La IA puede predecir el feminicidio de pareja a partir de variables extraídas de documentos legales

Durante años, los campos jurídico y criminológico se han enfrentado al desafío de comprender y predecir la violencia de pareja. Los métodos tradicionales se han basado en gran medida en el análisis de antecedentes penales y patrones de comportamiento, pero a menudo no han logrado predecir con precisión la escalada de la violencia no letal a la letal. Al reconocer la necesidad de herramientas más sofisticadas, los investigadores recurrieron a la inteligencia artificial (IA) en busca de soluciones. La IA, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos, presentó una oportunidad única para profundizar en los matices de la violencia de pareja.

"Nuestro artículo científico aborda la predicción del feminicidio de pareja íntima basándose en datos disponibles en documentos legales y utilizando Inteligencia Artificial (IA) por tres razones principales", explicó la autora del estudio Esperanza García-Vergara, estudiante de doctorado en la Universidad Loyola de Sevilla. “En primer lugar, el feminicidio por parte de la pareja íntima se considera la principal causa de muerte violenta en las mujeres. A pesar de los avances científicos en la identificación de los factores de riesgo de feminicidio en la pareja y en los instrumentos de evaluación de riesgos, el feminicidio en la pareja todavía ocurre, lo que destaca la necesidad de realizar más investigaciones sobre este fenómeno”.

“En segundo lugar, nos centramos en los documentos legales como fuente oficialmente corroborada de aspectos legales y comportamientos delictivos, cruciales en la investigación sobre el feminicidio de pareja, donde los datos no se pueden extraer de las entrevistas de las víctimas. En tercer lugar, utilizamos la IA para analizar de manera eficiente grandes cantidades de datos en documentos legales, identificando patrones que podrían contribuir a la detección temprana y la implementación de intervenciones preventivas efectivas”.

El estudio implicó analizar un total de 491 casos judiciales de España, centrándose en casos de violencia contra las mujeres por parte de sus parejas masculinas. Los casos fueron seleccionados meticulosamente de un grupo más grande de 8,481 casos identificados en la base de datos legal Vlex, una fuente integral de documentos legales. Para el estudio solo se consideraron sentencias judiciales firmes, excluidas las resoluciones provisionales para centrarse en casos confirmados y concluidos.

El equipo de investigación empleó técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), un subconjunto de IA que se centra en la interpretación del lenguaje humano, para examinar y extraer información relevante de estos documentos. Esta tecnología permitió a los investigadores procesar eficientemente los datos textuales, identificando y categorizando información pertinente relacionada con casos de violencia de pareja.

Para un análisis exhaustivo, se identificaron 33 variables independientes y se agruparon en tres categorías. El primer grupo comprendía conductas criminales y sanciones pasadas, detallando los antecedentes penales generales y específicos de violencia de pareja de los perpetradores y la naturaleza y duración de las sanciones impuestas. El segundo grupo abarcaba factores ambientales y situacionales, como la ubicación y el momento de los incidentes, la presencia de personas y circunstancias como disputas. El último grupo incluyó variables directamente relacionadas con las características de la violencia, como su frecuencia, escalada, tipo (físico o psicológico) y las estrategias de afrontamiento de las víctimas.

Luego, estas variables se analizaron utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar elementos específicos en los textos legales asociados con el feminicidio de pareja íntima.

La investigación reveló que se podría lograr una predicción más precisa considerando una amplia gama de variables. Inicialmente, cuando sólo se analizaban los antecedentes penales y las sanciones, la precisión de las predicciones era limitada. Sin embargo, a medida que los investigadores incluyeron más variables relacionadas con las circunstancias y la naturaleza de la violencia, su capacidad para distinguir entre casos letales y no letales mejoró notablemente.

Específicamente, cuando el análisis se centró únicamente en conductas criminales y sanciones pasadas, el algoritmo IBk lideró la detección de casos no letales con una tasa de detección del 54,27%. Sin embargo, este rendimiento se superó cuando se incluyeron factores ambientales y situacionales, y el algoritmo RandomForest alcanzó una tasa de detección del 74,16% para casos no letales. Sorprendentemente, la inclusión de un conjunto aún más amplio de variables impulsó la tasa de detección de RandomForest a un impresionante 87,04% para la violencia no letal.

​

En el ámbito de la detección de violencia letal, en las primeras etapas del estudio el algoritmo RandomForest logró una tasa de detección del 68,49%. Esto fue eclipsado en análisis posteriores por el algoritmo BayesNet, que registró una tasa de detección del 70,56% después de la adición de variables ambientales y situacionales, y una tasa aún mayor del 82,36% con todas las variables consideradas.

“En términos de la relevancia de nuestro estudio para el público en general, diríamos que proporciona una perspectiva optimista sobre la predicción y prevención del feminicidio en la pareja íntima. Por un lado, nuestro estudio subraya que la información presente en los documentos legales es crucial para la identificación de casos de feminicidio de pareja. Este hallazgo subraya la importancia de abordar la detección del feminicidio de pareja también desde el contexto jurídico, destacando la necesidad de capacitar a los profesionales del derecho en la identificación de factores asociados al feminicidio de pareja y así contribuir a la detección y prevención del delito”.

“Además, aunque nuestro estudio se centra en el feminicidio de pareja, también destaca el potencial de aplicar el mismo enfoque innovador a otras tipologías de delitos. Por otro lado, nuestro estudio enfatiza la importancia de considerar múltiples factores para mejorar la detección del feminicidio de pareja. Los hallazgos indican que al tomar en cuenta una amplia gama de factores diversos (como conductas delictivas pasadas, sanciones, características de la violencia, así como el entorno y la situación en la que ocurre el delito) es posible identificar un mayor número de feminicidios de pareja. casos."

Si bien el estudio marca un avance significativo en el uso de la IA para la predicción de delitos, no está exento de limitaciones. En primer lugar, los hallazgos se basan en casos legales españoles, lo que puede limitar su aplicabilidad en diferentes contextos culturales o legales. Además, el hecho de que el estudio se centre en incidentes pasados significa que no pudo rastrear la progresión a largo plazo de los casos de violencia no letal, algunos de los cuales podrían convertirse en violencia letal. Las investigaciones futuras podrían abordar esta brecha mediante la realización de estudios longitudinales que sigan los casos a lo largo del tiempo, proporcionando información valiosa sobre cómo evoluciona la violencia de pareja.

“Hay elementos importantes que aún requieren atención por parte de la comunidad científica y me gustaría destacar uno de ellos. Hoy en día existen algunos casos de violencia contra las mujeres por parte de parejas íntimas considerados de bajo riesgo de feminicidio de pareja, pero que resultan en feminicidio de pareja íntima. ¿Qué impide la correcta detección del riesgo real en estos casos? ¿Qué diferencia estos casos de los casos pronosticados correctamente? Se necesitan más estudios sobre el feminicidio de pareja, con especial atención a este tema”.

“Para abordar esto, es fundamental adoptar un enfoque integral en el estudio del femicidio de pareja, reconociendo la existencia de diferentes perfiles dentro de este fenómeno. Cada perfil puede estar asociado con factores específicos que influyen en el feminicidio de pareja íntima. La variabilidad de circunstancias y características de estas situaciones requiere una exploración y comprensión profundas de los diferentes elementos que contribuyen al feminicidio de pareja íntima. Al hacerlo, podemos mejorar nuestras estrategias de predicción y prevención en un espectro más amplio de casos”.

El estudio, “La inteligencia artificial extrae información clave de documentos legales para predecir el feminicidio de pareja”, fue escrito por Esperanza García-Vergara, Nerea Almeda, Francisco Fernández-Navarro y David Becerra-Alonso.