Улучшение Прогнозирования Женоненавистнических Убийств с Использованием ИИ-анализа

Во вселенной статье, опубликованной в Scientific Reports, исследователи использовали силу искусственного интеллекта для различения между смертоносным и негубительным насилием в отношениях между партнерами. Этот передовой подход показал значительные перспективы в прогнозировании вероятности тяжелых последствий в таких случаях.

Традиционно юридическая и криминологическая сферы боролись с тем, чтобы эффективно понимать и прогнозировать насилие в отношениях между партнерами. Традиционные методы полагались на анализ уголовных регистров и поведенческих шаблонов, часто неудачно прогнозируя эскалацию от негубительного к смертоносному насилию. Распознавая необходимость в более продвинутых инструментах, исследователи обратились к искусственному интеллекту (ИИ) за решениями. Используя способность ИИ анализировать обширные данные и выявлять сложные шаблоны, исследователи углубились в сложности насилия в отношениях между партнерами.

Эсперанза Гарсия-Вергара, докторант Университета Лоиола в Севилье и автор исследования, подчеркивает значение исследования в предсказании женоненавистнического убийства на основе данных, полученных из юридических документов с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Она объясняет: “Женоненавистническое убийство является серьезной проблемой, как ведущая причина насильственной смерти женщин. Несмотря на прогресс в выявлении факторов риска и инструментов оценки, убийства продолжают происходить. Наше исследование глубоко погружается в юридические документы как надежный источник информации о юридическом и уголовном поведении, существенный для исследования женоненавистнических преступлений, где интервью с жертвами может быть невозможным. Кроме того, использование ИИ упрощает анализ обширных юридических данных для выявления ключевых шаблонов, важных для раннего выявления и эффективных вмешательств.”

Исследование проанализировало 491 юридических дел из Испании, связанных с насилием над женщинами со стороны мужчин-партнеров. Эти случаи были тщательно отобраны из юридической базы данных Vlex, сосредоточившись на окончательных судебных решениях для обеспечения точности и полноты. Техники обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), поднабор ИИ, сосредоточенный на интерпретации человеческого языка, затем использовались для извлечения соответствующей информации из этих документов, позволяя провести всесторонний анализ случаев насилия в отношениях между партнерами.

Для проведения тщательного анализа исследователи выделили 33 независимые переменные, сгруппированные в три категории: предшествующее уголовное поведение и санкции, окружающие и ситуативные факторы, характеристики насилия. Затем эти переменные анализировались с использованием алгоритмов машинного обучения для выявления конкретных элементов в юридических текстах, связанных с женоненавистническим убийством партнершей.

Исследование показало, что более точное прогнозирование можно достичь путем учета широкого спектра переменных. Исходно, сосредотачиваясь только на уголовной истории и санкциях, точность прогнозирования оставалась ограниченной. Однако, при включении большего количества переменных, связанных с окружающими обстоятельствами и характером инцидентов насилия, способность различать между смертоносными и негубительными случаями значительно улучшилась.

При анализе только уголовной истории и санкций, алгоритм IBk обнаружил негубительные случаи с частотой 54,27%. Включение окружающих и ситуативных факторов повысило частоту обнаружения до 74,16% для негубительных случаев с использованием алгоритма RandomForest. Следует отметить, что включение более широкого набора переменных повысило частоту обнаружения RandomForest до внушительных 87,04% для случаев негубительного насилия.

При обнаружении смертоносного насилия, алгоритм RandomForest изначально достиг 68,49% частоты обнаружения, превзойденный алгоритмом BayesNet, достигшим 70,56% после учета окружающих и ситуативных переменных, и 82,36% со всеми переменными в игре.

Эсперанза Гарсия-Вергара подчеркивает актуальность исследования для широкой публики, отмечая его положительное воздействие на прогнозирование и предотвращение женоненавистнического убийства. Она подчеркивает важность юридических документов для выявления случаев женоненавистнических убийств и предлагает обучать юридических профессионалов для выявления связанных факторов риска. Кроме того, хотя исследование фокусируется на женоненавистническом убийстве в партнерских отношениях, Гарсия-Вергара подчеркивает его потенциал применимости к другим типологиям преступлений и акцентирует важность учета различных факторов для улучшенного обнаружения.

Несмотря на значительные прорывы этого исследования в области прогнозирования преступлений с использованием ИИ, остаются некоторые ограничения. Выводы основаны на испанских юридических делах, что потенциально ограничивает их обобщение на разнообразные культурные и юридические контексты. Более того, фокус исследования на прошлых инцидентах подчеркивает необходимость продолжительных исследований для отслеживания развития негубительных случаев насилия со временем, разъясняя потенциальные эскалации к смертоносному насилию.

Эсперанза Гарсия-Вергара подчеркивает необходимость дальнейших исследований для изучения случаев, рассматриваемых как низкий риск для женоненавистнического убийства, которые приводят к убийству. Понимание отличительных черт и факторов, влияющих на эти случаи, является важным для точного выявления рисков. Она выступает за всеобъемлющий подход к изучению разных профилей в рамках феномена женоненавистнических убийств, акцентируя важность изучения и понимания различных элементов, влияющих на женоненавистническое убийство в партнерских отношениях для улучшения стратегий прогнозирования и предотвращения.

В заключение, исследование под названием “Искусственный интеллект извлекает ключевые идеи из юридических документов для прогнозирования женоненавистнического убийства в партнерских отношениях” представляет новаторское использование ИИ для анализа юридических документов с целью прогнозирования женоненавистнического убийства в партнерских отношениях. Выводы подчеркивают важность многофакторного подхода к анализу случаев насилия в отношениях между партнерами и обещают улучшение стратегий прогнозирования и предотвращения женоненавистнических убийств в широком спектре случаев.