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La inteligencia artificial podría ayudar a detectar casos de violencia de género antes de que se produzcan Un trabajo final de un máster universitario indica que con la inteligencia artificial y el machine learning se puede clasificar el sexismo e identificar discursos de odio.

Por Sergio Ramos Montoya

Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales

Ryan McVay | Getty Images

La violencia de género es un problema que ha estado presente en todas las sociedades a lo largo de la historia y que ha sido especialmente visible en las últimas décadas gracias a los esfuerzos de las organizaciones feministas y de las autoridades por visibilizarlo y combatirlo.

Sin embargo, a pesar de todos los avances que se han logrado en este ámbito, la violencia de género sigue siendo una problemática social que afecta a millones de personas en todo el mundo.

Gracias a los avances más recientes, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser muy útil en muchos campos, desde la medicina hasta la ingeniería, y ahora también se plantea que puede ser de gran ayuda en la lucha contra la violencia de género.

Para ello, se deben aprovechar las ventajas de las modernas técnicas de aprendizaje automático (machine learning), a través de las cuales IA puede ayudar a las autoridades a detectar posibles casos de violencia de género antes de que se produzcan, lo que podría contribuir a prevenir muchos de estos casos.

De acuerdo con un trabajo final del máster universitario de Ciencia de Datos (Data Science) de la UOC (la Universitat Oberta de Catalunya), titulado Arquitectura de un sistema de ayuda a la prevención de casos de violencia de género, la IA podría ayudar a detectar posibles riesgos de violencia de género a partir de situaciones similares en casos pasados. Aunque no es la primera vez que se usa la IA para ayudar a combatir la violencia de género, este sería el primer trabajo que se apoya en el análisis de datos para anticiparse a los casos.

El trabajo, además menciona que también podría tener en cuenta múltiples variables de datos provenientes de diferentes bases de datos, como juzgados, policía, datos públicos, redes sociales, entre otros, con el fin de analizar y comprender los escenarios y poder tomar decisiones de forma más informada.

Mediante el análisis de los datos, se podrían crear modelos de aprendizaje automático con los cuales clasificar las poblaciones objetivo de posibles agresores, así como las posibles víctimas. "La IA puede detectar potenciales riesgos de violencia de género a partir de situaciones similares en casos pasados", afirma Laia Subirats, profesora colaboradora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. "También puede tener en cuenta múltiples variables de datos provenientes de diferentes bases de datos (juzgados, policía, datos públicos, redes sociales, etc.) para poder tomar las decisiones de forma más informada. Todos estos aspectos y conjuntos de datos son los que se han considerado", concluye.

"El concepto de perfil lo defino como un conjunto de atributos o características que, según investigaciones en sociología, psicología y psiquiatría, son determinantes para que alguien pueda convertirse en agresor o en víctima en un momento dado. La información sobre dichos atributos debería recopilarse cuando se produce un caso", asegura el autor del trabajo, Javier Plo Moreno.

El objetivo del sistema propuesto es detectar posibles agresores y víctimas tanto para "predecir" futuros casos de violencia y evitarlos, como para obtener más información a fin de poder definir estrategias de concienciación y vigilancia donde sea necesario. Esto último sería posible, por ejemplo, "promoviendo la concienciación en las zonas donde se han encontrado más perfiles de posibles agresores, aumentando la vigilancia por parte de los cuerpos de seguridad o incrementando la atención psiquiátrica y psicológica en dichas zonas", indica el autor del trabajo final de máster (TFM).

(Sobre el autor: Sergio Ramos Montoya es editor del sitio Social Geek).

Sergio Ramos Montoya

Tech Expert Editor & Startups advisor

Sergio es editor del sitio Social Geek.
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