La inteligencia artificial está ganando terreno especialmente al ámbito de la salud, donde permite prevenir enfermedades como el cáncer o abordarlas con tratamientos personalizados para cada paciente. También está avanzando al sector de la educación, donde se puede aplicar para evitar casos como el de las gemelas de Sallent, o en un ámbito general para prevenir nuevos casos de violencia machista. Con el uso de la inteligencia artificial las autoridades podrían evitar que se produjeran nuevos casos de violencia contra las mujeres, o al menos esta es la conclusión del trabajo final de máster de la UOC
«La inteligencia artificial puede detectar riesgos potenciales de violencia de género a partir de situaciones similares en casos pasados», explica Laia Subirats, profesora colaboradora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, que ha dirigido este trabajo. «También puede tener en cuenta múltiplos variables de datos provenientes de bases de datos diferentes (enjuiciados, policía, datos públicos, redes sociales) para poder tomar las decisiones de manera más informada», señala.
En este sentido, el autor del trabajo, Javier Plo, señala que el objetivo es recopilar datos de los casos de violencia de género que se van produciendo para poderse avanzar a los siguientes. Los datos de estos casos conforman los perfiles de agresores y víctimas y permiten crear modelos de aprendizaje para detectar patrones en el futuro de igual manera que se hace, por ejemplo, en la salud con las enfermedades más frecuentes.
Los atributos a observar para detectar posibles agresores y víctimas
«El perfil es un conjunto de atributos o características que, según algunas investigaciones en sociología, psicología y psiquiatría, son determinantes porque alguien se pueda convertir en agresor o en víctima en un momento dado», explica el autor, que señala que esta información es la que se tiene que recopilar cuando hay un caso para poder evitar los siguientes. Los atributos de que habla Plo pueden ser la exposición a abusos durante la infancia, estar en tratamiento psicológico o psiquiátrico, un nivel cultural determinado, estar sometido a medidas de alejamiento o de compartir la custodia de hijos, la publicación de contenidos sexistas en las redes sociales, las adicciones y los atestados policiales o los problemas económicos entre otros. «Buena parte de estos atributos son compartidos entre ambos perfiles: agresores y víctimas. Y los tipos de violencia que se podrían incluir en cada caso son diversos: violencia económica, emocional, física, sexual, vicaria, laboral y ciberviolència», concluye.
A partir de estos atributos el sistema de inteligencia artificial podría predecir futuros casos de violencia de género y señalar las medidas necesarias para vigilar que no se produzcan. «Se tendría que promover la concienciación en las zonas donde se han encontrado más perfiles de posibles agresores, y aumentar la vigilancia por parte de los cuerpos de seguridad o incrementar la atención psiquiátrica y psicológica», explica el autor.
Las redes sociales, un lugar a tener en cuenta para anticiparse
Todo y la concienciación de la sociedad hacia estos casos y el adelanto del feminismo, los datos de violencia machista o de género continúan subiendo. En el 2021 -los últimos datos del INE- aumentaron un 3,2% respeto el año anterior, hasta llegar a afectar 30.141 mujeres. De hecho, la tasa de víctimas de violencia de género fue de 1,4 por cada 1.000 mujeres más grandes de 14 años. Para prevenir estos casos es importante aumentar el conocimiento sobre los procesos que llevan una persona no violenta a serlo en algunos ámbitos. «Nadie nace siendo agresor o víctima», asegura Plo. Su trabajo subraya la importancia de observar el comportamiento del perfil de posibles agresores definido por los atributos anteriormente señalados y uno de los campos donde se tiene que focalizar la atención son las redes sociales.
Concretamente, el lenguaje que se utiliza en las redes sociales tiene un papel importante para anticiparse a casos de violencia de género. La tutora de este trabajo, Laia Subirats, miembro del grupo Applied Fecha Science Lab (ADaS Lab) de la UOC, apunta que «el procesamiento del lenguaje natural ofrece la posibilidad de identificar y clasificar el sexismo y también de localizar discursos de odio«. Esto se puede conseguir con aprendizaje automático e inteligencia artificial y dar pistas sobre individuos que pueden acabar convirtiéndose en agresores.
