Matem¨¢ticas e inteligencia artificial contra el maltrato machista
Un equipo de investigadores desarrolla un sistema que mejora la predicci¨®n del riesgo de reincidencia del agresor en casos de violencia de g¨¦nero para reforzar la protecci¨®n policial de la v¨ªctima.
Pamela Salgado ten¨ªa 25 a?os cuando su expareja, ahora en prisi¨®n preventiva sin fianza, acab¨® con su vida en Cambrils hace un mes. Sobre ¨¦l, de 53 a?os, pesaba una orden de alejamiento por malos tratos. Para Warda Ouchama tampoco fue la primera vez. Ya hab¨ªa denunciado a su pareja en dos ocasiones con la esperanza de no volver a sufrir una agresi¨®n. Pero nada consigui¨® frenarlo. La joven estaba embarazada cuando ¨¦l la asesin¨® en mayo junto a su hijo de siete a?os en Sa Pobla (Mallorca). Son solo dos ejemplos extremos de c¨®mo la reincidencia en el maltrato machista puede acabar con la vida de las mujeres, una situaci¨®n en la que los agresores vuelven a ejercer violencia sobre ellas pese a haber denunciado. Ayudar a atajar este problema es la meta de un grupo de investigadores que ha dise?ado, en colaboraci¨®n con el Ministerio del Interior, un sistema de anal¨ªtica avanzada e inteligencia artificial que analiza, compara e interpreta las denuncias por violencia de g¨¦nero para predecir las agresiones reincidentes y reforzar la protecci¨®n de la v¨ªctima.
El riesgo de que un maltratador vuelva a agredir a una v¨ªctima que ya ha denunciado los hechos ante las fuerzas policiales en Espa?a es del 15%, seg¨²n el Ministerio del Interior. Jos¨¦ Luis Gonz¨¢lez, miembro de la Secretar¨ªa de Estado de Seguridad, coautor del proyecto y ex teniente coronel de la Guardia Civil, afirma que se trata de un porcentaje ¡°muy bajo¡±. No obstante, conformarse no es una opci¨®n en materia de maltrato machista, seg¨²n el experto. La reincidencia supone un riesgo en el d¨ªa a d¨ªa de muchas mujeres y comprende desde que un agresor rompa una orden de alejamiento al llamar a la v¨ªctima hasta que pueda matarla. ¡°Tenemos que afinar a¨²n m¨¢s la prevenci¨®n para reducir este problema al m¨¢ximo¡±, se?ala Gonz¨¢lez. Este nuevo sistema funciona como una herramienta complementaria al Sistema de Seguimiento Integral de los Casos de Violencia de G¨¦nero (VioG¨¦n) y, aunque la investigaci¨®n a¨²n est¨¢ en revisi¨®n por pares, los resultados apuntan a una mejora de la predicci¨®n de entre el 10 y el 15%. Es decir, de los m¨¢s de 600.000 casos que tiene registrados VioG¨¦n desde su puesta en marcha en 2007, entre 60.000 y 90.000 mujeres podr¨ªan tener un diagn¨®stico m¨¢s ajustado a sus necesidades de protecci¨®n frente a la reincidencia.
La clave del sistema est¨¢ en el empleo del machine learning o aprendizaje autom¨¢tico, seg¨²n Jos¨¦ ?ngel Gonz¨¢lez-Prieto, profesor ayudante doctor en la Facultad de Ciencias Matem¨¢ticas de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y uno de los investigadores del proyecto. ¡°Esto implica que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones de manera autom¨¢tica¡±, aclara el matem¨¢tico. Cuando una mujer denuncia que sufre violencia machista, responde en la comisar¨ªa a un cuestionario prefijado de m¨¢s de 50 preguntas del sistema VioG¨¦n sobre su situaci¨®n, el perfil psicol¨®gico del agresor o las condiciones socioecon¨®micas de los implicados, entre otros puntos. Cada uno de estos indicadores tiene una ponderaci¨®n dentro del resultado final, en funci¨®n del cual se asigna un nivel de riesgo y un tipo de protecci¨®n para la v¨ªctima.
¡°Tras analizar bases de datos, el nuevo sistema extrae de las preguntas del cuestionario los patrones de comportamiento de los diferentes tipos de agresiones y detecta si el caso se identifica con un arquetipo de violencia reincidente¡±, se?ala Gonz¨¢lez-Prieto. Los resultados a¨²n no son definitivos, pero un ejemplo de caso de riesgo extremo cuya detecci¨®n refuerza este programa ser¨ªa aquel en el que el agresor tenga antecedentes penales y posea armas o que la mujer conserve una dependencia econ¨®mica de su pareja y ambos tengan hijos en com¨²n.
Una ventaja que aporta este proyecto es la capacidad de trabajar con toda la base de datos. ¡°VioG¨¦n no deja de ser un an¨¢lisis local que solo mira el caso concreto que se denuncia. Nuestro sistema analiza toda la historia¡±, aclara el matem¨¢tico. Esto puede repercutir en una gesti¨®n de recursos m¨¢s eficiente al priorizar los casos que coinciden con un perfil reincidente en los que las fuerzas de seguridad deben actuar. Adem¨¢s, el cuestionario VioG¨¦n se ha ido renovando con el tiempo y el nuevo sistema permite automatizar procesos. ¡°Nosotros elaboramos la ponderaci¨®n o el valor que le damos a cada una de las preguntas de VioG¨¦n y nos reunimos cada dos o tres a?os para validar la herramienta. Este sistema podr¨ªa hacerlo por s¨ª solo¡±, apunta Gonz¨¢lez.
El proyecto naci¨® hace dos a?os como un encargo del Ministerio del Interior en el marco de la colaboraci¨®n que mantiene con distintas universidades. Para su elaboraci¨®n, los investigadores han trabajado con una muestra de 45.000 casos denunciados entre 2017 y 2018. Sin embargo, est¨¢ preparado para nutrirse de toda la base de datos de VioG¨¦n. Los investigadores aseguran que se trata de una herramienta innovadora en la Uni¨®n Europea. ¡°VioG¨¦n ya es pionero en la lucha contra la violencia de g¨¦nero, hay una concepci¨®n social de que esto es un problema grave que tiene que ser atajado y nosotros intentamos estar siempre en vanguardia¡±, apunta Gonz¨¢lez-Prieto, que ha recibido hace dos meses el Premio de Investigaci¨®n Matem¨¢tica Vicent Caselles de la Real Sociedad Matem¨¢tica Espa?ola y la Fundaci¨®n BBVA.
A pesar de las buenas perspectivas, el sistema presenta a¨²n algunas limitaciones. El programa solo se puede aplicar cuando una mujer denuncia el maltrato ante los cuerpos de seguridad del Estado y no est¨¢ preparado para integrarse en el sistema de asistencia de los servicios sociales, por ejemplo. Las estad¨ªsticas oficiales apuntan a que el 80% de las v¨ªctimas de violencia machista que fueron asesinadas nunca denunciaron a su agresor. No obstante, Gonz¨¢lez-Prieto asegura que este programa puede contribuir ¡°notablemente¡± a predecir la reincidencia. ¡°Todo esfuerzo para prevenir es importante y este sistema es una evoluci¨®n tecnol¨®gica del actual protocolo, lo que supondr¨¢ una protecci¨®n adicional para las mujeres¡±, apunta el investigador.
El ¨¦xito pasa por una continua mejora del programa, seg¨²n Gonz¨¢lez-Prieto. El matem¨¢tico defiende que el aprendizaje autom¨¢tico y el procesamiento de grandes cantidades de datos es el camino a seguir. Pero subraya que su utilidad debe trascender a cualquier ¨¢mbito social y no restringirse a cuestiones de ocio o entretenimiento: ¡°El efecto de la inteligencia artificial es crucial y cuanto antes se incluya en la mayor cantidad de aspectos posibles, m¨¢s progresaremos como sociedad¡±.
Un funcionamiento similar a Netflix
El mecanismo que vertebra este nuevo proyecto no es innovador, aunque s¨ª su aplicaci¨®n al ¨¢mbito de la prevenci¨®n de la violencia de g¨¦nero. Para la investigaci¨®n, el matem¨¢tico Jos¨¦ ?ngel Gonz¨¢lez-Prieto ha tomado como punto de partida el funcionamiento de los denominados ¡°sistemas de recomendaci¨®n¡± de plataformas de pel¨ªculas y series como Netflix en los que trabaja. ¡°En cuanto te conectas, el servicio te muestra pel¨ªculas que te pueden gustar seg¨²n tus patrones de consumo y el de otros usuarios. Salvando las distancias, esas mismas t¨¦cnicas de extracci¨®n de perfiles son las que hemos intentado trasladar a nuestra investigaci¨®n con VioG¨¦n¡±, aclara el investigador. El objetivo es entender qu¨¦ factores caracterizan a un agresor reincidente, seg¨²n Jos¨¦ Luis Gonz¨¢lez, miembro de la Secretar¨ªa de Estado de Seguridad. ¡°Queremos aprender de los datos como hacen muchas compa?¨ªas, que tienen a los consumidores perfilados. Nosotros buscamos tener patrones de los delincuentes y las v¨ªctimas¡±, apunta el experto. Gonz¨¢lez-Prieto se?ala que las posibilidades que aportan estas t¨¦cnicas son amplias: ¡°Es ¨²til para aspectos tan banales como conectarte a plataformas de pel¨ªculas, pero se puede aplicar a cosas mucho m¨¢s profundas. Por ejemplo, sistemas que determinen qu¨¦ tipo de tratamiento m¨¦dico debo seguir o a qu¨¦ especialista debo acudir¡±.
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