La intel·ligència artificial està guanyant terreny especialment a l’àmbit de la salut, on permet prevenir malalties com el càncer o abordar-les amb tractaments personalitzats per a cada pacient. També està avançant al sector de l’educació, on es pot aplicar per evitar casos com el de les bessones de Sallent, o en un àmbit general per prevenir nous casos de violència masclista. Amb l’ús de la intel·ligència artificial les autoritats podrien evitar que es produïssin nous casos de violència contra les dones, o almenys aquesta és la conclusió del treball final de màster de la UOC Arquitectura de un sistema de ayuda a la prevención de casos de violencia de género. Aquest treball mostra que l’anàlisi de dades amb intel·ligència artificial pot servir per crear models d’aprenentatge automàtic que mostrin poblacions objectiu de possibles agressors i les seves possibles víctimes.
“La intel·ligència artificial pot detectar riscos potencials de violència de gènere a partir de situacions similars en casos passats”, explica Laia Subirats, professora col·laboradora dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC, que ha dirigit aquest treball. “També pot tenir en compte múltiples variables de dades provinents de bases de dades diferents (jutjats, policia, dades públiques, xarxes socials) per poder prendre les decisions de manera més informada”, assenyala.
En aquest sentit, l’autor del treball, Javier Plo, assenyala que l’objectiu és recopilar dades dels casos de violència de gènere que es van produint per poder-se avançar als següents. Les dades d’aquests casos conformen els perfils d’agressors i víctimes i permeten crear models d’aprenentatge per detectar patrons en el futur d’igual manera que es fa, per exemple, en la salut amb les malalties més freqüents.
Els atributs a observar per detectar possibles agressors i víctimes
“El perfil és un conjunt d’atributs o característiques que, segons algunes recerques en sociologia, psicologia i psiquiatria, són determinants perquè algú es pugui convertir en agressor o en víctima en un moment donat”, explica l’autor, que assenyala que aquesta informació és la que s’ha de recopilar quan hi ha un cas per poder-ne evitar els següents. Els atributs de què parla Plo poden ser l’exposició a abusos durant la infància, estar en tractament psicològic o psiquiàtric, un nivell cultural determinat, estar sotmès a mesures d’allunyament o de compartir la custòdia de fills, la publicació de continguts sexistes a les xarxes socials, les addiccions i els atestats policials o els problemes econòmics entre d’altres. “Bona part d’aquests atributs són compartits entre tots dos perfils: agressors i víctimes. I els tipus de violència que es podrien incloure en cada cas són diversos: violència econòmica, emocional, física, sexual, vicària, laboral i ciberviolència”, conclou.
A partir d’aquests atributs el sistema d’intel·ligència artificial podria predir futurs casos de violència de gènere i assenyalar les mesures necessàries per vigilar que no es produeixin. “S’hauria de promoure la conscienciació a les zones on s’han trobat més perfils de possibles agressors, i augmentar la vigilància per part dels cossos de seguretat o incrementar l’atenció psiquiàtrica i psicològica”, explica l’autor.
Les xarxes socials, un lloc a tenir en compte per anticipar-se
Tot i la conscienciació de la societat envers aquests casos i l’avenç del feminisme, les dades de violència masclista o de gènere continuen pujant. En el 2021 -les últimes dades de l’INE- van augmentar un 3,2% respecte l’any anterior, fins arribar a afectar 30.141 dones. De fet, la taxa de víctimes de violència de gènere va ser d’1,4 per cada 1.000 dones més grans de 14 anys. Per prevenir aquests casos és important augmentar el coneixement sobre els processos que porten una persona no violenta a ser-ho en alguns àmbits. “Ningú neix sent agressor o víctima”, assegura Plo. El seu treball subratlla la importància d’observar el comportament del perfil de possibles agressors definit pels atributs anteriorment assenyalats i un dels camps on s’ha de focalitzar l’atenció són les xarxes socials.
Concretament, el llenguatge que s’utilitza a les xarxes socials té un paper important per anticipar-se a casos de violència de gènere. La tutora d’aquest treball, Laia Subirats, membre del grup Applied Data Science Lab (ADaS Lab) de la UOC, apunta que “el processament del llenguatge natural ofereix la possibilitat d’identificar i classificar el sexisme i també de localitzar discursos d’odi“. Això es pot aconseguir amb aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial i donar pistes sobre individus que poden acabar convertint-se en agressors.
2
