¿Cómo la analítica de datos se usa para prevenir la violencia de género?
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Se estima que el 30% de las mujeres de 15 años en adelante en el mundo estuvieron sujetas a violencia física y/o sexual por parte de su pareja, al menos una vez en su vida.
La violencia de género es aquella que va dirigida a una persona por causa de su género o la violencia que afecta a un género específico de manera desproporcionada. Puede resultar en daño o sufrimiento físico, sexual o psicológico.
En algunos textos se incluye también la violencia económica. En términos generales, se trata de un desbalance de poder en favor del agresor, quien ejerce control sobre la víctima a través de diversos mecanismos.
La violencia de género puede darse en diversos contextos. Es muy común que ocurra entre los miembros de una pareja y que afecte, entonces, a todo el núcleo familiar. En estos casos, se habla de violencia familiar.
Analíticas diferentes
La analítica avanzada consiste en el análisis automático o semiautomático de datos o contenidos utilizando herramientas y técnicas sofisticadas con el fin de descubrir conocimiento, realizar predicciones o generar recomendaciones.
Las técnicas de analítica avanzada pueden incluir:
- Analítica de datos.
- Analítica de texto.
- Análisis semántico.
- Análisis de sentimiento.
- Aprendizaje automático (machine learning).
- Análisis de redes sociales.
- Análisis de conglomerados.
Datos para prevenir la violencia
¿Qué conexión existe entre la analítica avanzada y la violencia, en cualquiera de sus formas? Uno de los compromisos adquiridos por los gobiernos del mundo en la IV Conferencia Mundial sobre las Mujeres (Beijing, 1995) fue la recopilación de datos relacionados con la violencia doméstica y violencia contra las mujeres.
Los datos son el principal insumo de cualquier técnica analítica. En este caso, hablaremos acerca de cómo usar analítica avanzada para evaluar el nivel de riesgo de una persona víctima de violencia de género o violencia familiar.
La violencia de género y familiar es una violación a los derechos humanos, ya que constituye una violación de libertades fundamentales. En consecuencia, los gobiernos deben destinar recursos para prevenir la violencia y gestionar la protección de las víctimas.
La analítica avanzada puede ayudar a mejorar el uso que se da a esos recursos, destinando los más onerosos sólo a las víctimas de mayor riesgo y así brindar una protección adecuada que permita, por un lado, reducir la cantidad de agresiones y, por el otro, utilizar de mejor forma los recursos que los gobiernos pueden destinar a este fin.
Una aplicación en España
Por ejemplo, el Ministerio del Interior de España creó en 2007 el sistema VioGén para integrar en un solo lugar toda la información relativa a los hechos de violencia de género.
De esta forma, todos los organismos involucrados, incluyendo a la policía y a la guardia civil contarían con los mismos datos para poder tomar decisiones. En el proyecto se definieron cinco niveles de riesgo para la víctima, que iban de "no apreciable" a "extremo" y un protocolo de protección asociado a cada nivel.
El nivel de riesgo estaba determinado por la probabilidad de recurrencia, esto es, la probabilidad de que el agresor haga daño nuevamente a la víctima en el futuro. Inicialmente, este riesgo fue medido con metodologías actuariales, utilizando respuestas de la víctima y del agresor a instrumentos psicométricos y asignado un peso a las respuestas provistas.
Una vez que se tuvieron varios años de datos históricos, se trabajó en el desarrollo de modelos analíticos para estimar el riesgo. Se utilizó un método de dos pasos para la estimación:
- Categorización de los hechos: uso de analítica de texto para categorizar los hechos almacenados en formato no estructurado.
- Estimación del riesgo (probabilidad de recurrencia): uso de modelos analíticos supervisados para estimar la probabilidad de que haya una nueva agresión de parte del agresor a la víctima.
Los resultados, en términos de precisión, fueron muy buenos. Con los métodos actuariales se podría predecir con precisión el 38% de los casos de riesgo extremo que tendrían recurrencia; usando las técnicas analíticas descritas antes se logró una precisión del 80% en los casos de riesgo extremo.
Con los métodos actuariales se tenía un 14% de recurrencia en los casos de riesgo no apreciable; usando analítica la recurrencia en los casos de riesgo no apreciado era inferior al 10%. En otras palabras, se logró una mejora muy significativa en la precisión al evaluar el riesgo de los casos.
Estas mejoras en la precisión pueden resultar en una reducción significativa en los casos de violencia doméstica y de género, al brindar protección apropiada a los casos de riesgo más alto.
Aplicación de analítica en la Argentina
También en la Argentina, en una policía local, se usan técnicas de gestión de datos tradicional junto con una técnica analítica avanzada llamada análisis de redes sociales para crear un repositorio de datos centralizado y proporcionar al Ministerio Público Fiscal una visión 360 del caso.
Así, se garantiza que cuenten con la información necesaria para tomar la decisión correcta, en términos de los mecanismos de protección a la víctima.
Existen otros algoritmos analíticos que pueden explorarse en este dominio. Por ejemplo, el "path analysis", para entender cuál es el camino más común en la escalada de violencia y crear políticas públicas y acciones más orientadas a la protección de víctimas y potenciales víctimas de violencia grave.
La gestión inteligente de datos permite un control más eficaz de la gestión del personal afectado a la investigación o tratamiento de estos casos, ya que permite el monitoreo de métricas sobre la productividad de este y permite hacer uso eficiente de los recursos de intervención estatal, ya que permite identificar duplicidades en la provisión de sistemas de prevención como botones antipánico o custodias policiales.
En resumen, la analítica avanzada puede ser de utilidad para determinar de forma más precisa el riesgo de una víctima en el contexto de la violencia de género y familiar y, en consecuencia, hacer un uso más eficiente de los mecanismos de protección a las víctimas actuales y potenciales.
También se pueden explorar técnicas analíticas para dar soporte a políticas públicas que permitan, además, prevenir nuevos casos o casos más graves dentro del dominio.
(*) Gerenta de Customer Advisory de SAS Argentina.