Los algoritmos permiten predecir crímenes y rehabilitar conductas violentas
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Los algoritmos permiten predecir crímenes y rehabilitar conductas violentas

domingo 30 de junio de 2019, 12:00h

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El uso de la inteligencia artificial y la realidad virtual en la Criminología plantea dilemas éticos y jurídicos, pero es una cuestión que los especialistas están dispuestos a afrontar. En solo ocho años, el número de víctimas por ciberdelincuencia en España se ha duplicado, según datos de Statista. Desde el año 2011, en que se contabilizaron 28.963 casos, la tendencia ha ido creciendo hasta llegar a superar la barrera de los 60.000 casos denunciados en 2017. «El mundo digital aumenta las oportunidades para que el ciberdelincuente actúe, permite el desarrollo de los rasgos y las habilidades necesarias para cometer los delitos y la manera en que el ciberdelincuente y la víctima se relacionan», explica Antonia Linde, profesora de los Estudios de Derecho y Ciencia Política de la UOC.

«La ciberdelincuencia crece y se extiende en varias formas, y es precisamente este auge lo que explica, en parte, la reducción de la delincuencia convencional», según Josep Maria Tamarit, catedrático de Derecho y organizador de la IX Jornada de Criminología: Inteligencia Artificial y Ciberdelincuencia, que tuvo lugar en la UOC el pasado 21 de marzo. «El desplazamiento al ciberespacio de las relaciones humanas y económicas provoca un descenso en algunas formas de delincuencia convencional, como sucede, de una manera muy clara, en la delincuencia juvenil», explica.

El acceso al mundo digital diversifica las formas de delincuencia y también los perfiles. «El ciberdelincuente no se asocia exclusivamente a una franja de edad ni a un estrato social concreto, ni tampoco es exclusivo del experto informático», alerta Linde. Ante la dificultad de crear un solo perfil de ciberdelincuente, toda información es útil. «En los últimos años, muchos estudios se centran en encontrar correlaciones entre los niveles de implicación en los cibercrímenes y factores individuales y sociales: estructura familiar, situación laboral, niveles de autocontrol, estilo de vida, relaciones sociales, etc.», explica la experta.

Predecir los delitos por medio de la inteligencia artificial

«Precisamente, mediante el análisis de todo tipo de datos gracias a los macrodatos y a la inteligencia artificial, se ha encontrado una manera de avanzar en la prevención de la ciberdelincuencia», explica Tamarit. Desde el siglo XIX, se ha intentado crear mapas para entender cuándo y dónde se desarrollan los crímenes. Hoy, estos mapas los crean ordenadores que, gracias a la tecnología, cruzan informaciones que permiten tener más control sobre la prevención de la delincuencia. «Estas herramientas de la predicción policial (predictive policing) se basan en el análisis de patrones de comportamiento delictivo y en la creación de algoritmos para encontrar lugares de riesgo a fin de seleccionar recursos de control policial», explica Tamarit. Con este tipo de información, los departamentos de policía, por ejemplo, pueden poner agentes en diferentes «puntos calientes» de la ciudad previendo y estimando el riesgo de que un tipo de delito sea susceptible de ocurrir en las horas siguientes. Se tienen en cuenta informaciones diversas como la proximidad a una zona de bares o a una estación de autobuses, el tiempo o las fases lunares, por ejemplo. Actualmente, el Departamento de Policía de Los Ángeles, que usa uno de estos programas, experimenta una caída del 20 % en los crímenes año tras año y, por primera vez, una división policial experimentó un día sin crímenes, según datos de la empresa suministradora de esta tecnología, PredPol. Desde su despliegue, en Plainfield, Nueva Jersey, se ha experimentado una reducción del 54% de los robos y del 69% de los robos de vehículos.

«La aplicación de logaritmos de predicción a partir de un conjunto de datos y de la identificación de patrones y probabilidades es muy útil para la criminología», afirma Tamarit. También hay instrumentos utilizados en Estados Unidos para evaluar el riesgo de reincidencia de delincuentes cuando hay que adoptar decisiones como conceder la libertad condicional, seleccionar condenados para determinados programas de tratamiento o adoptar controles que permitan reducir el riesgo de reincidencia. «El uso de estas herramientas plantea dilemas éticos y problemas jurídicos, además de obligar a estudiar su base tecnológica y criminológica», alerta Tamarit.

Autora: Núria Bigas Formatjé (UOC)

La liga algorítmica de la justicia

En términos de alerta contra el sesgo, Joy Buolamwini, profesora del Instituto Tecnológico de Massachussets y fundadora de la ‘Liga algorítmica de la justicia’ (MIT Lab) lidera un movimiento cuyo objetivo es denunciar los sesgos (bias) que la programación puede llevar implícita.
Con tal objetivo, ha creado un espacio donde compartir sus preocupaciones y experiencias a este respecto y ha solicitado la ayuda de “activistas que se quieran movilizar por el cambio, de desarrolladores que quieran realizar su trabajo de forma inclusiva, de artistas que promuevan la reflexión social, del entorno académico para que investigue la parcialidad, de las empresas para que dispongan recursos para comprobar las desviaciones, de los ciudadanos con el fin de que exijan justicia, responsabilidad y transparencia, de legisladores que quieran realizar cambios políticos y de los reguladores como responsables de marcar las pautas”. En definitiva, quiere que se sepa que “los algoritmos pueden tener consecuencias en el mundo real y se debe exigir justicia “.
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