Cadenas de Markov e inseguridad en Sinaloa
Una Cadena de Markov es un modelo probabilístico diseñado para predecir el estado de mañana basándose en el comportamiento de hoy. Esta herramienta permite proyectar si un sistema complejo (como la opinión pública o un fenómeno social) tiende a mantenerse, mejorar o empeorar.
Imagina una bola recorriendo una superficie con surcos formados por desplazamientos previos. Su dirección futura depende de su ubicación actual, pero el camino está condicionado por ese relieve histórico. Si la bola ha seguido una ruta repetidamente, el surco se vuelve profundo y difícil de abandonar, dictando una trayectoria persistente. En cambio, si el relieve es suave, la bola conserva mayor libertad para cambiar de rumbo y explorar nuevos estados.
Bajo esta lógica, la percepción de inseguridad en Sinaloa funciona como un sistema con ‘memoria’. Mientras en Culiacán la inercia de la violencia ha generado un surco tan fuerte que la trayectoria del miedo ha sido persistente en la última década, en regiones como Los Mochis la memoria del sistema ha permitido giros radicales hacia la tranquilidad. Estudiar estas transiciones mediante modelos de Markov nos permite entender qué tan anclado está el miedo en nuestra sociedad y qué tan probable es romper su ciclo.
En la entrega anterior, evaluamos el efecto del tiempo pasado en la percepción de inseguridad calculando su autocorrelación; ahora, utilizaremos las cadenas de Markov para estimar qué es lo que ocurrirá en el futuro cercano.
Modelar este fenómeno es posible gracias a los datos trimestrales de la Encuesta Nacional de Seguridad Urbana del Instituto Nacional de Estadística y Geografía desde el 2015.
En Sinaloa, aplicamos las cadenas de Markov para calcular las probabilidades de transición trimestrales donde el estado actual define el cambio futuro. Definimos rangos de percepción: Baja/Moderada (menor al 60 por ciento), Alta (60-75 por ciento), Muy Alta (75-90 por ciento) y Crítica (superior al 90 por ciento). Así, el modelo proyecta matemáticamente qué tan probable es que una ciudad se desplace de un rango a otro en el corto plazo.
Los resultados del modelo de cadenas de Markov para Culiacán son reveladores y preocupantes. El modelo indica que existe una probabilidad del 82 por ciento de permanecer en un estado de inseguridad “Alta” y del 57 por ciento de mantenerse en un estado “Muy Alta”. Por el contrario, la probabilidad promedio de retornar a un estado de percepción baja o moderada es de apenas del 2 por ciento.
Además, el tiempo de recurrencia promedio que predice el modelo para un estado de percepción “Crítica” es de 29 trimestres o 7.25 años. A largo plazo, la probabilidad de que la ciudad se encuentre en cualquier estado superior al 70 por ciento de percepción de inseguridad es del 81 por ciento.
En Mazatlán, el miedo también exhibe una inercia estructural que, aunque con una autocorrelación menor que la de Culiacán, se mantiene firme. La probabilidad obtenida por las cadenas de Markov de estancarse en niveles de riesgo “Muy Alta” es del 100 por ciento, y aunque existe un 25 por ciento de posibilidad de retorno a niveles moderados (cifra significativamente más alentadora que el 2 por ciento de Culiacán), la tendencia estacionaria a largo plazo dicta un horizonte donde la inseguridad por encima del 60 por ciento es el único escenario posible.
Los Mochis ofrece un panorama esperanzador, con una autocorrelación positiva muy alta de 0.74, que refleja una memoria positiva persistente que actúa como ancla hacia la tranquilidad. De acuerdo con el modelo de cadenas de Markov, hay un 100 por ciento de probabilidad de retorno a niveles moderados, el riesgo es transitorio y la posibilidad de superar el umbral crítico es mínima.
Estos cálculos constituyen una primera aproximación hacia el modelado de un sistema sumamente complejo. Conscientes de sus limitaciones, trabajamos con rigor en perfeccionarlo e integrar perspectivas que otorguen profundidad y contexto a los resultados puramente numéricos.
En conclusión, la percepción de inseguridad no solo se arrastra en el tiempo, sino que se propaga hacia el futuro. Para cambiar esta persistencia del miedo, debemos trabajar en transformar las condiciones que generan estas cifras, desde nuestros hogares hasta el núcleo de las instituciones. Es una tarea que solo lograremos como sociedad civil organizada, exigiendo que se atiendan las causas por un lado y, por otro, participando activamente en actividades que mitiguen estos efectos. La tarea no es fácil, pero vale la pena.