Un estudio, en el que ha participado la Universidad Politécnica de Madrid, propone un modelo basado en Inteligencia Artificial que mejora la predicción del riesgo de reincidencia en violencia de género, con el objetivo de reducir los índices de criminalidad asociados con esta lacra en el país. Según explican, se trataría de utilizar un algoritmo ya usado para detectar determinados casos de cáncer para detectar a posibles maltratadores reincidentes.
Para el trabajo se han recogido los datos de los últimos años en el sistema VioGén y se han aplicado técnicas de aprendizaje automático (ML) para valorar el riesgo de reincidencia de los agresores y, en consecuencia, la aplicación de medidas de prevención acordes con el peligro detectado.
Este aprendizaje automático, según han señalado los expertos, utiliza programas informáticos con capacidad de adaptación a los datos disponibles. Se trata de algoritmos que aprenden con la experiencia (los datos) de forma similar a un sistema inteligente, aunque artificial. El aprendizaje permite ajustar los parámetros del programa para luego hacer predicciones o, en este caso, valoraciones de riesgo.
"A diferencia de las técnicas clásicas que se basan en datos estáticos, las técnicas de aprendizaje automático permiten una actualización continua a medida que se van comparando las predicciones con los datos reales", ha explicado el investigador de la Politécnica de Madrid, Juan Carlos Nuño.
Un método "poderoso"
Según ha señalado, este estudio "propone una mejor técnica de valoración de la protección policial sobre los recursos disponibles: la conocida como centroide más próximo", una técnica que constituye un "poderoso método de clasificación" que se ha aplicado con éxito en la predicción de clases de cáncer a partir de genes y perfiles de expresión, y en clasificación de texto.
En el contexto de este estudio, "el algoritmo busca extraer las principales características de cada uno de los arquetipos de agresores y, usándolos, analiza nuevos casos para calcular la similitud con cada uno de estos patrones generales", ha indicado Nuño.
El investigador de la UPM ha apuntado que este funcionamiento es análogo a algunos métodos criminalísticos, pero la "gran cantidad de datos y la variedad de respuestas permite que las técnicas de aprendizaje automático extraigan información muy sutil", es decir, "información que no se puede obtener directamente a través de métodos clásicos".
De este modo, el modelo propuesto predice una mejora de la valoración del riesgo de un 25% respecto a la actual metodología implementada en VioGén. Además, el modelo también incluye una fórmula para implementar esta metodología con la actualmente existente en el sistema VioGén e integrar ambas metodologías de manera progresiva de acuerdo a un índice de efectividad.
