En un contexto donde la regulación del tráfico de armas es un tema candente, un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad de California, Davis, ha arrojado luz sobre el papel de los distribuidores de armas en la desvío de estas al mercado ilícito. A través de técnicas de aprendizaje automático, el estudio analizó registros de transacciones de armas y recuperaciones de armas utilizadas en crímenes en California entre 2010 y 2021, con el objetivo de identificar a los distribuidores que venden la mayor cantidad y proporción de armas recuperadas en crímenes dentro de un año tras su venta.
Según el estudio, publicado en la revista Criminology & Public Policy, aunque la mayoría de los delincuentes no adquieren sus armas directamente de distribuidores autorizados, algunos distribuidores negligentes o corruptos pueden contribuir significativamente al suministro de armas utilizadas en delitos. Hannah Laqueur, profesora asociada de medicina de emergencia en UC Davis y líder del estudio, señala que prácticas como la venta a «compradores de paja» o la falta de verificación de antecedentes son vías a través de las cuales los distribuidores pueden facilitar este desvío.
Modelos predictivos para una regulación más efectiva
El estudio desarrolló dos modelos de predicción. El primero clasifica a los distribuidores que se encuentran en el 5% superior en volumen de ventas de armas recuperadas en crímenes, mientras que el segundo identifica a aquellos distribuidores cuyas ventas tienen una alta proporción de armas recuperadas en un año. Ambos modelos mostraron un rendimiento discriminativo fuerte, siendo el primero particularmente eficaz en la identificación de distribuidores de alto riesgo.
Los resultados revelan que muchos de los distribuidores con las mayores probabilidades de venta de armas de «corto tiempo hasta el crimen» no solo venden una gran cantidad de armas, sino que también lo hacen de manera consistente a lo largo de varios años. Esto sugiere que un grupo relativamente pequeño de distribuidores podría ser objeto de medidas de control más intensivas, lo que ofrecería la posibilidad de un impacto significativo en la reducción del tráfico ilegal de armas.
La investigación también destaca la relevancia de los modelos de aprendizaje automático en la mejora de la eficacia de las inspecciones y los esfuerzos de control. Factores como las ventas de armas en el año anterior, la edad promedio de los compradores y la tasa de robos y asaltos de armas en la localidad se identificaron como predictores clave en la determinación del riesgo asociado a los distribuidores.
Sin embargo, el estudio no está exento de limitaciones. Los autores advierten que los distribuidores que venden muchas armas con un corto tiempo hasta el crimen pueden no estar violando la ley, y que los distribuidores no conformes pueden no aparecer en las estadísticas de tiempo hasta el crimen. Además, debido a la estricta legislación sobre armas en California, el número de distribuidores negligentes o que evaden la ley podría ser inferior al de otros estados con regulaciones menos severas.
A pesar de estas limitaciones, los hallazgos sugieren que la identificación de distribuidores de alto riesgo podría tener aplicaciones en otros contextos y jurisdicciones, lo que proporciona un camino hacia un enfoque más efectivo y adaptativo en la regulación del tráfico de armas.
