Metodología

Fuentes de datos

Los datos de agencias se compilan de las siguientes fuentes:

• ICE 287(g) participants list — la lista oficial actual de agencias participantes publicada en ice.gov. Se rastrea y archiva con regularidad.
• appelson/Tracking_287g — un esfuerzo de archivo comunitario que mantiene hojas de cálculo históricas de ICE y PDFs individuales de MOAs que se remontan a 2016.
• FBI Law Enforcement Employees (LEE) — población de la jurisdicción, conteos de oficiales juramentados y personal civil, y proporciones de personal (oficiales por cada 1,000 residentes). Cada fila trae su propio año de datos; conservamos el más reciente.
• Wikidata — URLs de los sitios web de las agencias obtenidas mediante consultas SPARQL al grafo de conocimiento de Wikidata.
• MuckRock — solicitudes FOIA vinculadas para agencias individuales, obtenidas de la base de datos pública de solicitudes de MuckRock.
• U.S. Census Bureau Gazetteer — coordenadas del centroide de condados, lugares y subdivisiones de condado que usamos para ubicar las agencias en el mapa.
• Geocod.io — un servicio de geocodificación que usamos para ubicar las pocas agencias (policía universitaria y de aeropuertos, autoridades regionales) que los archivos del Censo no reconocen por nombre.

Coincidencia de agencias

Los nombres de las agencias varían entre fuentes. Normalizamos los nombres y usamos coincidencia difusa de cadenas para vincular registros entre conjuntos de datos, luego revisamos manualmente las coincidencias ambiguas. Cada agencia en nuestro índice incluye un puntaje de confianza para sus coincidencias entre fuentes.

Ubicación de las agencias en el mapa

Los datos de origen indican el estado de cada agencia y, por lo general, su condado, pero no una dirección precisa. Ubicamos cada agencia en un punto representativo: la policía municipal se sitúa en el centro de su pueblo o ciudad, y los sheriffs de condado y otras agencias a nivel de condado en el centro de su condado, usando coordenadas de los archivos gazetteer de la Oficina del Censo de EE. UU. Las pocas agencias que los archivos del Censo no reconocen —policía universitaria y de aeropuertos, algunas autoridades regionales— se ubican con el servicio de geocodificación Geocod.io. Son puntos aproximados que muestran dónde se ubica una agencia, no el área en la que opera; los límites jurisdiccionales están en desarrollo.

Las agencias estatales —policía estatal, departamentos correccionales y entidades similares— no aparecen en el mapa, porque un solo punto tergiversaría una jurisdicción que abarca todo el estado. Permanecen en los datos y en todos los conteos.

Una nota sobre jurisdicción y población

La población jurisdiccional siempre ha sido una métrica problemática pero útil para entender las actividades de las agencias de seguridad pública. La incluimos aquí para dar una idea muy aproximada de la escala de fuerzas del orden involucradas en los acuerdos 287(g), teniendo cuidado de no contar dos veces las jurisdicciones superpuestas (por ejemplo, la población de una ciudad está contenida dentro de la población del condado).

Los datos de población provienen del conjunto de datos de Empleo en Seguridad Pública (Law Enforcement Employment) del FBI y reflejan la población residencial jurisdiccional de cada agencia — los residentes del área que la agencia atiende, no necesariamente las personas que se encuentran con el cumplimiento de las leyes de inmigración. Y el tamaño jurisdiccional y el alcance del cumplimiento divergen marcadamente por tipo de agencia y modelo del programa: la jurisdicción de una patrulla estatal de carreteras abarca todo el estado, pero su trabajo no se parece en nada al de un pequeño departamento de policía local, y un sheriff de condado que opera bajo el modelo de cumplimiento en cárceles solo toca a las personas que ingresan a la cárcel.

Limitaciones

• Algunas agencias han tenido acuerdos que caducaron y luego se reincorporaron. Las fechas históricas de participación pueden estar incompletas.
• Los PDFs de MOA no están disponibles para todas las agencias. Enlazamos al archivo de appelson cuando es posible.

Resúmenes automáticos y extracción de datos

Dos elementos de este sitio se elaboran con ayuda de un modelo de lenguaje grande. Los resúmenes de noticias por estado se generan a partir de la cobertura publicada y de los acuerdos firmados por las agencias mediante PromptQL, con enlaces a las fuentes originales. Además, algunos detalles de los acuerdos que se muestran en las páginas de las agencias —nombres y cargos de los firmantes, puntos de contacto y cifras de presupuesto o población— se extraen automáticamente de los PDF escaneados de los acuerdos.

La extracción y el resumen automáticos pueden equivocarse. Un modelo puede malinterpretar un documento escaneado, atribuir una cifra al campo equivocado o afirmar con seguridad algo que la fuente no respalda. Considere cada cifra y resumen automático como una pista por verificar, no como un hecho establecido: contrástelo siempre con el acuerdo original o el artículo de noticias enlazado antes de utilizarlo o volver a publicarlo. Si detecta un error, avísenos.

Cómo se recopilan las noticias de cada estado

Para cada estado, el pipeline realiza un barrido estatal que reúne cobertura candidata de dos fuentes complementarias y luego la filtra. Ambas se combinan a propósito, porque omiten cosas distintas: Google News indexa una paleta estrecha de medios tradicionales muy optimizados para SEO, mientras que Perplexity abarca un espectro más amplio de la web abierta —Substack, blogs, podcasts y creadores independientes—, donde suelen aparecer las historias de cola larga y de agencias pequeñas. Los resultados de ambas se combinan y se depuran por titular antes de cualquier otro paso.

Se consulta a Perplexity (el modelo sonar) con tres indicaciones temáticas por estado: una de noticias duras, una de conversación en línea (publicaciones en redes, Substack, podcasts y comentarios de creadores) y una de acciones legales (demandas, escritos judiciales y litigios de organizaciones). Acotar cada indicación a un solo estado, en lugar de una única consulta nacional, es deliberado: obliga a un recuerdo mucho más profundo, ya que una consulta nacional abierta solo devuelve el puñado de historias más conocidas. Las tres indicaciones, textualmente:

Cada llamada lleva una instrucción de sistema fija para mantenerse factual, citar fuentes y preferir reportajes recientes que nombren agencias y condados específicos. El costo es insignificante: alrededor de medio centavo por llamada, unos dos centavos por estado para las tres temáticas.

En paralelo, el estado se rastrea a través del endpoint gratuito de búsqueda RSS de Google News, acotado a la misma ventana de fechas, usando seis variantes de consulta para ampliar la cobertura:

Google News devuelve enlaces opacos, con redirección, en lugar de URLs limpias del medio. Estos se decodifican más adelante en una compilación residencial, porque no se resuelven desde una IP de centro de datos.

Filtrado por relevancia

Las candidatas combinadas pasan por un filtro de relevancia con modelo de lenguaje que lee el titular, la publicación y el fragmento de cada elemento y decide si realmente trata sobre el programa 287(g) o sobre la cooperación local con ICE. El mismo paso extrae de qué agencias y condados trata cada artículo, con reglas estrictas: solo cuentan las oficinas del sheriff, los departamentos de policía, la policía estatal y de carreteras, y las cárceles o dependencias correccionales que sean un sujeto nombrado de la historia —se excluyen concejos municipales, comisiones, legislaturas, alcaldes, gobernadores, tribunales y grupos de defensa—, y la lista se deja vacía cuando hay incertidumbre, en lugar de adivinar. Esto es lo que descarta los falsos positivos clásicos: coincidencias del estado equivocado (Christian County, Misuri, frente a Christian County, Kentucky), notas sobre una 'tormenta de hielo' y cobertura de sucesos no relacionados. Solo los artículos marcados como relevantes alimentan el resumen.

Contraste con los datos autorizados

Las noticias se tratan como una instantánea de un momento dado que puede estar desactualizada o simplemente equivocada, por lo que nunca se toman por sí solas. Antes de redactar cualquier resumen, el pipeline descarga el listado actual de agencias participantes de ICE, lo filtra por estado y calcula el conteo autorizado de agencias y la cobertura de condados. La narrativa se ancla a ese listado: donde la afirmación de una historia entra en conflicto con él, prevalece el listado, y el 'crecimiento' del programa se plantea solo como lo que muestra el listado.

Cada estado también recibe una postura legislativa estatal: si la ley estatal obliga a participar en 287(g), lo prohíbe o deja la decisión a las agencias locales. El clasificador está deliberadamente anclado: su valor por defecto es que no hay ley estatal, pasa a 'obliga' o 'prohíbe' solo ante un instrumento estatal concreto, promulgado y en vigor (una ley, una orden ejecutiva del gobernador o una política establecida), se basa en el fondo de la ley y no en si menciona literalmente '287(g)', y nunca cambia una postura sin una base legal en el texto. Un control de calidad permanente luego reaudita la postura de cada estado frente a su propia descripción —un escaneo de contradicciones, solo de texto— para detectar etiquetas erróneas, como una ley antisantuario promulgada que el resumen describe pero que se puntuó por error como si no hubiera ley estatal.

El resultado se redacta en prosa sencilla de estilo periodístico —un resumen de dos oraciones al inicio, con los hechos y las agencias como sujeto—, lleva enlaces a las fuentes en el texto y se produce en inglés y español a partir de un conjunto idéntico de enlaces.

Actualizaciones

El pipeline se ejecuta con regularidad para capturar nuevos anuncios de ICE. La fecha de la instantánea de datos se muestra en cada página.

Licencia y cita

Los datos compilados por este proyecto se ponen a disposición bajo una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Si usas estos datos, atribuye: Recovered Factory / 287(g) Watch (287g.recoveredfactory.net).

Contacto

Preguntas, pistas, correcciones o colaboración:

• Tory Lysik — lysiktory@gmail.com · tlysik.com
• David Eads — davideads@grupovisual.org · davideads.com
• Recovered Factory — recoveredfactory.net