Si denuncias un robo, enfréntate a la «máquina de la verdad»

La máquina de la verdad “perfecta”, esa que es capaz desenmascarar hasta al mentiroso más convincente, sigue siendo una aspiración aún no alcanzada, pero la inteligencia artificial puede ayudar a acercarla un poco más.

Un equipo internacional de investigadores en el que participa la Universidad Complutense de Madrid (UCM) ha desarrollado la herramienta Veripol, que es capaz, analizando el lenguaje de un denuncia ante la Policía, de indicar la probabilidad de que esta no sea verdad. Y lo hace con una tasa de éxito del 91%.

Este porcentaje de acierto es, según los autores de la herramienta, 15 puntos superior al de otros métodos similares.

Veripol realiza un análisis automático de las declaraciones de denunciantes utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, lo que permite “ayudar a los policías a enfocar la investigación de forma más eficaz y, a través de su promoción, a que se desincentiven las denuncias falsas”, explica Federico Liberatore, investigador deldepartamento de Estadística e Investigación Operativade la UCM.

Es la primera vez a nivel mundial que se desarrolla una herramienta de estas características y ya se ha instalado en el sistema informático de la Policía Nacional, donde se llevan a cabo pruebas piloto. “En los próximos meses se implantará en todo el territorio nacional”, confirma el experto en un comunicado.

El proyecto se inició en 2014 y, además de la UCM, en él participan laUniversidad Carlos III de Madrid, laUniversidad de Roma “La Sapienza”y elMinisterio del Interior del Gobierno de España. Las conclusiones han sido publicadas en la revista Knowledge-Based System.

Especializado en hurtos

Según sus creadores, Veripol está enfocado especialmente a robos con violencia e intimidación, hurto o tirón, un campo en el que las falsas denuncias con vistas a cobrar el dinero del seguro ha crecido de forma notable. A través de las distintas denuncias, reales una y ficticias, la herramienta aprende automáticamente las características más destacadas de cada una y desarrolla un modelo estadístico.

“Por ejemplo, se sabe que en los casos de robo, las declaraciones verdaderas se presentan más detalles, descripciones e información personal, frente a la insistencia exclusiva en el objeto extraído y la omisión de detalles sobre el atacante o cómo sucedió el incidente de las falsas. A partir de este análisis lingüístico, Veripol es capaz de crear un patrón eficaz”, explican los investigadores.

Para estudiar su eficacia antes de implantarlo en las comisarías nacionales, los científicos llevaron a cabo un estudio piloto en dos provincias españolas en junio de 2017, previa formación de los agentes que iban a trabajar con la herramienta. 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 Málaga, respectivamente. La eficacia del estudio piloto fue de un 83%.

“Los perjuicios para la sociedad de las denuncias falsas son múltiples, desde el desperdicio de recursos policiales hasta la contaminación de los datos criminales. Esperamos expandir la aplicación de Veripol a otros casos”, concluye Liberatore.