Desarrollo de un sistema experimental de Inteligencia Artificial (IA) para el análisis de riesgos y alerta contra la trata con fines de explotación sexual
Escuela Politécnica Superior de Tecnología y Ciencia
Investigador: Miguel Ángel Sicilia Urbán, Lino González Garcia, David Martín-Moncunill
Descripción de la innovación
| El comportamiento online de potenciales víctimas a través de redes sociales, entornos de conversación o mensajería online, son la fuente de datos sobre la que estimar riesgos de caer en situaciones de trata. Las técnicas de inteligencia artificial (IA) combinadas con el análisis de grafos de conexiones pueden utilizarse para construir sistemas que permitan obtener indicadores de alerta para estas situaciones. El objetivo del trabajo es conceptualizar y construir un prototipo (sistema experimental) que sirva como plataforma para el análisis de riesgos y alerta. Se considerarán las redes sociales y fuentes de datos más relevantes y se diseñará la integración de datos necesaria. Para el entrenamiento inicial de los modelos, se utilizarán evidencias obtenidas de expertos de DIACONIA, y se diseñará el sistema para que pueda aprender en futuras iteraciones a partir del uso de la aplicación. Debido a que la información de comportamiento son datos personales que requieren protección, el sistema estará basado en la detección en el espacio seguro de datos del dispositivo de la víctima potencial, y el entrenamiento de modelos tendrá lugar mediante técnicas de Privacy Preserving Analytics (PPA), o en su caso, mediante la cesión selectiva y explícita a DIACONIA por el propietario de los datos. Igualmente, las alertas solo circularán a los receptores explícitamente autorizados por la persona, y serán alertas sin información concreta más allá de la fuente de la alerta, de modo que la aplicación se integra en el flujo de atención y gestión de riesgos de los profesionales de DIACONIA. El resultado del trabajo permitirá acumular experiencia y actualizar los comportamientos de riesgo y los elementos contextuales (enlaces, indicadores ligados al texto, comportamiento de posibles actores maliciosos) de manera sostenida en el tiempo, abriendo la posibilidad de crear un recurso con un impacto alto en la gestión del problema a medio plazo. |
Antecedentes
El resultado del trabajo permite acumular experiencia y actualizar los comportamientos de riesgo y los elementos contextuales (enlaces, indicadores ligados al texto, comportamiento de posibles actores maliciosos) de manera sostenida en el tiempo, abriendo la posibilidad de crear un recurso con un impacto alto en la gestión del problema a medio plazo.
Impacto Económico y Social
La creación del prototipo de usuario final (A) permitirá la evaluación de la aceptabilidad del modelo por sus usuarios y servirá para la prueba piloto del mismo. Dado que se consideran como plataformas más extendidas en el perfil de la persona en riesgo las redes sociales como Facebook e Instagram, se ha comprobado la viabilidad de las mismas sobre las APIs de Facebook. Si bien en su última versión no permiten acceder al grafo de conexiones del usuario (posiblemente por la demanda de mayor privacidad a la empresa), dificultando análisis como los indicados como (c) en la sección anterior, sí que permiten acceder a actividad vía “feeds” dentro de la red social que puede servir como base para un análisis de comportamiento, de elementos del lenguaje y de anomalías en cuanto a la frecuencia de eventos comunicativos y los emisores y receptores.
Colectivos de interés: Ciudadanía e Institución sin Ánimo de lucro
CNAE a 2 dígitos: 94 - Actividades asociativas
Comunidad Autónoma: Comunidad de Madrid
Rama: Artes y Humanidades
Año: 2023
