Científicos en computación pertenecientes a la Universidad de Cardiff en el Reino Unido y a la Universidad Carlos III de Madrid, desarrollaron una herramienta que ayuda a la policía a determinar si un reporte sobre robo es verdadero o falso.

La herramienta se llama VeriPol y se basa en inteligencia artificial.  El algoritmo de aprendizaje de máquina de VeriPol fue entrenado con más de 1.000 reportes de robo registrados en al Policía Nacional de España y entre esos reportes se encuentran varios que fueron determinados como falsos.

Luego en las pruebas y más precisamente en una de las pruebas piloto realizada en Junio del año pasado en las ciudades de Málaga y Murcia, si bien la herramienta no terminó siendo un 100% efectiva, fue mucho mejor de lo esperado.  De todos los reportes considerados por VeriPol con altas posibilidades de ser falsos, el 83% fue realmente falso luego de que la policía comenzó a indagar un poco más profundamente a los que reportaron los robos.

En total se detectaron 64 reportes falsos en solo una semana. Históricamente  alrededor de 12 reportes falsos son detectados por la policía en una semana de Junio en Málaga y alrededor del 3 en Murcia, por lo que esta herramienta terminó siendo muchísimo más efectiva.

VeriPol trabaja identificando varias características en un reporte y entre ellas identifica verbos, adjetivos y signos de puntuación en el texto, para luego compararlo con patrones de reportes falsos.  Una característica de los reportes falsos es que tienden a ser cortos y en lugar de estar enfocados en el robo, se enfocan más en el objeto robado.

Como dije anteriormente, esta herramienta no es un 100% efectiva y puede cometer errores, los cuales pueden ser resueltos por una investigación más profunda.

Fuente | journal Knowledge-Based Systems
Vía | Quartz