Algoritmos que en cuestión de la posibilidad de ir o no

Hace unos años, en las prisiones españolas, los algoritmos se utilizan para tratar de predecir cómo se comportarán las personas. ¿El Pawl comedia cometirá un nuevo crimen? ¿Algún crimen o violento? ¿Intentarás aplastar la creencia?

Estas y otras preguntas son aquellos que intentan responder a través de herramientas informáticas predictivas en las cárceles. La información que devuelven estos sistemas en relación con el nivel de riesgo. Por ejemplo, el algoritmo indica que Paul es un alto riesgo para cometer un nuevo delito violento.

Y no solo eso. Los niveles de riesgo obtenidos por estos medios se tienen en cuenta al decidir la penitenciaría que afecta la libertad. ¿Necesita aprobar permiso para que tres días vaya a Laura? ¿Es apropiado clasificarlo en tercer grado para cumplir con la penalización en semi-calibración? Y dar libertad condicional?

Incertidumbre, gestión de riesgos y prisiones

El desarrollo tecnológico rápido en las últimas décadas, la desregulación y el debilitamiento de la globalización y el proceso del estado social han creado nuevos peligros, y principalmente el clima de inseguridad y miedo. Con todo eso, el sentimiento de inseguridad se generaliza que llevó a hablar de nosotros que vivimos en la sociedad de riesgos.

Sobre esta idea, las técnicas de detección y control de riesgos, típicas de los negocios y los sectores asegurados, se han expandido a otras áreas. Su evento en Zasnis llamó a una nueva penología, una nueva penología, ciencia sobre la aplicación de sanciones, y ha llevado al cumplimiento de las sentencias de prisión para ser realizadas por modelos de riesgo.

Estos modelos tienen como objetivo reducirlo y al mismo tiempo utilizado como información que conduce a la ejecución de la oración y, por lo tanto, contribuye a su propia gestión. Es el momento en que Laura y Pablo permanecerán bloqueados, depende de su nivel de riesgo y el tratamiento penitenciario apuntaría a reducir esos niveles al máximo.

Instrumentos de medición de riesgos

Aquí los algoritmos están en juego. Las cárceles usan herramientas informáticas basadas en modelos predictivos para determinar los niveles de riesgo que presentaron a las personas en todo momento.

Se construyen a partir de estudios estadísticos que indican que ciertas variables son (las características de una persona, su personalidad, su entorno sociofamili, su situación actual o su pasado, etc.) factores de riesgo).

Por ejemplo, si se introduce una correlación estadísticamente significativa entre los recursos financieros y el compromiso de delitos, será un factor de riesgo que será parte de la herramienta. Luego, el algoritmo combina estas variables, les da diferentes pesos, también dependiendo de las estadísticas, y crea resultados en la forma de niveles de riesgo.

Tabla de riesgo y riesgo para la estimación

En las cárceles españolas, hay dos herramientas utilizadas para medir el riesgo basado en algoritmos: el protocolo de SKI y Riscanvi.

Por un lado, la Tabla de evaluación de riesgos (TRR) se creó a principios de la década de 1990, para usarla solo en la concesión de permisos de producción. No se ha actualizado desde entonces y esa es una de las principales razones por las que es cuestionable: ¿qué capacidad predictiva tiene actualmente actualmente, si funciona hace treinta años? Además, tiene un peso muy importante de la variable variable: si una persona es parte, devuelve automáticamente entre 85% y 100% de probabilidad de violación de la ley.

Por otro lado, el Riscavi es una herramienta utilizada desde 2009. En la prisión catalana. Se aplica a todas las personas cerradas, periódicamente, para todas las decisiones.

A medida que la persona entra en la presión, se estima con Riscanva y, dependiendo de sus resultados, son programas de tratamiento guiados. Cada vez que se debe tomar una decisión penal importante, como aprobar la licencia o clasificación, el protocolo aparece nuevamente.

El Riscavi es central en el modelo detenible catalán, lo que puede decirse que este es un modelo de riesgo. El aspecto positivo de la herramienta es que se recibieron actualizaciones, el trabajo se realizó para mejorar el algoritmo y, además, sometido a estudios y auditorías críticas.

Actuaciones, prejuicios y positivos falsos

La medición del riesgo en el CPC con estas herramientas se presentó como una técnica de etapa científica basada en evidencia empírica, y esto crea problemas porque los algoritmos parecen de manera objetiva e inequívoca.

Sin embargo, el concepto de riesgo no es neutral, sino que está construido cultural y políticamente. A través de él, el sesgo discriminatorio reproduce la apariencia científica y que están ocultos en el algoritmo oscuro.

Además, la medición del riesgo, como calcular la probabilidad de eventos, está condicionada por el tipo de evento en cuestión. No es lo mismo calcularse sobre fenómenos físicos, que rigen las leyes naturales, pero en relación con el comportamiento de una persona, muy impredecible.

De hecho, los estudios muestran que la capacidad predictiva del algoritmo de la prisión es muy limitada: aproximadamente el medio tiempo falló. Y, sobre todo, crean falsos positivos positivos positivos: existe el riesgo de que una persona se comprometa nuevamente y aún no.

Es … libertad

El mayor problema de los algoritmos en las prisiones es que pueden condicionar la libertad.

¿El alto riesgo de evitar que Paul disfrute de la partida que solicitó? ¿Qué pasará si el equipo técnico de la prisión no está de acuerdo con este nivel de riesgo? ¿Cómo será este un tribunal de la corte para monitorear la penitenciaría? ¿Y cómo puede preguntarle su abogado?

Está prohibido que la gestión criminal tome decisiones basadas en algoritmos. Sin embargo, aquellos que participan en estos procesos de toma de decisiones indican la importancia de los datos de riesgo y las dificultades de que deben oponerse a la información que obviamente no es científica, y que no se refuten porque no entienden cómo retirarse.

El uso de algoritmos tiene numerosas ventajas y en ciertas áreas puede ser muy positivo. Sin embargo, cuando se trata de libertad … necesitas sacarlos del juego.