Herramientas de predicción de violencia basada en género y feminicidio mediante la Inteligencia Artificial

La Violencia basada en género, ha sido definida por la Organización de las Naciones Unidas como cualquier acto dañino basado en las diferencias de género atribuidas socialmente. Dentro de sus muchas manifestaciones, aquella violencia en su máxima expresión llega hasta el feminicidio; fenómeno que le...

Full description

Autores:
Roa Avella, Marcela del Pilar
Sanabria-Moyano, Jesús Eduardo
Dinas-Hurtado, Katherin
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Cartagena
Repositorio:
Repositorio Universidad de Cartagena
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://doi.org/10.32997/2256-2796-vol.15-num.30-2023-4254
Palabra clave:
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description La Violencia basada en género, ha sido definida por la Organización de las Naciones Unidas como cualquier acto dañino basado en las diferencias de género atribuidas socialmente. Dentro de sus muchas manifestaciones, aquella violencia en su máxima expresión llega hasta el feminicidio; fenómeno que lejos de disminuir, se ha extendido alrededor del mundo.   Por otra parte, la inteligencia artificial ha aparecido en la escena de diversos sectores, sin que el ámbito jurídico haya sido la excepción. La conexión entre la violencia basada en género y la Inteligencia artificial se da de la mano de las necesidades crecientes de prevención de la primera, a través por ejemplo de la predicción de niveles de riesgo en la que la segunda ofrece importantes ventajas. Utilizando una metodología cualitativa deductiva con alcance descriptivo exploratorio, en la que se aplican métodos propios del derecho y las ciencias computacionales para analizar fuentes primarias, secundarias y estudio de casos de algoritmos y herramientas de evaluación de riesgo, (sin dejar de lado la referencia a herramientas de predicción tradicionales que no utilizan Inteligencia artificial), se arriba a resultados  que apuntan a que los algoritmos y herramientas mencionadas evalúan y ponderan factores situacionales y disparadores, relacionados con el perpetrador, la víctima, y la relación familiar; variando en el valor asignado a cada uno de estos; en cuanto a las críticas se encuentran estandarizadas en la precisión y confiabilidad de la predicción.
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La conexión entre la violencia basada en género y la Inteligencia artificial se da de la mano de las necesidades crecientes de prevención de la primera, a través por ejemplo de la predicción de niveles de riesgo en la que la segunda ofrece importantes ventajas. Utilizando una metodología cualitativa deductiva con alcance descriptivo exploratorio, en la que se aplican métodos propios del derecho y las ciencias computacionales para analizar fuentes primarias, secundarias y estudio de casos de algoritmos y herramientas de evaluación de riesgo, (sin dejar de lado la referencia a herramientas de predicción tradicionales que no utilizan Inteligencia artificial), se arriba a resultados  que apuntan a que los algoritmos y herramientas mencionadas evalúan y ponderan factores situacionales y disparadores, relacionados con el perpetrador, la víctima, y la relación familiar; variando en el valor asignado a cada uno de estos; en cuanto a las críticas se encuentran estandarizadas en la precisión y confiabilidad de la predicción.Gender-based violence has been defined by the United Nations as any harmful act based on socially ascribed gender differences. Among its many manifestations, that violence in its maximum expression goes as far as femicide; a phenomenon that far from diminishing, has spread around the world.   On the other hand, artificial intelligence has appeared on the scene in various sectors, with the legal field being no exception. The connection between gender-based violence and artificial intelligence goes hand in hand with the growing prevention needs of the former, through, for example, the prediction of risk levels in which the latter offers important advantages. Using a deductive qualitative methodology with an exploratory descriptive scope, in which methods from law and computer science are applied to analyze primary and secondary sources and case studies of algorithms and risk assessment tools (without leaving aside the reference to traditional prediction tools that do not use artificial intelligence), the results show that the algorithms and tools mentioned evaluate and weight situational factors and triggers, related to the perpetrator, the victim, and the family relationship; The criticisms are standardized in terms of the accuracy and reliability of the prediction.application/pdfspaUniversidad de CartagenaRevista Jurídica Mario Alario D´Filippohttps://revistas.unicartagena.edu.co/index.php/marioalariodfilippo/article/download/4254/3386Núm. 30 , Año 20233903036015González-Prieto, Á., Brú, A., Nuño, J. C. & González-Álvarez, J. L. (2021). Machine learning for risk assessment in gender-based crime. ArXiv, abs/2106.11847. https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.11847Elusoji, S. (14 de mayo, 2021). Project SAFE, Partners To Bolster Support Systems For GBV Survivors. Channels. https://www.channelstv.com/2021/05/14/project-safe-to-hold-convening-to-bolster-support-systems-for-gbv-survivors/Cheishvili, A. (25 de agosto, 2021). The AI Revolution Is Happening Now. Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/08/25/the-ai-revolution-is-happening-now/?sh=42d2e75c28c8Liu, Z. & Chen, H. (2017). A predictive performance comparison of machine learning models for judicial cases. 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). http://dx.doi.org/10.1109/SSCI.2017.8285436Ferguson, C. & McLachlan, F. (2020) Predicting and assessing lethal risk in domestic and family violence situations in Australia. QUT Centre for Justice. https://eprints.qut.edu.au/216824/Flores, S. (14 de enero, 2021). 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