Matemáticas e inteligencia artificial contra el maltrato machista

Un equipo de investigadores desarrolla un sistema que mejora la predicción del riesgo de reincidencia del agresor en casos de violencia de género para reforzar la protección policial de la víctima.

Varias personas en una concentración contra la violencia de género, el 6 de agosto de 2021, en la Puerta del Sol (Madrid).
Varias personas en una concentración contra la violencia de género, el 6 de agosto de 2021, en la Puerta del Sol (Madrid).Alejandro Martínez Vélez (Europa Press)

Pamela Salgado tenía 25 años cuando su expareja, ahora en prisión preventiva sin fianza, acabó con su vida en Cambrils hace un mes. Sobre él, de 53 años, pesaba una orden de alejamiento por malos tratos. Para Warda Ouchama tampoco fue la primera vez. Ya había denunciado a su pareja en dos ocasiones con la esperanza de no volver a sufrir una agresión. Pero nada consiguió frenarlo. La joven estaba embarazada cuando él la asesinó en mayo junto a su hijo de siete años en Sa Pobla (Mallorca). Son solo dos ejemplos extremos de cómo la reincidencia en el maltrato machista puede acabar con la vida de las mujeres, una situación 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 diseñado, en colaboración con el Ministerio del Interior, un sistema de analítica avanzada e inteligencia artificial que analiza, compara e interpreta las denuncias por violencia de género para predecir las agresiones reincidentes y reforzar la protección de la víctima.

El riesgo de que un maltratador vuelva a agredir a una víctima que ya ha denunciado los hechos ante las fuerzas policiales en España es del 15%, según el Ministerio del Interior. José Luis González, miembro de la Secretaría 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 opción en materia de maltrato machista, según el experto. La reincidencia supone un riesgo en el día a día de muchas mujeres y comprende desde que un agresor rompa una orden de alejamiento al llamar a la víctima hasta que pueda matarla. “Tenemos que afinar aún más la prevención para reducir este problema al máximo”, señala González. Este nuevo sistema funciona como una herramienta complementaria al Sistema de Seguimiento Integral de los Casos de Violencia de Género (VioGén) y, aunque la investigación aún está en revisión por pares, los resultados apuntan a una mejora de la predicción de entre el 10 y el 15%. Es decir, de los más de 600.000 casos que tiene registrados VioGén desde su puesta en marcha en 2007, entre 60.000 y 90.000 mujeres podrían tener un diagnóstico más ajustado a sus necesidades de protección frente a la reincidencia.

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La clave del sistema está en el empleo del machine learning o aprendizaje automático, según José Ángel González-Prieto, profesor ayudante doctor en la Facultad de Ciencias Matemáticas 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 automática”, aclara el matemático. Cuando una mujer denuncia que sufre violencia machista, responde en la comisaría a un cuestionario prefijado de más de 50 preguntas del sistema VioGén sobre su situación, el perfil psicológico del agresor o las condiciones socioeconómicas de los implicados, entre otros puntos. Cada uno de estos indicadores tiene una ponderación dentro del resultado final, en función del cual se asigna un nivel de riesgo y un tipo de protección para la víctima.

“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”, señala González-Prieto. Los resultados aún no son definitivos, pero un ejemplo de caso de riesgo extremo cuya detección refuerza este programa sería aquel en el que el agresor tenga antecedentes penales y posea armas o que la mujer conserve una dependencia económica de su pareja y ambos tengan hijos en común.

José Ángel González-Prieto, matemático investigador del proyecto, en la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.
José Ángel González-Prieto, matemático investigador del proyecto, en la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.Fundación BBVA

Una ventaja que aporta este proyecto es la capacidad de trabajar con toda la base de datos. “VioGén no deja de ser un análisis local que solo mira el caso concreto que se denuncia. Nuestro sistema analiza toda la historia”, aclara el matemático. Esto puede repercutir en una gestión de recursos más eficiente al priorizar los casos que coinciden con un perfil reincidente en los que las fuerzas de seguridad deben actuar. Además, el cuestionario VioGén se ha ido renovando con el tiempo y el nuevo sistema permite automatizar procesos. “Nosotros elaboramos la ponderación o el valor que le damos a cada una de las preguntas de VioGén y nos reunimos cada dos o tres años para validar la herramienta. Este sistema podría hacerlo por sí solo”, apunta González.

El proyecto nació hace dos años como un encargo del Ministerio del Interior en el marco de la colaboración que mantiene con distintas universidades. Para su elaboración, los investigadores han trabajado con una muestra de 45.000 casos denunciados entre 2017 y 2018. Sin embargo, está preparado para nutrirse de toda la base de datos de VioGén. Los investigadores aseguran que se trata de una herramienta innovadora en la Unión Europea. “VioGén ya es pionero en la lucha contra la violencia de género, hay una concepción social de que esto es un problema grave que tiene que ser atajado y nosotros intentamos estar siempre en vanguardia”, apunta González-Prieto, que ha recibido hace dos meses el Premio de Investigación Matemática Vicent Caselles de la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA.

A pesar de las buenas perspectivas, el sistema presenta aún algunas limitaciones. El programa solo se puede aplicar cuando una mujer denuncia el maltrato ante los cuerpos de seguridad del Estado y no está preparado para integrarse en el sistema de asistencia de los servicios sociales, por ejemplo. Las estadísticas oficiales apuntan a que el 80% de las víctimas de violencia machista que fueron asesinadas nunca denunciaron a su agresor. No obstante, González-Prieto asegura que este programa puede contribuir “notablemente” a predecir la reincidencia. “Todo esfuerzo para prevenir es importante y este sistema es una evolución tecnológica del actual protocolo, lo que supondrá una protección adicional para las mujeres”, apunta el investigador.

El éxito pasa por una continua mejora del programa, según González-Prieto. El matemático defiende que el aprendizaje automático y el procesamiento de grandes cantidades de datos es el camino a seguir. Pero subraya que su utilidad debe trascender a cualquier ámbito 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, más progresaremos como sociedad”.

Un funcionamiento similar a Netflix

El mecanismo que vertebra este nuevo proyecto no es innovador, aunque sí su aplicación al ámbito de la prevención de la violencia de género. Para la investigación, el matemático José Ángel González-Prieto ha tomado como punto de partida el funcionamiento de los denominados “sistemas de recomendación” de plataformas de películas y series como Netflix en los que trabaja. “En cuanto te conectas, el servicio te muestra películas que te pueden gustar según tus patrones de consumo y el de otros usuarios. Salvando las distancias, esas mismas técnicas de extracción de perfiles son las que hemos intentado trasladar a nuestra investigación con VioGén”, aclara el investigador. El objetivo es entender qué factores caracterizan a un agresor reincidente, según José Luis González, miembro de la Secretaría de Estado de Seguridad. “Queremos aprender de los datos como hacen muchas compañías, que tienen a los consumidores perfilados. Nosotros buscamos tener patrones de los delincuentes y las víctimas”, apunta el experto. González-Prieto señala que las posibilidades que aportan estas técnicas son amplias: “Es útil para aspectos tan banales como conectarte a plataformas de películas, pero se puede aplicar a cosas mucho más profundas. Por ejemplo, sistemas que determinen qué tipo de tratamiento médico debo seguir o a qué especialista debo acudir”.


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