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ICE encarcela a casi todas las personas que arresta y deporta a la mayoría de ellas
Nuevos datos muestran que ICE ahora encarcela al 90% de las personas que arresta — y que la deportación es el desenlace más común.
15 de julio de 2026 · David Eads and PromptQL
Read in English →Datos recién vinculados muestran que, bajo Trump, ICE ingresó a detención a cerca del 90% de las casi 390,000 personas que arrestó en el interior. Esa tasa casi universal no es nueva: ya había subido a casi el 90% para el final de los años de Biden. Pero ahora ICE realiza aproximadamente el triple de arrestos, lo que hace que la detención sea tanto de alta probabilidad como de alto volumen. La expulsión es ahora el desenlace más común: más de 261,000 personas —cerca de dos tercios de las arrestadas— terminaron en deportación o salida.
Este análisis y texto fue generado por PromptQL, una plataforma colaborativa impulsada por IA que da sentido a fuentes de datos, documentos y conocimiento tribal dispersos. Escribí partes significativas de él, lo edité, contacté a fuentes y revisé el análisis de datos.
Estoy asesorando a la empresa y he comprobado que la plataforma es lo suficientemente potente y confiable como para apoyarme en ella en experimentos como este y en nuestros resúmenes de noticias estatales de 287(g) Watch.
Esta versión en español es una traducción del original en inglés realizada por nosotros.
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El 13 de julio de 2026, un oficial de ICE Enforcement and Removal Operations en Biddeford, Maine, mató a tiros a un colombiano de 26 años que estaba autorizado para trabajar en Estados Unidos y que no era el objetivo de la orden de arresto — la segunda muerte por uso de fuerza letal de ICE en una semana. Es apenas el ejemplo más reciente de un régimen de aplicación de la ley funcionando a toda máquina.
El 6 de julio de 2026, el Deportation Data Project publicó un nuevo conjunto de datos que vincula cada arresto de ICE con lo que ocurrió después. Eso importa porque, por primera vez, un único registro anonimizado a nivel individual sigue a una persona desde el arresto en el interior, pasando por la detención, hasta la expulsión. Lo que muestra: casi todas las personas que ICE arresta en el interior son encarceladas, y el desenlace más común es la deportación. Los arrestos se triplicaron aproximadamente después del 20 de enero de 2025, mientras que la tasa de detención —que ya venía subiendo durante los años de Biden— ronda ahora el 90%.
DHS ha emitido más de 40 comunicados de prensa sobre los ‘worst of the worst’ (los peores de los peores) durante la era Trump, ha presumido de un hito de 10,000 pandilleros arrestados y ha celebrado 13 meses seguidos de cero liberaciones en la frontera. Pero la tasa de detención casi universal aplica a todos por igual, no solo a los delincuentes violentos que destacan sus titulares.
En un correo electrónico, un vocero de DHS dijo: “El Deportation Data Project se basa en divulgaciones de información que no han sido revisadas, auditadas ni contextualizadas. Ni DHS ni ICE han verificado la exactitud, la metodología ni el análisis del proyecto y sus resultados.” Pese a decir que no han revisado los datos, el mensaje pasa a afirmar: “La conclusión es que el Deportation Data Project no es preciso.”
Al no haber revisado la información ni la metodología, no pueden saber si es precisa. La respuesta completa hizo más afirmaciones sin aportar pruebas. Está disponible al final de esta publicación junto con nuestra metodología.
El Deportation Data Project no revisa sistemáticamente el material de terceros antes de su publicación, pero dijo que no encontró inexactitudes evidentes en nuestro análisis.
Casi todas las personas que ICE arresta ahora son encarceladas
De las casi 390,000 personas que ICE arrestó desde la toma de posesión de Trump, cerca de 351,000 (90%) fueron ingresadas a detención. Esa tasa casi universal no es nueva — ya había subido hasta cerca del 90% para el final de los años de Biden, desde un promedio del periodo del 61.3% que oculta ese ascenso. Lo que cambió bajo Trump es el volumen: los arrestos se triplicaron aproximadamente. En conjunto, la detención es ahora de alta probabilidad y de alto volumen — ICE está arrestando a muchas más personas y encarcelando a casi todas.
Ver los datos
| Mes | arrestos | detenidos | liberados | tasa de detención |
|---|---|---|---|---|
| oct '22 | 16,653 | 6,024 | 10,629 | 36.2% |
| nov '22 | 16,447 | 5,769 | 10,678 | 35.1% |
| dic '22 | 15,265 | 5,496 | 9,769 | 36% |
| ene '23 | 18,019 | 5,995 | 12,024 | 33.3% |
| feb '23 | 16,147 | 6,448 | 9,699 | 39.9% |
| mar '23 | 15,716 | 7,415 | 8,301 | 47.2% |
| abr '23 | 13,321 | 6,746 | 6,575 | 50.6% |
| may '23 | 13,661 | 7,386 | 6,275 | 54.1% |
| jun '23 | 12,562 | 7,279 | 5,283 | 57.9% |
| jul '23 | 11,628 | 7,272 | 4,356 | 62.5% |
| ago '23 | 11,777 | 7,432 | 4,345 | 63.1% |
| sep '23 | 10,538 | 7,290 | 3,248 | 69.2% |
| oct '23 | 10,053 | 6,916 | 3,137 | 68.8% |
| nov '23 | 8,939 | 6,371 | 2,568 | 71.3% |
| dic '23 | 9,860 | 7,451 | 2,409 | 75.6% |
| ene '24 | 8,523 | 6,205 | 2,318 | 72.8% |
| feb '24 | 9,606 | 7,171 | 2,435 | 74.7% |
| mar '24 | 9,640 | 7,192 | 2,448 | 74.6% |
| abr '24 | 10,214 | 7,844 | 2,370 | 76.8% |
| may '24 | 10,267 | 8,033 | 2,234 | 78.2% |
| jun '24 | 8,575 | 6,945 | 1,630 | 81% |
| jul '24 | 9,489 | 7,711 | 1,778 | 81.3% |
| ago '24 | 9,191 | 7,598 | 1,593 | 82.7% |
| sep '24 | 8,397 | 6,906 | 1,491 | 82.2% |
| oct '24 | 9,513 | 8,000 | 1,513 | 84.1% |
| nov '24 | 8,181 | 7,043 | 1,138 | 86.1% |
| dic '24 | 8,512 | 7,352 | 1,160 | 86.4% |
| ene '25 | 12,194 | 10,861 | 1,333 | 89.1% |
| feb '25 | 17,173 | 15,673 | 1,500 | 91.3% |
| mar '25 | 18,640 | 17,213 | 1,427 | 92.3% |
| abr '25 | 17,682 | 16,408 | 1,274 | 92.8% |
| may '25 | 22,374 | 21,005 | 1,369 | 93.9% |
| jun '25 | 29,851 | 27,306 | 2,545 | 91.5% |
| jul '25 | 26,877 | 24,266 | 2,611 | 90.3% |
| ago '25 | 27,881 | 25,242 | 2,639 | 90.5% |
| sep '25 | 32,747 | 29,393 | 3,354 | 89.8% |
| oct '25 | 37,139 | 33,617 | 3,522 | 90.5% |
| nov '25 | 34,645 | 31,238 | 3,407 | 90.2% |
| dic '25 | 39,829 | 34,324 | 5,505 | 86.2% |
| ene '26 | 37,612 | 33,306 | 4,306 | 88.6% |
| feb '26 | 29,661 | 26,368 | 3,293 | 88.9% |
La custodia indefinida también está creciendo rápido; casi 50,000 personas arrestadas en este periodo permanecían bajo custodia de ICE, el 14.2% de todos los detenidos. Y las personas ahora pasan por más estancias — una mediana de tres periodos de detención por persona, frente a dos.
Lo que cambió no es la rapidez ni la duración de la detención. El ingreso a detención sigue ocurriendo dentro de un día, y la mediana de la estancia completada es de unos 22 días en ambas eras. Lo que cambió es si acaso se libera a alguien, y cuántas personas están siendo arrestadas.
El desenlace más común es la expulsión
Los datos anteriores de arrestos de ICE publicados por el Deportation Data Project no permitían saber si una detención terminaba en deportación. Esta divulgación vincula cada arresto con el motivo de liberación de su estancia en detención y con la información del propio registro de arresto sobre la fecha de salida, el país de destino y la orden final. Eso hace que el trayecto del arresto a la deportación sea rastreable por persona.
Estos son desenlaces según los datos más recientes, no un recuento final. Cerca de uno de cada ocho arrestos de la era Trump —el 12.8%— no se había resuelto: la persona seguía bajo custodia de ICE cuando se extrajeron los registros. Y como los datos llegan por lotes, los meses más recientes están incompletos. Así que la proporción de abajo es un piso que aumentará a medida que se cierren los casos abiertos — y algunas personas contabilizadas como aún bajo custodia podrían ya haber sido deportadas de maneras que los datos todavía no reflejan.
Aun así, la expulsión o salida es ya el desenlace más grande de la era Trump, en un poco más de dos tercios de todos los arrestos — cerca de 261,000 personas. México es el principal destino, con casi 129,000 salidas, seguido de Guatemala con 42,000 y Honduras con 32,500; Venezuela, El Salvador, Ecuador, Nicaragua y Colombia completan los principales países.
Ver los datos
| País | salidas |
|---|---|
| México | 128,741 |
| Guatemala | 42,305 |
| Honduras | 32,496 |
| Venezuela | 13,756 |
| El Salvador | 11,936 |
| Ecuador | 8,200 |
| Nicaragua | 8,017 |
| Colombia | 7,494 |
Dos tercios de los arrestados no tienen ninguna condena penal en EE. UU.
Cuando DHS sugiere que algunas de estas personas tienen antecedentes penales en otros países, puede tener razón, pero eso no es lo que miden estos datos. La propia clasificación de ICE cuenta únicamente las condenas en Estados Unidos, y según esa medida dos tercios de las personas que ha arrestado desde enero de 2025 no tienen ninguna.
El grupo individual más grande que ICE arrestó desde enero de 2025 es el de personas que la propia agencia clasifica como ‘other immigration violators’ (otros infractores de inmigración) no criminales. Estas personas sumaron 148,782 arrestos, más que los condenados o los acusados. Se trata de personas sin ningún cargo penal en absoluto, lo que significa que su única falta es un asunto civil de inmigración, un patrón documentado a fondo en el reportaje del Marshall Project sobre un arresto en un control de tránsito en Georgia. Aun así, cerca del 83% de ellas fueron detenidas, frente a alrededor del 23% bajo Biden.
Los desenlaces para las personas con una condena penal y las personas con cargos pendientes (pero sin condena) eran prácticamente indistinguibles, ambas apenas por encima del 94%.
La composición ha ido cambiando mes a mes. En febrero de 2025, los ‘other immigration violators’ no criminales representaban el 22.8% de los arrestos; para diciembre de 2025 eran el 47.6%.
La mediana de la estancia completada es similar en ambas eras (unos 22 días).
Ver los datos
| Duración | era Biden | era Trump |
|---|---|---|
| <1 día | 44,779 (23.2%) | 26,405 (8.8%) |
| 1–3 días | 11,759 (6.1%) | 21,482 (7.1%) |
| 3–7 días | 8,128 (4.2%) | 30,842 (10.2%) |
| 1–2 semanas | 12,737 (6.6%) | 40,405 (13.4%) |
| 2–4 semanas | 33,949 (17.6%) | 58,421 (19.4%) |
| 1–2 meses | 34,937 (18.1%) | 62,456 (20.7%) |
| 2–3 meses | 16,786 (8.7%) | 29,108 (9.7%) |
| 3+ meses | 29,685 (15.4%) | 31,897 (10.6%) |
Los socios policiales locales amplían el alcance de la aplicación de la ley migratoria
La expansión se apoya en parte en las fuerzas del orden locales, a las que DHS ha cortejado públicamente. Más de 1,720 agencias estatales y locales tienen ahora acuerdos 287(g), encabezadas por Texas y Florida.
Esos acuerdos aparecen directamente en los datos de arrestos, aunque de forma modesta: cerca de 20,000 arrestos desde la toma de posesión de Trump (alrededor del 5%) llevan el código de aprehensión 287(g) de ICE, y el 93% de ellos terminó en detención, ligeramente por encima de la meseta general del 90%.
Sin embargo, esa proporción es un piso, ya que los arrestos hechos dentro de cárceles locales suelen registrarse con otros códigos. Las tasas de detención varían marcadamente según la región, desde el 99.0% en el área de Newark, New Jersey hasta el 53.1% en Harlingen, Texas. DHS ha atacado repetidamente a los gobernadores de los estados que se resisten, presentando detenciones (detainers) y exigiendo la no liberación en casos como un caso de agresión en Illinois y un cargo de violación en el condado de Fairfax, Virginia, y presumiendo de la expulsión de un hombre indultado por el gobernador de Minnesota.
Lo que estas cifras dicen y lo que no dicen
Todo lo aquí expuesto se refiere a los arrestos de ICE y sus consecuencias, no a la detención de ICE en su conjunto. Muchas estancias de detención comienzan sin un arresto de ICE —lo más frecuente en la frontera, tras un arresto de CBP— y no se incluyen; un lector enfocado en la detención en sí debería recurrir a los conjuntos de datos de estancias de detención. Una estancia de detención se vincula únicamente cuando el ingreso ocurre dentro de un rango de cinco días antes a diez días después del arresto, una tasa de coincidencia del 77%, cómodamente dentro del rango considerado confiable. Los meses posteriores a febrero de 2026 estaban incompletos y fueron excluidos.
Y las etiquetas de criminalidad son las propias clasificaciones administrativas de ICE, no fallos judiciales, una salvedad que juega en contra de usarlas tanto para validar como para refutar el encuadre de los ‘worst of the worst’.
Cómo lo hicimos
Este documento acompaña al artículo editorial. Enumera cada cantidad que aparece en (o respalda) el artículo y, para cada una, ofrece una nota breve y en lenguaje llano sobre exactamente cómo se calculó. Está pensado para leerse por sí solo: debería poder entenderse sin conocimiento previo de las herramientas o los datos que hay detrás del artículo.
De dónde vienen los datos. La mayoría de las cifras provienen del Deportation Data Project (DDP), una iniciativa de interés público alojada en la Facultad de Derecho de UC Berkeley que obtiene conjuntos de datos internos del gobierno de EE. UU. sobre control migratorio mediante la Ley de Libertad de Información (FOIA) y los publica —en su mayoría como registros anonimizados a nivel individual— bajo una dedicatoria de dominio público CC-0, cada uno acompañado de la propia documentación y el libro de códigos del DDP. Este artículo usa el conjunto de datos publicado por el DDP que une los registros de arrestos internos de ICE con los registros de estancias de detención de ICE. Los nombres de campos y valores codificados que se citan abajo (p. ej. apprehension_date, final_order_yes_no, los códigos de criminalidad 1/2/3) son los propios del DDP — consulte el libro de códigos del DDP para sus definiciones autorizadas.
Dos familias de cifras provienen de fuera del DDP. Los recuentos de 287(g) (véase “Control local”) provienen de un rastreo diario de la propia lista pública de ICE de agencias estatales y locales participantes, no del DDP. Y los recuentos de retórica (véase “Corpus de retórica”) provienen del archivo público de comunicados de prensa del DHS. Cada una de esas secciones lo indica de nuevo donde aparecen sus números.
Cómo se producen estos números. Los datos en bruto se procesan una sola vez a través de una única rutina de análisis que calcula cada cifra y las escribe en un solo archivo legible por máquina; este documento se produce luego únicamente leyendo y dando formato a ese archivo. No ejecuta ninguna consulta de base de datos ni invoca ningún modelo de IA o estadístico — es una transformación simple y determinista, de modo que las mismas entradas siempre dan exactamente estos números. (Verificado: regenerar este documento repetidamente a partir de las mismas entradas produce un resultado idéntico byte por byte.)
Conjunto de datos base. El análisis opera sobre el conjunto de datos del DDP que une arrestos x estancias de detención — una fila por arresto interior de ICE deduplicado, con una estancia de detención adjunta cuando el ingreso (book-in) cae entre 5 días antes y 10 días después del arresto.
División por administración (apprehension_date frente al límite de la toma de posesión de Trump): BIDEN = apprehension_date < TIMESTAMP '2025-01-20', TRUMP = apprehension_date >= TIMESTAMP '2025-01-20'. Las dos administraciones se leen por separado, nunca como una sola curva continua.
Titular (todos los arrestos, ambas administraciones)
Cada fila es un arresto de ICE deduplicado; “detención” significa una estancia de detención registrada entre cinco días antes y diez días después del arresto.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Total de arrestos | 705,286 | COUNT(1) sobre toda la tabla unida |
| Total detenidos | 544,300 | SUM(CASE WHEN has_detention_stay THEN 1 ELSE 0 END) |
| Tasa de detención general | 77.2% | detenidos / arrestos × 100 |
| Ventana de cobertura | 2022-10 → 2026-02 | serie mensual tras recortar los meses finales rezagados/incompletos (un mes final se descarta mientras sus arrestos < 0,6 × la mediana de los 6 previos) |
| Mediana del retraso de ingreso | 0.42 horas | APPROX_PERCENTILE_CONT(0.5) de (stay_book_in_date_time − apprehension_date_time)/3600 sobre arrestos detenidos con ambas marcas de tiempo |
Tasa de detención por administración
Son dos administraciones de control migratorio distintas, así que la serie completa no debe leerse como una única tendencia continua.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Biden arrestos / detenidos / tasa | 315,461 / 193,474 / 61.3% | mismas fórmulas del titular, filtradas a la ventana BIDEN |
| Trump arrestos / detenidos / tasa | 389,825 / 350,826 / 90.0% | mismas fórmulas del titular, filtradas a la ventana TRUMP |
Consecuencias de la detención por arresto
Esta es la capacidad que la unión de julio de arrestos x estancias de detención desbloquea por primera vez; cada porcentaje se toma sobre los arrestos salvo que esté marcado como ‘de detenidos’.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Trump: liberación rápida (sin ingreso) | 38,999 (10.0% de arrestos) | SUM(NOT has_detention_stay); pct / arrestos |
| Trump: aún bajo custodia | 49,810 (14.2% de detenidos) | SUM(has_detention_stay AND stay_book_out_date_time IS NULL); pct / detenidos |
| Trump: fianza pagada | 28,465 (8.1% de detenidos) | SUM(bond_posted_amount_lowest_seen > 0); pct / detenidos |
| Trump: mediana de estancia completada | 21.9 días | APPROX_PERCENTILE_CONT(0.5) de (book_out − book_in)/86400 sobre estancias cerradas (book_out no nulo) |
| Trump: mediana de tramos por persona detenida | 3 | APPROX_PERCENTILE_CONT(0.5) de n_stints sobre personas detenidas. NB: n_stints = segmentos de ingreso por instalación (los traslados crean varios tramos dentro de una misma estancia); NO son estancias de detención distintas (n_stays, cuya mediana es 1 en ambas eras) |
| Biden: liberación rápida (sin ingreso) | 121,987 (38.7% de arrestos) | SUM(NOT has_detention_stay); pct / arrestos |
| Biden: aún bajo custodia | 714 (0.4% de detenidos) | SUM(has_detention_stay AND stay_book_out_date_time IS NULL); pct / detenidos |
| Biden: fianza pagada | 21,010 (10.9% de detenidos) | SUM(bond_posted_amount_lowest_seen > 0); pct / detenidos |
| Biden: mediana de estancia completada | 22.8 días | APPROX_PERCENTILE_CONT(0.5) de (book_out − book_in)/86400 sobre estancias cerradas (book_out no nulo) |
| Biden: mediana de tramos por persona detenida | 2 | APPROX_PERCENTILE_CONT(0.5) de n_stints sobre personas detenidas. NB: n_stints = segmentos de ingreso por instalación (los traslados crean varios tramos dentro de una misma estancia); NO son estancias de detención distintas (n_stays, cuya mediana es 1 en ambas eras) |
Combinación de desenlaces (3 vías, proporción de todos los arrestos)
“Liberado tras detención” equivale a detenidos menos quienes siguen bajo custodia, y cada porcentaje se toma sobre todos los arrestos.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Trump: liberación rápida | 38,999 (10.0%) | SUM(NOT has_detention_stay) / arrestos |
| Trump: liberado tras detención | 301,016 (77.2%) | (detenidos − aún bajo custodia) / arrestos |
| Trump: aún bajo custodia | 49,810 (12.8%) | SUM(has_detention_stay AND book_out IS NULL) / arrestos |
| Biden: liberación rápida | 121,987 (38.7%) | SUM(NOT has_detention_stay) / arrestos |
| Biden: liberado tras detención | 192,760 (61.1%) | (detenidos − aún bajo custodia) / arrestos |
| Biden: aún bajo custodia | 714 (0.2%) | SUM(has_detention_stay AND book_out IS NULL) / arrestos |
Taxonomía de desenlaces (5 vías, proporción de todos los arrestos)
Cada persona se ubica en una sola categoría según su motivo de liberación y los campos de salida del lado del arresto.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Trump: liberado sin detención | 38,999 (10.0%) | NOT has_detention_stay |
| Trump: expulsado / salió del país | 261,302 (67.0%) | motivo de liberación EN (‘Removed’,‘Voluntary departure’,‘Voluntary Return’) |
| Trump: liberado dentro de EE. UU. | 26,913 (6.9%) | motivo de liberación EN el conjunto de fianza / orden de supervisión / libertad condicional (parole) / alivio |
| Trump: trasladado / otro | 12,793 (3.3%) | cualquier otro motivo de liberación no nulo (traslado/entrega/otro) |
| Trump: aún bajo custodia | 49,818 (12.8%) | motivo de liberación IS NULL (ingresado, aún no liberado) |
| Biden: liberado sin detención | 121,987 (38.7%) | NOT has_detention_stay |
| Biden: expulsado / salió del país | 130,147 (41.3%) | motivo de liberación EN (‘Removed’,‘Voluntary departure’,‘Voluntary Return’) |
| Biden: liberado dentro de EE. UU. | 51,725 (16.4%) | motivo de liberación EN el conjunto de fianza / orden de supervisión / libertad condicional (parole) / alivio |
| Biden: trasladado / otro | 10,353 (3.3%) | cualquier otro motivo de liberación no nulo (traslado/entrega/otro) |
| Biden: aún bajo custodia | 1,249 (0.4%) | motivo de liberación IS NULL (ingresado, aún no liberado) |
Señal de expulsión (era Trump)
Estas señales corroboran con qué frecuencia un arresto de la era Trump terminó en una expulsión o salida real.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Expulsado / salió del país | 261,302 (67.0% de arrestos) | motivo de liberación EN el conjunto expulsado/salió; pct / arrestos |
| Tiene fecha de salida | 278,637 | COUNT donde el departed_date del lado del arresto está definido |
| Tiene orden final (YES) | 219,945 | COUNT donde final_order_yes_no = 'YES' (el valor está en mayúsculas) |
| Motivo de expulsión corroborado por fecha de salida | 97.0% | proporción de estancias ‘Removed’ que además llevan un departed_date — las dos señales independientes se corroboran |
| Principales países de salida | Mexico 128,741, Guatemala 42,305, Honduras 32,496, Venezuela 13,756, El Salvador 11,936, Ecuador 8,200, Nicaragua 8,017, Colombia 7,494 | GROUP BY país de salida sobre arrestos expulsados/salidos, top 8 (los valores de país se almacenan en mayúsculas) |
Criminalidad (clasificación de 3 vías de ICE, era Trump)
Las etiquetas llevan un dígito inicial: ‘1 Convicted Criminal’, ‘2 Pending Criminal Charges’, ‘3 Other Immigration Violator’. Son clasificaciones administrativas de ICE, no resoluciones judiciales.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Criminal condenado | 128,000 arrestos, 94.2% detenidos | WHERE apprehension_criminality = '1 Convicted Criminal' — tiene una condena |
| Cargos pendientes | 113,043 arrestos, 94.6% detenidos | ‘2 Pending Criminal Charges’ — acusado pero NO condenado |
| Otro infractor migratorio | 148,782 arrestos, 82.9% detenidos | ‘3 Other Immigration Violator’ — ni acusado ni condenado (civil) |
| No condenado por nada | 261,825 (67.2% de los arrestos de Trump) | cargos pendientes + otro infractor migratorio (sin condena). Decir ‘no condenado por nada’, nunca ‘no acusado de nada’ |
| No acusado de nada | 148,782 (38.2% de los arrestos de Trump) | otro infractor migratorio SOLAMENTE (sin ningún cargo) |
| Tasa de detención no criminal: Biden → Trump | 22.9% → 82.9% | tasa de detención de ‘3 Other Immigration Violator’, en cada ventana de administración |
Control local — 287(g)
Estas cifras de 287(g) no provienen del DDP; provienen de un rastreo diario de la propia lista pública de ICE de agencias estatales y locales que han firmado acuerdos 287(g), recopiladas a través de todas las instantáneas diarias y contadas como agencias distintas que participan actualmente.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Agencias participantes a nivel nacional | 1,720 | COUNT(DISTINCT COALESCE(ori, normalized_agency_name)) en tracking_287g_agreements WHERE is_current = true |
| Principales estados | Texas 350, Florida 272, Pennsylvania 104, Arkansas 98, Missouri 97, Tennessee 80 | mismo recuento de agencias distintas, agrupado por estado |
| Estados santuario con cero agencias | California, Connecticut, Washington, Vermont, Oregon, Illinois, New Jersey | estados de la lista de vigilancia santuario cuyo recuento de agencias distintas es 0 |
Corpus de retórica (comunicados de prensa del DHS)
Estos recuentos provienen del propio archivo público de comunicados de prensa del Departamento de Seguridad Nacional (DHS), que cubre comunicados emitidos desde el 20 de enero de 2025 hasta el 13 de julio de 2026 (rango del corpus 2025-01-20..2026-07-13).
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Comunicados del DHS, era Trump | 971 | COUNT(1) de comunicados del DHS con release_date >= 2025-01-20 |
| Comunicados ‘Worst of the worst’ | 42 | título LIKE 'WORST OF THE WORST%' |
| Comunicados titulados sobre santuario | 88 | título que coincide con el patrón de santuario |
| Comunicados titulados sobre detainers | 68 | título que coincide con el patrón de detainer |
| Comunicados de ataque a gobernadores nombrados | Pritzker 11, Walz 7, Spanberger 10, Newsom 9, Hochul 1 | recuento de comunicados cuyo título nombra a cada gobernador |
Series (desgloses disponibles en su totalidad en los datos subyacentes)
Estos son desgloses más largos cuyas matrices completas viven en los datos subyacentes; aquí solo se resume su forma.
| Cifra | Valor | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Arrestos / tasa de detención mensuales | 41 meses, 2022-10 → 2026-02 | GROUP BY DATE_TRUNC('month', apprehension_date); tasa = detenidos/arrestos |
| Combinación de criminalidad mensual | 14 meses, proporciones dentro del mes | GROUP BY apprehension_criminality mensual, proporción del total de ese mes |
| Histograma de duración de estancia | 8 tramos × 2 administraciones | (book_out − book_in)/86400 agrupado en tramos sobre estancias detenidas cerradas |
| Por programa | 10 filas | arrestos y tasa de detención agrupados por esa dimensión, top-N por arrestos |
| Por ciudadanía | 12 filas | arrestos y tasa de detención agrupados por esa dimensión, top-N por arrestos |
| Por estado | 15 filas | arrestos y tasa de detención agrupados por esa dimensión, top-N por arrestos |
| Por área de responsabilidad (AOR) | 15 filas | arrestos y tasa de detención agrupados por esa dimensión, top-N por arrestos |
Nota: este documento se toma de una sola fuente — las mismas cifras calculadas que respaldan el gráfico y el artículo, recomputadas a partir de la publicación bruta del DDP. La prosa publicada se edita a mano, por lo que algunos redondeos narrativos pueden diferir de estas cifras exactas — esa diferencia es una libertad editorial intencional, y estas cifras son la verdad numérica de referencia.
Respuesta del DHS, 16/7/2026 (en inglés)
The Deportation Data Project relies on information releases that have not been reviewed, audited or given context. DHS nor ICE have verified the accuracy, methodology or the analysis of the project and its results. The bottom line is that the Deportation Data Project is not accurate.
Many of the individuals that are counted as ‘non-criminals’ are actually terrorists, human rights abusers, gangsters and more; they just don’t have a rap sheet in the U.S. Further, every single one of these individuals committed a crime when they came into this country illegally.
Since Day One, DHS law enforcement has been delivering on President Trump’s promise to the American people to arrest and deport criminal illegal aliens including murderers, rapists, pedophiles, gang members, and terrorists. Nearly 70% of ICE arrests are of illegal aliens charged or convicted of a crime in the U.S. More than 3 million illegal aliens are out of the country and counting. Our message is clear: if you come to our country illegally, we will find you, we will arrest you, and we will deport you.
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