![\"\"](\"https:\/\/www.eldigitaldeasturias.com\/noticias\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Inteligencia-artificial-a-la-caza-de-denuncias-falsas_image_380-360x240.jpg\")
Falsificar una declaraci\u00f3n entorpece el trabajo de la polic\u00eda y supone gran un gasto p\u00fablico. Para luchar contra esta pr\u00e1ctica, un grupo de investigadores internacionales, en el que participa la Universidad Complutense de Madrid, ha desarrollado la herramienta Veripol, que es capaz, analizando el lenguaje de la denuncia, indicar la probabilidad de que esta no sea verdadera.<\/p>\n
Se trata de un an\u00e1lisis autom\u00e1tico de las declaraciones de denunciantes utilizando t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje autom\u00e1tico, con una tasa de \u00e9xito del 91%, 15 puntos superiores a la de agentes expertos.<\/p>\n
Veripol analiza autom\u00e1ticamente las declaraciones utilizando procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje autom\u00e1tico<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n
\u201cEsta herramienta ayudar\u00e1 a los polic\u00edas a enfocar la investigaci\u00f3n de forma m\u00e1s eficaz y, a trav\u00e9s de su promoci\u00f3n, a que se desincentiven las denuncias falsas\u201d, explica Federico Liberatore, investigador del departamento de Estad\u00edstica e Investigaci\u00f3n Operativa de la Universidad Compultense de Madrid. Los resultados se han publicado en la revista Knowledge-Based Systems.<\/p>\n
El nuevo sistema ya se ha instalado en el sistema inform\u00e1tico de la Polic\u00eda Nacional, donde se llevan a cabo pruebas piloto. \u201cEn los pr\u00f3ximos meses se implantar\u00e1 en todo el territorio nacional\u201d, anuncia el experto.<\/p>\n
El proyecto se inici\u00f3 en 2014 y, adem\u00e1s de la UCM, en \u00e9l participan la Universidad Carlos III de Madrid, la Universidad de Roma \u201cLa Sapienza\u201d y el Ministerio del Interior del Gobierno de Espa\u00f1a.<\/p>\n
Modelo estad\u00edstico<\/strong><\/p>\n
\u201cVeriPol se ha desarrollado para robos con violencia e intimidaci\u00f3n y hurto con tir\u00f3n, ya que en los \u00faltimos a\u00f1os se ha detectado un aumento en el n\u00famero de simulaciones en este tipo de delito\u201d, se\u00f1ala Liberatore.<\/p>\n
A partir de dos conjuntos de denuncias, verdaderas en uno y falsas en el otro, VeriPol aprende autom\u00e1ticamente las caracter\u00edsticas m\u00e1s salientes de cada conjunto y as\u00ed entrena un modelo estad\u00edstico.<\/p>\n
La herramienta detect\u00f3 y cerr\u00f3 31 y 49 casos de hurto falsos en tan solo una semana<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n
Por ejemplo, se sabe que en los casos de robo, las declaraciones verdaderas se presentan m\u00e1s detalles, descripciones e informaci\u00f3n personal, frente a la insistencia exclusiva en el objeto extra\u00eddo y la omisi\u00f3n de detalles sobre el atacante o c\u00f3mo sucedi\u00f3 el incidente de las falsas. A partir de este an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico, Veripol es capaz de crear un patr\u00f3n eficaz.<\/p>\n
Para estudiar su eficacia antes de implantarlo en las comisar\u00edas nacionales, los cient\u00edficos llevaron a cabo un estudio piloto en dos provincias espa\u00f1olas en junio de 2017, previa formaci\u00f3n de los agentes que iban a trabajar con la herramienta.<\/p>\n
En tan solo una semana, se detectaron y cerraron 31 y 49 casos de hurto falsos, mientras que entre 2008 y 2016 fueron de 3,33 y 12,14 en Murcia y M\u00e1laga, respectivamente. La eficacia del estudio piloto fue de un 83%.<\/p>\n
\u201cLos perjuicios para la sociedad de las denuncias falsas son m\u00faltiples, desde el desperdicio de recursos policiales hasta la contaminaci\u00f3n de los datos criminales. Esperamos expandir la aplicaci\u00f3n de Veripol a otros casos\u201d, concluye el investigador de la UCM.<\/p>\n
SINC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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