Archivo: sep 2019

Bienvenida de CRÍMINA al alumnado de sus másteres en este curso 2019-2020

El Centro Crímina, dedicado al estudio y prevención de la delincuencia, organizó el pasado martes 24 de septiembre, en el campus de Elche, una Jornada de Bienvenida dirigida a los alumnos de los másteres en Análisis y Prevención del Crimen (MAPc) y en Intervención Criminológica y Victimológica (MICv), así como a los del grado en Seguridad Pública y Privada. De este modo, el Centro Crímina, un centro de investigación público perteneciente a la Universidad Miguel Hernández, abría oficialmente el curso 2019-2020 de cara sus estudiantes tanto presenciales como online.

La sesión, que se prolongó hasta bien entrada la tarde, puesto que incluía también el V Encuentro de Analistas Delictivos, contó, en los momentos iniciales, con la presencia de Fernando Miró Llinares, director de Crímina y del Máster en Análisis y Prevención del Crimen; Cordelia Estévez Casellas. directora del Máster en Intervención Criminológica y Victimológica; y de Elena Fernández Castejón, vicedecana del Grado en Seguridad Pública y Privada (SEPP), entre otros.

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Policía Predictiva

Tras la inauguración de la jornada se dio paso a la conferencia ¿Policía Predictiva? Mitos, realidad y retos de la aplicación policial de la Inteligencia Arti­ficial, a cargo de Fernando Miró, mientras que Javier Castro, profesor ayudante de Derecho Penal de la Universidad Miguel Hernández e investigador del Centro Crímina, ejerció de moderador. Miró indicó que existen dos ámbitos en los que se está usando la inteligencia artificial (IA) en criminología: para la prevención e investigación del crimen y en el de la justicia penal, para la toma de decisiones. El director del MAPc introdujo también el tema de la policía predictiva de las personas y la que está basada en el lugar, además de las herramientas existentes al respecto. Por último lanzó el mensaje de que las herramientas de IA “también pueden tener sesgos”, ya sea por malos datos y/o sesgos de realidad.

Perspectivas de vanguardia en la investigación criminológica fue el título de una mesa que se organizó y en la que intervinieron primero el propio Javier Castro, quien en la charla titulada Más allá de los cuestionarios: nuevas estrategias metodológicas para evaluar el miedo al crimen en redes sociales online, defendió que los fenómenos emocionales no son fenómenos fijos; y, posteriormente, Asier Moneva Pardo, investigador de Crímina, con Explorando las relaciones entre páginas web que informan sobre partidos amañados mediante Hyperlink Network Analysis. David Buil Gil, investigador postdoctoral de la Universidad de Manchester e investigador asociado del Centro Crímina, también participó en esta mesa con la charla The criminology of place: Lessons learned and to be learned.

Tras el descanso para almorzar, la jornada de bienvenida continuó con una presentación, por parte de alumnos, de trabajos de fin de máster, tanto del de Análisis y Prevención del Crimen como del de Intervención Criminológica y Victimológica.

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Delitos al volante

 

En esta línea se abordaron cuestiones como Abuso online en la pareja y violencia convencional. Interrelaciones en una muestra universitaria española, de Francesc Xavier Caparrón Peláez. (MICv); La victimización en Europa: Un estudio de la distribución geográ­fica y temporal a partir de una encuesta internacional, a cargo de Raquel Botía López (MAPc); Víctimología de las agresiones sexuales: un análisis conjunto de confi­guración de casos, por parte de Álvaro José Nerja Esteve (MICv); y Policía del Trá­fico y GIS. Un análisis de patrones de delitos de conducción influenciada por el alcohol, cuya exposición corrió a cargo de Marc Pintor Latorre. (MAPc)

Esta jornada, a la que asistieron numerosos alumnos y profesores de los citados másteres y grado, concluyó con el V Encuentro de Analistas Delictivos, que estuvo coordinado por Fernando Llorens Cobos, profesor del Máster en Análisis y Prevención del Crimen.

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Un algoritmo para detectar el discurso de odio en pequeños entornos digitales

 

Por Asier Moneva

En un intento por entender qué factores hacen que el crimen se agrupe en lugares particulares en momentos específicos, los criminólogos ambientales han cambiado el enfoque de su análisis de la persona que comete o sufre el crimen al ambiente donde ocurre. Su premisa de partida es que las características de cada entorno favorecen o perjudican la delincuencia y que es posible intervenir en estos entornos para controlarla.

Recientemente se ha desarrollado el marco teórico Cybercrime and Place para extrapolar el análisis de los lugares del delito al ciberespacio. Ciertamente, parece contraintuitivo hablar de lugares en el ciberespacio, pero la connotación que la criminología ambiental da al concepto de lugar trasciende lo físico. Lo que cuenta de estos ciberlugares es que permiten la convergencia de personas y cosas. Y, en ausencia de guardianes, esta convergencia genera oportunidades para cometer delitos.

Un “nuevo” guardián en Twitter

En Twitter, los usuarios se relacionan constantemente con información publicada por otros usuarios en microentornos digitales definidos por la combinación de personas (es decir, cuentas de usuario), que dicen cosas (es decir, tweets) a otras personas (es decir, otras cuentas). La mayoría de las veces ésta es una actividad inofensiva, pero es posible que uno de estos tweets contenga un tipo de contenido radical llamado discurso de odio.

Cientos de millones de tweets se publican diariamente en Twitter. La policía y los proveedores de servicios examinan Twitter todos los días en busca de expresiones de odio para eliminarlas. Pero la incitación al odio es un fenómeno minoritario si tenemos en cuenta el contexto global de millones de mensajes que se publican en esta red social, y detectarlo en medio de tanto ruido se convierte en una tarea ardua. No es realista pensar por tanto que se pueda controlar todo el contenido publicado en Twitter. Sin embargo, los usuarios esperan que los administradores de esta red social así lo hagan.

Frente a este panorama, en el Centro Crímina hemos desarrollado un modelo de machine learning que se alimenta de los metadatos de cada tweet para determinar si contiene expresiones de odio con una precisión del 92%.

No es solo cuestión de semántica

La detección del discurso del odio plantea dos retos principales. En primer lugar, es complejo de definir y, por lo tanto, de delimitar. En segundo lugar, el dinamismo del lenguaje lo convierte en un fenómeno extraordinariamente adaptativo. Tradicionalmente se han utilizado enfoques semánticos para su detección. Estos enfoques consideran que un mensaje es discurso de odio si contiene ciertas palabras previamente clasificadas como radicales. Pero dependiendo del contexto, algunas palabras pueden ser engañosas y provocar una clasificación incorrecta.

Hemos utilizado un enfoque alternativo para superar las limitaciones de estos enfoques. En nuestra investigación planteamos la hipótesis de que las características de los microentornos digitales condicionan los patrones de discurso de odio. Basándonos en esta idea, hemos desarrollado un modelo de aprendizaje automático que se alimenta de los metadatos de cada tweet para determinar si contiene expresiones de odio con una precisión muy elevada, por encima del 90%. Utilizando una muestra de tweets enviados a través de Twitter tras el atentado terrorista de junio de 2017 en el Puente de Londres (N = 200.880), el presente estudio introduce un nuevo algoritmo diseñado para detectar mensajes de incitación al odio en el ciberespacio.

Mediante la aplicación de la técnica de clasificación de aprendizaje automático Random Forests (“bosques aleatorios” es una combinación de árboles de decisión donde cada árbol aporta un vector aleatorio con capacidad para clasificar un mensaje de forma independiente y que posteriormente se ensambla con los demás, componiendo un único árbol predictor), nuestro análisis viene a indicar que los metadatos asociados a la interacción y estructura de los tweets son especialmente relevantes para identificar el contenido que contienen. Por lo tanto, desde el Centro Crímina esperamos facilitar y reducir las tareas de análisis realizadas por la policía y los proveedores de servicios para mitigar el impacto de la incitación al odio en los usuarios de las redes sociales.

 

Asier Moneva es investigador FPU del Centro Crímina. Sus investigaciones se centran en el análisis y la prevención de la ciberdelincuencia.