Los análisis sobre crimen organizado y violencia criminal han estado limitados por una falta de datos de alta calidad sobre características clave de los grupos de crimen organizado, incluyendo sus orígenes, estructuras, dónde operan y sus alianzas y rivalidades. MCO busca llenar este vacío para México y desarrollar métodos que puedan ser replicados en otros países.

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Definir y rastrear la presencia de grupos de crimen organizado es inevitablemente una tarea compleja. MCO, por lo tanto, combina métodos y fuentes, desde la codificación manual hasta scraping y procesamiento de archivos enteros utilizando aprendizaje automático (machine learning) y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para recolectar y organizar datos en niveles múltiples. Actualmente, el Proyecto produce cinco tipos de datos:

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• Estatal-mensual sobre la intensidad de presencia (baja, mediana, alta) para todos los estados a partir de la codificación manual.

• Municipal-anual sobre la intensidad de presencia (baja, mediana, alta) en algunas áreas metropolitanas a partir de la codificación manual.

• Municipal-anual sobre la presencia en todos los municipios basada en la recolección y clasificación de datos utilizando aprendizaje automático.

• Historias de los grupos rastreando el origen, composición y evolución de los grupos criminales.

• Parejas de grupos sobre el tipo de relación, aliado o enemigo, por periodo.

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Estos elementos son complementarios. Un elemento central de la investigación cualitativa y decisiones metodológicas documentadas identifica un universo de grupos y facciones que pueden seguirse a lo largo del tiempo aún cuando cambian los nombres, se fracturan o unen y cambian afiliaciones. La codificación manual ayuda a entrenar y validar nuestras bases de datos construidas con algoritmos. Los métodos automatizados ayudan a identificar fuentes y prioridades para nuestra codificación manual.

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Este proyecto es apoyado por el Centro de Estudios México-Estados Unidos de la Universidad de California San Diego, el Empirical Studies of Conflict Project, and the Data-Driven Social Science Initiative en la Universidad de Princeton. También ha recibido financiamiento del Mamdouha S. Bobst Center for Peace and Justice en la Universidad de Princeton.

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