{"id":3185,"date":"2018-09-21T10:48:33","date_gmt":"2018-09-21T08:48:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cmalleida.com\/?p=3185"},"modified":"2018-09-21T10:48:33","modified_gmt":"2018-09-21T08:48:33","slug":"asi-sabe-la-policia-si-tu-denuncia-es-falsa-y-acierta-un-91-de-veces-el-pais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cmalleida.com\/es\/asi-sabe-la-policia-si-tu-denuncia-es-falsa-y-acierta-un-91-de-veces-el-pais\/","title":{"rendered":"As\u00ed sabe la polic\u00eda si tu denuncia es falsa (y acierta un 91% de veces) (El Pa\u00eds)"},"content":{"rendered":"

Las comisar\u00edas espa\u00f1olas implantar\u00e1n el primer sistema del mundo capaz de detectar mentiras gracias a la inteligencia artificial<\/em><\/p>\n

JORDI P\u00c9REZ COLOM\u00c9\u00a0\u00a0 17 SEP 2018 – 21:57 CEST<\/p>\n

Un ciudadano acude a una comisar\u00eda a presentar una denuncia. Un agente le atiende y mientras va escribiendo en un ordenador lo que el denunciante le cuenta, con sus mismas palabras.<\/p>\n

El inspector Miguel Camacho, licenciado en Matem\u00e1ticas y Estad\u00edstica, le\u00eda en 2012 en una comisar\u00eda del centro de Granada las declaraciones de robos con violencia en la calle. Era su primer destino como polic\u00eda despu\u00e9s de la academia. Algunas denuncias le parec\u00edan falsas, sobre todo las vinculadas a tel\u00e9fonos m\u00f3viles caros. \u00abPero yo entonces era muy ingenuo\u00bb, dice. Camacho no conceb\u00eda que alguien acudiera a la polic\u00eda a denunciar algo que no hab\u00eda ocurrido para cobrar, por ejemplo, un seguro.<\/p>\n

Dos a\u00f1os despu\u00e9s, Camacho recibi\u00f3 una beca Fulbright y fue a la\u00a0UCLA<\/a>\u00a0en Los \u00c1ngeles (EE UU)<\/a>\u00a0a trabajar en su doctorado sobre\u00a0polic\u00eda predictiva.<\/a>\u00a0Al regresar, ya en un destino nuevo en Madrid, cay\u00f3 en que la inteligencia artificial<\/a>\u00a0pod\u00eda automatizar la detecci\u00f3n de denuncias falsas a partir de las palabras m\u00e1s usadas por los denunciantes. El polic\u00eda reuni\u00f3 a coste cero un grupo de investigadores y funcionarios para desarrollar el modelo: \u00abNo s\u00e9 c\u00f3mo no se me ocurri\u00f3 antes algo tan obvio\u00bb, explica.<\/p>\n

El resultado es un sistema llamado VeriPol, que analiza y calcula las combinaciones de palabras m\u00e1s comunes cuando se miente ante un polic\u00eda. El modelo usa el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial para descubrir las palabras que nos delatan y la probabilidad de falsedad de una denuncia.<\/p>\n

Las palabras delatoras surgieron del an\u00e1lisis de los textos de 1.122 denuncias de 2015: 534 verdaderas y 588 falsas. Las denuncias estudiadas son solo de casos de robo con violencia en la calle o tirones. Para evitar cualquier error, los investigadores seleccionaron casos ya cerrados: porque hab\u00eda habido una detenci\u00f3n o porque los denunciantes hab\u00edan admitido su mentira.<\/p>\n

El modelo analiza las combinaciones de palabras m\u00e1s comunes cuando se miente ante un polic\u00eda<\/strong><\/p>\n

El sistema est\u00e1 explicado en un\u00a0art\u00edculo cient\u00edfico<\/a>\u00a0publicado en marzo en la revista\u00a0Knowledge-Based Systems<\/em>:\u00a0Aplicando detecci\u00f3n autom\u00e1tica de lenguaje enga\u00f1oso basado en texto a los informes policiales<\/em>.<\/p>\n

Junto al inspector Camacho, los autores son los inform\u00e1ticos Lara Quijano, de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid, Federico Liberatore, de la Complutense, y el matem\u00e1tico Jos\u00e9 Camacho, de la Universidad de Cardiff (Reino Unido) y hermano de Miguel. VeriPol es el primer modelo del mundo que ha sido validado para su uso oficial. Y ser\u00e1 el primero en aplicarse en un cuerpo de polic\u00eda.<\/p>\n

Mejor que un humano<\/p>\n

La habilidad de Veripol ya se ha puesto en pr\u00e1ctica: es capaz de predecir con un 91% de acierto si una denuncia es falsa. Sobre el mismo cuerpo de denuncias, un polic\u00eda experto detecta alrededor de un 75%.<\/p>\n

Las palabras delatoras revelan un retrato perfecto de la l\u00f3gica e ingenuidad que hay detr\u00e1s de nuestras enga\u00f1os, incluso ante la polic\u00eda. Alguien puede pensar que su mentira es \u00fanica. Pero no. En realidad es obvio: todas tienen unos patrones tan evidentes que un algoritmo es perfecto para captarlos.<\/p>\n

Las denuncias verdaderas aportan, en general, m\u00e1s detalles. En las falsas, el denunciante aspira a eliminar los detalles. \u00bfCu\u00e1l es el mejor modo de hacerlo?\u00a0 Uno de los mejores predictores de falsedad es la palabra \u00abd\u00eda\u00bb. No porque los robos sean a plena luz, sino porque fueron \u00abhace unos d\u00edas\u00bb, \u00abun d\u00eda\u00bb o \u00abhace dos o tres d\u00edas\u00bb, no \u00abayer\u00bb o \u00abel jueves\u00bb.<\/p>\n

Otras palabras que sirven para detectar denuncias falsas son \u00abtirones\u00bb desde \u00abatr\u00e1s\u00bb o por la \u00abespalda\u00bb, de la \u00abmochila\u00bb o \u00abbolso\u00bb, o de algo que la v\u00edctima llevara en el \u00abhombro\u00bb. Los ataques falsos suelen ser de alguien que lleva \u00abcasco\u00bb y va vestido de \u00abnegro\u00bb (los malos siempre van de negro). Los hechos falsos suelen ocurrir por detr\u00e1s porque salva al denunciante de tener que dar detalles.<\/p>\n

VeriPol es el primer modelo del mundo validado por documentos oficiales<\/strong><\/p>\n

Otras palabras relacionadas con falsedades en las denuncias son \u00abseguro\u00bb, \u00ababogado\u00bb, \u00abm\u00f3vil\u00bb, \u00abApple\u00bb, \u00abiPhone\u00bb, \u00abcompa\u00f1\u00eda\u00bb o \u00abcontrato\u00bb. Las descripciones en las denuncias falsas no se centran en los hechos, sino en el objeto, su valor y el motivo oculto por el que vamos a la polic\u00eda.<\/p>\n

Los investigadores descubrieron que suelen ser m\u00e1s ciertas las denuncias de robos cerca de la \u00abporter\u00eda\u00bb de casa o en el \u00abrellano\u00bb. La gente que va con una denuncia falsa pretende alejarla de su hogar, de sus conocidos.<\/p>\n

VeriPol tambi\u00e9n analiza los recursos gramaticales y sint\u00e1cticos m\u00e1s usados. Los pronombres personales y demostrativos, e incluso los verbos \u00abser\u00bb y \u00abestar\u00bb aparecen m\u00e1s en denuncias verdaderas. Los mentirosos, en cambio, son poco dados a concretar con pronombres espec\u00edficos como \u00abyo\u00bb, \u00ab\u00e9l\u00bb o \u00abeste\u00bb y \u00abaquel\u00bb. En las falsas, de nuevo, la vaguedad predomina: \u00abLos informes verdaderos est\u00e1n m\u00e1s centrados en contar la historia del delito y las interacciones de la v\u00edctima y el agresor\u00bb, dice el art\u00edculo.<\/p>\n

La sintaxis tambi\u00e9n delata<\/p>\n

La sintaxis tambi\u00e9n es transparente con las mentiras. Los sintagmas introducidos por el adverbio \u00abapenas\u00bb -por ejemplo en \u00abapenas pudo verle\u00bb o \u00abapenas recuerda\u00bb- indican falsedad. Tambi\u00e9n un alto n\u00famero de negaciones se relaciona con mentira: aparecen en frases como \u00abno puede dar m\u00e1s datos\u00bb, \u00abno ha sufrido heridas\u00bb, \u00abno pudo ver\u00bb, \u00abno puede reconocer\u00bb.<\/p>\n

Las denuncias verdaderas se centran en el fondo en la acci\u00f3n, mientras que las falsas buscan describir objetos, que es lo \u00fanico que el denunciante ha visto. Las denuncias reales tienen por ejemplo un alto grado de palabras que describen cualidades y acciones espec\u00edficas: \u00abbarba\u00bb, \u00abcara\u00bb, \u00abpelo\u00bb, \u00abcent\u00edmetros\u00bb, \u00abdelgado\u00bb, \u00abconstituci\u00f3n\u00bb, \u00abedad\u00bb, \u00abhombre\u00bb, \u00abgritar\u00bb, \u00abpelear\u00bb, \u00abempezar a\u00bb.<\/p>\n

La gente que presenta una denuncia falsa pretende alejarla de su hogar, de sus conocidos<\/strong><\/p>\n

Las denuncias falsas suelen ser m\u00e1s cortas. Esto no implica que un rasgo de todas las mentiras sea la brevedad. Una rese\u00f1a falsa en Tripadvisor puede intentar ofrecer largas descripciones para paliar la falta de sinceridad. Cada modelo debe buscar su contexto.<\/p>\n

Ninguna de todas estas palabras o construcciones por s\u00ed solas implica falsedad. Su combinaci\u00f3n y persistencia entre el n\u00famero de palabras totales son las que indican la probabilidad de falsedad. El algoritmo percibe mejor el peso de esos matices que un humano. Cuando entre en vigor, el modelo sin embargo no decidir\u00e1 nada. Solo ser\u00e1 una herramienta m\u00e1s que la polic\u00eda judicial sume a su percepci\u00f3n. \u00abEl algoritmo es como un comisario viejo con mucha experiencia que est\u00e1 ah\u00ed al lado y que ayuda a la polic\u00eda y les dice lo que le suena a verdadero o falso\u00bb, dice la investigadora Lara Quijano.<\/p>\n

Seg\u00fan la investigaci\u00f3n, no hay datos generales sobre el porcentaje de denuncias falsas, pero alguna comisar\u00eda lo cifra en un 57% del total, seg\u00fan cuenta la investigaci\u00f3n. Una denuncia falsa es un delito que la polic\u00eda traslada a un juez y puede suponer antecedentes para el denunciante. Si adem\u00e1s se le une un delito de estafa a, por ejemplo, una compa\u00f1\u00eda de seguros, puede haber responsabilidad penal. VeriPol puede disuadir a algunos de mentir en sus denuncias. Pero siempre habr\u00e1 alguien que se crea capaz de ganar a la m\u00e1quina porque conoce el truco. De hecho, Veripol no pilla alrededor de un 10% de denuncias falsas, perol es solo una herramienta m\u00e1s en manos de la polic\u00eda, no la \u00fanica. Y las combinaciones y actualizaciones del algoritmo son inextricables.<\/p>\n

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