Predecir la existencia de fosas en municipios mexicanos: Una primera aproximación estadística

Contexto En el marco de la crisis de derechos humanos que vivimos, en la que

el

fenómeno

de

las

fosas

clandestinas

es

un

hecho

recurrente y extendido de acuerdo a lo reportado en el informe “Violencia y Terror: Hallazgos sobre Fosas Clandestinas en M é x i c o” , u n o d e l o s p r i n c i p a l e s r e t o s - a d e m á s , c l a r a m e n t e , d e l a s responsabilidades

del

identificación

personas

de

gobierno

en

materia

desaparecidas-

de

búsqueda

yace

en

e

poder

identificar los lugares donde posiblemente se encuentran sitios de inhumación clandestina no identificados ni reportados por las autoridades, las comunidades, las familias de desaparecidos, ni la prensa. D a d o l o a n t e r i o r, H u m a n R i g h t s D a t a A n a l y s i s G r o u p ( H R D A G ) , Data

Cívica

y

el

Programa

de

Derechos

Humanos

de

la

Universidad Iberoamericana (PDH Ibero) hemos unido esfuerzos para

generar

una

herramienta

que

permita

identificar

los

municipios en el país que tienen una probabilidad alta o baja de tener una fosas clandestinas. Ello con el objetivo de utilizar el conocimiento científico como una forma de incidencia ante la crisis de derechos humanos. Para esto Human Rights Data Analysis Group desarrolló un modelo estadístico de predicción llamado Random Forest, que reúne: (1) los 2458 municipios del país (corte de 2016); (2) la información que se desprende de la base de datos generada por el PDH Ibero respecto a los hallazgos de fosas clandestinas reportadas por la prensa anualmente desde 2013 a 2016; (3) indicadores geográficos y sociodemográficos e indicadores de violencia

en

cada

uno

de

estos

municipios,

a

d e n o m i n a m o s “c o v a r i a n t e s ” , r e u n i d o s p o r D a t a C í v i c a .

2

los

que

Al agrupar esta información, el modelo estadístico identifica los covariantes que se presentaron en los municipios que tuvieron uno

o

más

reportes

de

fosas

por

la

prensa

en

los

años

sistematizados: 46 municipios en 2013; 80 municipios en 2014; 35 municipios en 2015 y 43 municipios en 2016. Una vez señalados estos municipios, se entrena al modelo para que identifique municipios similares a los primeros, pero que no h a y a n s i d o “o b s e r v a d o s ” y c o l o c a d o s d e n t r o d e l a b a s e d e d a t o s . E s d e c i r, e l m o d e l o a s i g n a u n a p r o b a b i l i d a d e s t a d í s t i c a a l r e s t o de

los

municipios

en

todo

el

país

de

encontrar

fosas

clandestinas, a partir de lo que sabemos de aquellos municipios en los que sí se han encontrado. Los municipios que arroja el modelo estadístico son aquellos en los

que

existe

una

alta

probabilidad

de

tener

fosas

con

características similares a las recabadas en la base de datos del P D H I b e r o , e s d e c i r, f o s a s q u e h a n s i d o r e p o r t a d a s e n m e d i o s nacionales o locales. En ese sentido, se modela la socialización de información sobre hallazgos de fosas clandestinas, no la existencia per sé de las fosas.

3

Lo que se puede concluir Las va r ia bl e s q ue a c o n tin u a c ió n p r es en ta m os son aque llas que log raron ide nt if ic ar c or r e c ta men te a los mun i ci p i o s c o n prob a b ilid a d a lta o b a ja d e t e ne r f osas c lande stinas. Es p r e c iso ac larar que esta s va ria bles solame nt e sir v e n p a ra id en tif ic a r a lo s m u n ic ip ios y asig nar p rob ab ilidade s de t e ne r f osas o no. Esta s va r ia bles n o in dic a n c a usa l i d a d n i s o n va r ia b les ex p lic a t ivas.

Intervención del estado

Crimen Tasa de homicidios SINAIS

Decomiso de opio

Desviación estándar de la tasa de homicidios SINAIS

Evento del al menos un operativo

Total de homicidios SINAIS

Decomiso de heroína

Desviación estándar del total de homicidios

Decomisos de armas largas

Fosas encontradas en el año anterior

Decomisos de armas cortas 2013

2014

2015

2016

Proba bilida d 0.075 0.050 0.025

Laboratorios de anfetamina decomisados

Sociodemográficas

2013

2014

2015

2016

2013

2014

2015

2016

Población Ingreso real del municipio

Educación 2013

2014

2015

2016

Promedio grado escolaridad

Geográficas PRUEBA ENLACE 2013

% de alumnos en insuficiencia en matemáticas en secundaria

Si es municipio fronterizo Frontera sur Frontera norte Distancia de la frontera

Desaparecidos

2013

2014

2015

2016

% de alumnos en excelencia en matemáticas en primaria % de alumnos en excelencia en matemáticas en primaria % de alumnos en insuficiencia en español en secundaria % de alumnos en insuficiencia en español en primaria % de alumnos en excelencia en español en primaria

Desaparecidos hombre 2013

2014

2015

2016

Las va r i a bl e s q ue lo g ra n id en tif ic a r c o r r ec tame nt e los m unic ip ios c uya p rob ab ilidad de t e ner fosa s cl an d e st i na s e s a lta d e f o r m a s istem á tic a s on: dist anc ia a la f ront e ra; g rado p rome dio de e sc ola rida d; e i ngre so muni c ipa l r ea l. S in em b a r g o , va r ia b le s c om o la volat ilidad e n la tasa de homic idios ( de svia ción e st ánd a r ); d e c o m is o s d e a r m a s la r g a s y p r e se nc ia de op e rat ivos r e sult an ig ualme nte r e levant e s pa ra la i de nti fi c a c i ó n d e m u n ic ip io s c o n f o s a s c la n de stinas e n alg unos años.

4

La de sv i a c i ó n e st á n d a r d e h o m ic id io s r es tu lta p ar t ic ular me nt e int e r e sant e p or que nos mue st ra la rela ción en tre varianza d e v io le nc i a f r en te a la ex isten c ia d e f osas a nive l munic ip al. A su ve z, mue st ra la r e lac ión de mu n icipios e n los que la vo l a ti l i d a d d e h o m ic id io s es a lta fr e nt e a m unic ip ios e n los que hay p oc a var ianza. Esto mu estra qu e l os cam bi o s e n la t a s a d e h o m ic id io s a n iv el n a c ional se c onc e nt ra e n unos c uantos m unic ip ios, mism os qu e está n relacio na d o s c o n m u n ic ip io s c o n a lta p ro b a b il idad de e xist e nc ia de f osas c lande st inas.

Relación entre homicidios y municipios con alta probabilidad de tener fosas

5

Victoria Uruapan

32 Municipos con alta probabilidad del 2016 Comparativo entre años

Tijuana Tecpan de Galeana Tecoman Tecate Sinaloa

La tendencia de probabilidades asociadas a

Santiago Papasquiaro

municipios

fosas

en

nuestro

modelo

estadístico va en aumento de 2013 y 2014 a

Rosario

2015 y 2016. Esto no quiere decir que el

Reynosa

número de fosas repor tadas por los medios haya aumentado. Sin embargo, dado que una

Pueblo Nuevo

variable impor tante para la identificación de

Nuevo Laredo

fosas según nuestro análisis es el repor te de fosas en el año previo, una probabilidad alta

Nogales Municipios

con

de encontrar fosas en determinado año y

Mocorito

municipio arroja información relevante sobre

La Union de Isidoro Montes de Oca La Paz

dónde se deberían de empezar a buscar fosas el año siguiente. Por ejemplo, que el 2016 tenga municipios con probabilidades de tener

Juarez

fosas

clandestinas

importantes

Jose Azueta

sobre

de

86%

dónde

arroja

pistas

tendríamos

que

empezar a buscar fosas este año.

Hidalgo del Parral Guasave

Si bien las probabilidades de cada municipio cambian para cada año, encontramos que hay

Guadalupe y Calvo

municipios

que

aparecen

de

forma

Guachochi

sistemática en el análisis de los cuatro años

Escuinapa

observados con altas probabilidades de tener fosas. Hemos identificado al menos cinco

Eduardo Neri

municipios cuya probabilidad de tener fosas clandestinas es mayor a 95% en el año 2015.

Durango Cuautla Cuauhtemoc Coyuca de Catalan

Probabilidad

Coyuca de Benitez

0.75

Caborca

0.50

Buenavista

0.25

Apatzingan 2013 2014 2015 2016

Año

6

Z o o m : To p 1 0 0 M u n i c i p i o s San Luis Rio Colorado

Municipios que podrían tener fosas

0.35

Comparativo entre

2013 - 2014

Nogales Mexicali

0.30

Matamoros

Probabilidades del 2014

Probabilidades del 2014

0.3

0.2

0.1

0.25

San Miguel Santa Flor San Pedro Ocopetatillo

Opodepe

Hidalgo

Yogana

General Plutarco Elias Calles

0.20 Santiago Huauclilla

0.0 0.0

0.1

0.2

0.3

Probabilidades del 2013

0.15

Santiago Nundiche

0.1

Onavas Santa Catarina Lachatao

0.2 Probabilidades del 2013

0.3

Z o o m : To p 1 0 0 M u n i c i p i o s

Municipios que podrían tener fosas

Tecate Jose Azueta Hidalgo del Parral Tecpan de Galeana

Comparativo entre

Uruapan

Probabilidad 2016

Sinaloa Tijuana

Nuevo Laredo

Rosario

Probabilidad 2016

Guachochi

Durango

Escuinapa

0.50

Guadalupe y Calvo

Mocorito

0.8

2015 - 2016 0.75

Guasave Santiago Papasquiaro Buenavista

La Union de Isidoro Montes de Oca Pueblo Nuevo Victoria Coyuca de Catalan Tecoman Caborca Miguel Aleman La Huacana Navolato Cadereyta Jimenez Huetamo La Piedad San Ignacio Matamoros Chihuahua Coatzacoalcos San Fernando Gonzalez Lagos de Moreno Altamira Tampico

0.7

Tamazula

Petatlan Valle Hermoso Badiraguato General Plutarco Elias Calles Playas de Rosarito Cuajinicuilapa Rio Bravo Monterrey Camargo Bocoyna El Mante Concordia San Dimas Arteaga Aguililla Mexicali San Miguel Totolapan Ensenada Nuevo Casas Grandes Agua Prieta Llera Arcelia Zamora Zirandaro Guerrero Hidalgo Salvador Alvarado Ometepec San Luis Rio Colorado

Mezquital

0.25 Gabriel Zamora

0.00

Quechultenango

0.00

0.25 0.50 0.75 Probabilidades del 2015

Apatzingan

Nogales

0.6

Mugica

Guemez

Coahuayutla de Jose Maria Izazaga Tanhuato

0.4

Zacatecas Los Reyes

Gustavo Diaz Ordaz Madera

Puerto Pe..asco Cajeme

Piedras Negras

0.6 Probabilidad 2015

7

Urique Atoyac de Alvarez

Aquila

0.8

Cuauhtemoc

Ta m b i é n e n c o n t r a m o s q u e p a r a 2 0 1 5 y 2 0 1 6 e x i s t e n f o c o s d e a t e n c i ó n i m p o r t a n t e s . E s t o s f o c o s s e encuentran en estados fronterizos y/o que tienen presencia de costas como Sinaloa, Chihuahua,

Baja

C a l i f o r n i a , Ta m a u l i p a s , G u e r r e r o , D u r a n g o y M i c h o a c á n .

2013

2014

2015

2016

Las probabilidades para 2013 y 2014 son menores que las de 2015 y 2016. Para 2013 y 2014 la probabilidad más alta es de 35% mientras que para 2015 y 2016 la más alta es de 93%. Esto se debe a que los covariantes del modelo identifican mejor los municipios con fosas en los últimos años. Lo que es realmente importante de estos ejercicios es el uso de estadística y métodos científicos para realizar una tarea que hasta el momento el Estado no ha hecho: buscar a quienes están desaparecidos/as y cuyos cuerpos podrían haber sido inhumados en fosas clandestinas. Entiendiendo las limitaciones del ejercicio, este es tan solo el inicio de un proyecto que tiene por objetivo acompañar, desde nuestras propias trincheras, a las familias que buscan a sus seres queridos en fosas con las herramientas y recursos que tienen a la mano. 8

Lo que NO se puede concluir 1

El modelo identifica municipios con alta probabilidad de tener fosas que sean similares a las fosas reportadas por medios locales y nacionales que el PDH de la Ibero logró identificar en su base de datos.

2

Los municipios con posibles fosas arrojados por el modelo estadístico representan un subconjunto de las fosas que hay en el territorio. De tal forma, es posible que existan fosas que no sean predichas por este modelo dado que responden a características distintas a las fosas repor tadas por medios de comunicación nacionales y locales. Al respoecto recordemos que este modelo predice municipios con fosas no observadas que responden a los mismos mecanismos que aquellas que sí han sido reportadas por lo que no se puede concluir que los municipios identificados son los únicos con probabilidad de tener fosas clandestinas.

3

No se puede concluir que operativos de armas largas, carreteras federales, bajos niveles de ingrreso municipal real, entre otras, sean condiciones n e c e s a r i a s n i s u f i c i e n t e s p a r a l a e x i s t e n c i a d e f o s a s . Ta m p o c o s e p u e d e concluir que las variables que identifican municipios con probabilidades altas de fosas clandestinas explican la presencia de éstas últimas. Sobre este punto no debemos perder de vista que las variables que se utilizan para identificar municipios con probabilidades de tener fosas clandestinas no son variables explicativas ni muestran causalidad.

4

No podemos concluir que en los municipios identificados haya, de hecho, fosas clandestinas. Este es un ejercicio probabilístico, no determinístico. Sugiere, eso sí, concentrar esfuerzos de búsqueda en municipios que compar ten características clave con aquellos municipios en los que ya se han encontrado fosas. Por lo tanto, este proyecto es una primera aproximación para ello. Se trata de un trabajo en proceso en el que queremos afinar aún más nuestras estimaciones y acompañarlas con un acercamiento a las familias de personas desaparecidas que están buscando seres queridos y a las organizaciones y colectivos locales.

9

Créditos: 1. E spe c i fi c a c i ó n d el m o d elo : Pat r i c k B al l , HRDAG. 2. Análisis datos: Carl o s Guadal upe Sánch ez, Da ta C ív ic a 3. Pro c e s a m ien to d e d a to s : J o r ge Andrade, Dat a Cívi ca, 4. Dise ño: Vícto r Sahagún, Dat a Cív ic a , 5. T e x to : D e ni se N u ñ ez G o n z á lez, P D H I b ero; M ónic a M e lt is, Dat a C ívic a; Jor g e R uíz R e ye s, P DH Ibero. 6. Ge ne ra c i ó n d e d a to s : J ul i án Lo mel í n G as c ó n, PDH Ibe ro ; Al ej andro Pére z de Al ba, PRDH I bero; Jorge Rui z Rey e s, P D H Ib ero . C aro l i n a To r r eb l an ca, D4; Carl o s Guadal upe Sánchez, Dat a Cívi ca.

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