Hay un algoritmo empleado para predecir el desarrollo de un cáncer que podría ser muy útil a la hora de detectar el riesgo de reincidencia de un maltratador. Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha propuesto un modelo que, mediante un mecanismo usado en el ámbito sanitario, mejoraría la valoración del riesgo en un 25% respecto al actual sistema que se emplea en VioGén, la herramienta encargada de hacer un seguimiento de los casos de violencia de género en España. 

Tan solo se necesitan dos elementos: datos y tecnología avanzada. El estudio propone un sistema basado en Inteligencia Artificial (IA) que puede pronosticar el riesgo de reincidencia de maltrato mediante la información histórica de cada caso recopilado en los últimos años. Así, este algoritmo sería capaz de extraer las principales características de cada uno de los agresores, para definir una serie de patrones generales que suelen indicar que el maltratador que los cumpla volverá a agredir. 

"Lo que hemos hecho es, a partir de unos datos de 2016 que nos facilitó la Secretaría de Estado del Interior, aplicar técnicas de aprendizaje automático y evaluar el riesgo de incidencia de los nuevos casos", explica a 20minutos Juan Carlos Nuño, investigador de la UPM y participante del estudio junto a Ángel Gonzáñez-Prieto, Antonio Brú y José Luis González-Álvarez.

Interior alertará desde este viernes a las mujeres víctimas de violencia de género de los antecedentes de sus agresores

La base de datos de VioGén es muy amplia y lleva funcionando desde hace ya más de 15 años. Según datos de agosto de 2022, desde la implantación del sistema se han analizado más de 7000.000 casos y llevado a cabo 5,4 millones de valoraciones de riesgo. 

Un sistema sin intermediación humana

Al equipo de Juan Carlos Nuño solo le facilitaron una "extracción muy determinada", del año 2016, sobre la cual han aplicado técnicas de aprendizaje automático para evaluar el riesgo de incidencia de potenciales nuevos casos. Lo hacen, además, complementando su técnica con el sistema clásico, que, a partir de un cuestionario que hace la Policía a la víctima, determina hasta qué punto hay posibilidades o no de que el agresor vuelva a ejercer violencia. 

Actualmente, cuando una víctima de violencia de género acude a la comisaría a denunciar un maltrato por parte de su pareja o expareja, los agentes rellenan un cuestionario de 40 preguntas que evalúan el riesgo de reincidencia según el tipo de violencia ejercida, la gravedad de la agresión, los antecedentes penales, los factores de vulnerabilidad de la víctima, la dependencia, etc. "Ese cuestionario, para cada caso, al final no deja de ser un vector. Es como una cadena de 40 posiciones en las que cada uno tiene un número, y eso es con lo que trabaja el algoritmo", afirma Nuño. 

"Nosotros lo que hemos aportado es un análisis de técnicas de aprendizaje automático. De alguna manera, lo que hacen es buscar en esos datos y encontrar un patrón de clasificación", detalla el investigador. La máquina aprende de esa base de datos y ajusta los parámetros del modelo para clasificar los agresores por tipologías y niveles de riesgo (ninguno o bajo, medio y alto), para adaptar con mayor eficacia las medidas de protección que se requieran. 

Ese perfil definido, añade Nuño, es algo que la propia matemática busca, sin intermediación humana, lo que le diferencia de los tests clásicos de valoración de riesgo, donde el peso que se le da a cada uno de los aspectos que se evalúan está hecho por el experimentador. "Nadie dice que funcionen mal, pero intentamos que sea más aséptico en el sentido de que sea el propio aprendizaje de la máquina, del algoritmo, el que determine esa clasificación", incide. 

Un 25% más efectivo que el modelo actual

Lo que buscan con este algoritmo es que "no haya mujeres que se queden fuera del nivel alto de riesgo, porque sería un problema" y, por ende, que tampoco haya muchos casos que se lleven al nivel bajo. "De alguna manera estamos optimizando lo que llamamos falsos positivos o falsos negativos", subraya el investigador. 

El algoritmo se podría implementar de forma paralela al modelo actual de VioGén, que es de donde bebe el sistema matemático para ir actualizando continuamente los datos con los casos reales. "Nosotros estamos trabajando con una extracción que ocupa un año y medio. Son en torno a 40.000 datos, pero no deja de ser una parte pequeña de todo lo que se está almacenando, por lo que en el momento en el que se pudiera enganchar al sistema VioGén y tener acceso a todos los datos, aumentaría considerablemente la eficacia y el seguimiento de las víctimas", asevera Nuño, quien calcula que el modelo propuesto predice una mejora de la valoración del riesgo de un 25% respecto a la actual metodología empleada.

"El hecho de abrir una posibilidad a la implementación de un algoritmo de esta naturaleza favorecería al sistema, pero no porque prejuzguemos que va a ser mejor, sino porque va a haber sistemas funcionando en paralelo, y siempre es bueno tener más alternativas que permitan optimizar lo que se busca", asegura.  

Basado en la predicción del cáncer

El algoritmo nació originariamente para usarse en la investigación del cáncer y funciona igual que como pretenden aplicarlo los investigadores a la violencia de género, pero con otros datos. Consiste, básicamente, en "alimentar" a la máquina con datos sobre determinados tipos de tumores, de casos concretos y de cómo han ido desarrollándose. 

Una vez metidos los datos, "el sistema clasifica al tumor en su estado inicial. Es decir, puede predecir que pertenece a una determinada clase antes de que nosotros detectemos a primera vista que va a evolucionar hacia un tipo concreto de cáncer", detalla Nuño. "Intentan buscar en los datos las características que en cierto modo pueden pasar desapercibidas para un análisis clásico, pero que a la larga permiten concretar", añade. 

El objetivo principal es trasladar este modelo al control de la violencia en el ámbito de la pareja o expareja, pero los investigadores sostienen que podría plantearse también para otros ámbitos de criminalidad, como la violencia callejera. Son modelos que, según asevera Nuño, ya están implementados en los bancos o en Hacienda y que hacen un análisis de ciertas características para intentar comprobar o predecir ciertas manifestaciones delictivas.