análisis estadístico del experimento mostró que la frecuencia del número de pasos era bimodal debido a la diferente estrategia de los sujetos al punto de partida.

De estos participantes iniciales 217 envían el sobre a un amigo y 64 podrá enviar el paquete al destinatario. El análisis estadístico del experimento mostró que la frecuencia del número de pasos era bimodal debido a la diferente estrategia de los sujetos al punto de partida. Los sujetos que utilizaron contactos de trabajo para alcanzar el objetivo lograron concentrarse en un promedio de 4 a 6 pasos, mientras que aquellos que privilegiaron la proximidad geográfica obtuvieron una media de 6 a 1 paso. Por tanto, considerando la hipótesis con la mayor cantidad de pasos nace el famoso mito de los «seis grados de separación»[6]

Más adelante, en 2011 la Universidad de Milano en colaboración con Facebook llevó a cabo un experimento similar para probar la vigencia de la teoría del mundo pequeño, considerando el potencial de conectividad interpersonal del mundo digital y las redes sociales. La nueva investigación utilizó una muestra mucho mayor: 721 millones de usuarios de Facebook, lo que es más de una décima parte de la población mundial para el momento.

Los hallazgos de este nuevo experimento se publicaron en el sitio oficial de Facebook y reportaba que el número promedio de conocidos o pasos que separan a dos personas en el mundo ya no era de seis, sino de 4,74.[7]

Un ejemplo de estas redes lineales en criminología son: 1.- Las redes de pago bajo el sistema Hawala utilizado principalmente por terroristas para transferir dinero y financiar sus operaciones.

El Hawala consiste en la transferencia informal de cantidades de dinero, generalmente sumas pequeñas, sin pasar por las instituciones financieras, a través de una red de contactos o negocios familiares que realizan el intercambio económico.

Los “hawaladars” o prestadores de este servicio son nodos que comunican linealmente con aquel que envía y aquel que recibe el dinero. Este encargo se basa en la confianza, por lo tanto son considerados “hombres de honor”  dentro de las redes terroristas, pues cumplen su compromiso en el envío y entrega de la remesa, sin dejar rastro.

 

2. Modelo Ramificado/ Libre albedrío.

modelo ramificado

Este modelo ramificado puede ser representado por un árbol del cual derivan nuevas bifurcaciones. En las redes bajo el modelo ramificado converge en un nodo inicial a partir del cual se van generando cada vez nuevas y mayores conexiones.

Las estructuras piramidales jerárquicas de algunas organizaciones corresponden a este modelo. Sin embargo, hay que tomar en cuenta que no siempre el nodo inicial goza de mayor peso, fuerza y poder en la estructura.

Al encontrar estructuras que en una primera impresión muestren grafos ramificados, es importante reflexionar sobre la capacidad de acción del nodo y si la red está en grado de continuar sus operaciones en ausencia de ese nodo. Esta hipótesis sirve para comprender mejor la estructura y los actores determinantes según el peso, fuerza y poder en la organización.

Por su parte, las variables peso, fuerza y poder tampoco son estáticas. Entrando en el campo de interpretación de la lógica temporal[8] que es usada en los sistemas de reglas, donde está presente el tiempo, se observa que este último interviene en el intercambio en las relaciones económicas de la red. Si pensamos por ejemplo en conceptos como oportunidad o costo de oportunidad, se comprende que hay opciones dentro de la red que no se concretan, aunque tengan un mayor valor implícito, y que posteriormente no puede concretarse pues han perdido el momentum.

La lógica temporal parte del presupuesto de conexiones temporales que se establecen en base a las decisiones de los nodos. Estas decisiones pueden variar aumentando la complejidad y la incertidumbre en un escenario donde nada es estático.

Para ejemplificar las redes de modelo ramificado se puede pensar en organizaciones como el Cártel de Sinaloa en México, una organización con una vasta red de conexiones que se ha extendido a tres continentes.

Cártel de Sinaloa

Fuente lmneuquen.com

En uno de nuestros artículos anteriores se explicaba porque “El Chapo Guzmán” no sería el auténtico “capo” al comando del Cártel de Sinaloa[9], considerando entre otras cosas, que la organización no ha mermado su capacidad operativa/ business continuity como consecuencia del encarcelamiento del Chapo en los Estados Unidos. 

Además, subsiste la posibilidad de un liderazgo opacado voluntariamente por quien encabeza la jerarquía de la organización desde sus inicios hace más de 40 años y quien la dirige todavía, Ismael “El Mayo” Zambada. Paralelamente al Cártel de Sinaloa, “El Mayo” Zambada es dueño de una amplia gama de empresas legales en México, muchas de las cuales mantienen contratos vigentes con el Estado para proveer bienes y servicios a la administración pública.

Observando la dinámica de la organización, las fuentes de análisis periodístico y otros estudios sobre el negocio de las drogas, se puede concluir que “El Chapo Guzmán” actuaba como nodo central en la red, era un punto de conexión vital que dirigía las operaciones como corredor de nivel medio, con nexos de primer grado entre los macro-mayoristas y los minoristas; y conexiones de segundo grado con absolutamente toda la red.

Los corredores de nivel medio son fundamentales en el negocio de las drogas, es en este grupo donde se establece el precio de mercado para las distintas drogas ilícitas y se percibe el mayor beneficio económico, como resultado del salto entre el precio de producción y el precio de venta al por menor.

 

 3. Modelo Circular / Autorreferencialidad.

Modelo circular

Este es uno de los modelos de red más interesantes. Está representado por la circularidad, un camino que regresa al origen, una estructura de red recursiva que puede repetirse indefinidamente como las formas fractales.                   

Las redes de modelo circular o autorreferencialidad son abundantes en la naturaleza donde las formas se repiten a escalas diversas y donde lo particular o singular conserva las características de lo general o de la pluralidad.

Las organizaciones cuyo modelo de negocio se basa en la réplica de un mismo proceso productivo y de servicio al cliente como las franquicias (franciancing), son redes a modelo circular.

El control recursivo fue diseñado de esa manera con el objetivo de potenciar la detección oportuna de anomalías, fallas, errores, faltas o incumplimientos normativos.

Los procesos de control interno en las corporaciones tienen a adoptar un modelo circular recursivo, por ejemplo a través de la auditoría interna, auditoría externa y la auditoria de control o inspección del ente regulador. El control recursivo fue diseñado de esa manera con el objetivo de potenciar la detección oportuna de anomalías, fallas, errores, faltas o incumplimientos normativos. Sin embargo, se ha demostrado que esta metodología no alcanza altos niveles de eficacia, eficiencia y efectividad pues además de acarrear costos excesivos, deja numerosos puntos ciegos al concentrarse siempre en los mismos nodos de la organización, especialmente cuando la estructura organizativa controlada no tiene un modelo de gestión circular.

El modelo de autorreferencialidad fue utilizado en el desarrollo del algoritmo PagerRank[10] de Google Search a través del cual se ordenan los resultados de búsqueda, determinando la importancia o relevancia de una página web en función del número de enlaces de otras páginas que la apuntan, el valor de esas páginas y otros criterios de Google.

PageRank es una marca registrada, creada y desarrollada por Google en el año 1999 para amparar una familia de algoritmos utilizados con el fin de asignar de forma numérica la relevancia de los documentos o páginas web indexados por el motor de búsqueda.

La ecuación que representa la autorreferencialidad y está a la base del algoritmo PageRank es: λc = Ac y puede describirse bajo el siguiente enunciado: Un actor es importante si es rodeado por otros actores importantes. Como se observa hay una centralidad en esta interacción recursiva es decir, este algoritmo define algo en función de sí mismo y sus similares. Un ejemplo sería afirmar que un atleta es fuerte si compite con otros atletas fuertes o afirmar que un criminal es importante sí está rodeado de otros criminales importantes.

Una variante de esta ecuación que no mide la centralidad o importancia del nodo, sino el poder o la potencia y es la siguiente: c = A   Esto puede describirse así: Un actor es potente si está rodeado de actores poco potentes.

En el contexto económico, el poder está relacionado con la capacidad de acción, decisión y negociación que deriva de la información que se posee y del dominio sobre los recursos.

Es curioso que en las organizaciones criminales, como el Cártel de Sinaloa del que hemos hablado anteriormente, suelen presentarse estos esquemas de redes donde los actores o nodos importantes (El Chapo Guzmán) no son poderosos, mientras que los nodos poderosos (El Mayo Zambada) parecen no ser importantes.

 

La importancia del Actor. ¿Cómo medir la centralidad de un Nodo?

 

Según Massimo Franceschet,[11] una parte sustancial de la investigación de las redes en sociometría está relacionada con la observación de la centralidad, conocer quiénes son los actores más importantes. Los actores más centrales, generalmente son personas socialmente más influyentes y carismáticas, sin los cuales la red perdería una parte significativa de su valor social.

Existen diversas definiciones de importancia y por tanto, diversas medidas de centralidad. Sin embargo, la centralidad o importancia en sociometría se refieren únicamente a la estructura o topología de la red.

Por ejemplo, en una red social de amigos como Facebook, una medida de centralidad, no podría saber que tan adinerada es una persona o que tan inteligente es, porque esta información no es parte de la red social. Por su parte, el número de amigos de una persona si puede usarse como una medida de centralidad pues esta información puede deducirse de la estructura de la red.

La centralidad por grado probablemente es la medida de centralidad más simple y más utilizada. Esto corresponde al grado de un nodo, es decir, el número de nodos adyacentes a ese nodo. En Facebook, por ejemplo, la centralidad por grado es el número de amigos de una persona.

En Twitter la centralidad por grado entrante es el número de seguidores de un usuario.

Si la red social es directa, distinguimos entre centralidad por grado saliente, que corresponde al número de sucesores de un nodo, y centralidad por grado entrante, que corresponde al número de predecesores de un nodo. Por ejemplo, en Twitter la centralidad por grado entrante es el número de seguidores de un usuario, mientras que la centralidad por grado saliente es el número de usuarios seguidos por una persona. El más importante es el primero, ya que un usuario puede seguir a quien quiera a su discreción, mientras que otros deciden seguirlo o no (según el interés que despierte con sus mensajes).

La principal desventaja de las centralidades por grado es que asume que todos los actores de la red tienen el mismo peso. En cambio, está claro que, por ejemplo, tener amigos importantes marca la diferencia en comparación con tener amigos de poco peso. En Facebook, un usuario es importante de acuerdo con esta definición si tiene amigos que son importantes para él, no necesariamente muchos, esto es la centralidad por vector propio.

Hay otros métodos importantes para determinar la centralidad de un nodo que se basan en el concepto de ruta más corta, agrupamiento o clustering. La centralidad puede definirse según la distancia entre dos nodos (o pasos), donde la longitud de una ruta más corta le sumara centralidad.

Similar al anterior es la centralidad de cercanía que mide la distancia promedio de un nodo de todos los demás nodos del gráfico. Los nodos que no están lejos de otros nodos tienen la ventaja de recibir rápidamente la información que circula en la red y al mismo tiempo hacer llegar su información rápidamente a los demás actores.

La centralidad de intermediación mide el número de rutas mínimas en el gráfico que contienen ese nodo. Un nodo que se encuentra en muchas rutas mínimas entre otros nodos gana centralidad cuando ejerce control sobre el intercambio de información entre los otros nodos, convirtiéndose en intermediario central entre los otros actores, tal y como ocurre con los corredores de nivel medio en el negocio de las drogas, quienes llegan a funcionar como una cámara de compensación para ese mercado ilícito de sustancias.

Observar la dinámica de los actores en los grupos criminales y sus interacciones económicas, el flujo del dinero, etc., da una mejor aproximación al escenario situacional, la dimensión real de sus operaciones, quiénes son los actores involucrados y cuáles de ellos resultan nodos necesarios sin los cuales no podrían ejecutarse algunas tareas. Son estas relaciones las que dan origen a las grandes redes de delincuencia organizada transnacional.

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