Análisis inteligente de denuncias penales:

Abstract

En el ámbito del tratamiento de denuncias penales, especialmente aquellas que involucran situaciones de violencia de género, existe una necesidad cada vez mayor de optimizar el proceso de análisis y respuesta judicial. Estas denuncias suelen implicar situaciones de violencia continua, lo que incrementa el riesgo para las víctimas y añade complejidad a su abordaje. Ante este panorama, el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas tiene el potencial de identificar patrones y apoyar la toma de decisiones, contribuyendo a procesos más ágiles y eficientes. El uso de la Inteligencia Artificial en el análisis automatizado de textos podría representar una herramienta para apoyar a las autoridades judiciales, con el objetivo de explorar mejoras en la calidad del análisis y la rapidez en la respuesta. La presente tesina se enfoca en el desarrollo de un modelo basado en Inteligencia Artificial para apoyar el análisis de denuncias de violencia de género en la Provincia del Chubut. A partir de datos reales suministrados por el Superior Tribunal de Justicia, se implementó un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural orientado a la predicción de medidas judiciales potencialmente adecuadas para cada denuncia, buscando contribuir al apoyo de los magistrados en sus procesos de toma de decisiones. Se ha abordado la implementación y ajuste fino de un modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), optimizado específicamente para el análisis de denuncias de violencia de género, con la limitación de realizar predicciones de algunas medidas legales. Asimismo, se desarrolló una API REST que facilita la aplicación del modelo para predecir medidas judiciales en nuevas denuncias. Para asegurar una interpretación adecuada por parte del modelo, se llevó a cabo un proceso detallado de preprocesamiento de los relatos de las denuncias, ajustando los datos proporcionados por el Superior Tribunal de Justicia. Este proceso incluyó una cuidadosa definición de las tareas de ajuste del modelo, lo que busco optimizar su capacidad para sugerir medidas judiciales potencialmente adecuadas en cada caso, dentro de las limitaciones del modelo. La validación del modelo se realizó mediante dos enfoques complementarios, donde en primer lugar se llevó a cabo una validación cuantitativa basada en métricas para identificar el modelo con mejor desempeño en términos predictivos, y en segundo lugar, se exploró una validación cualitativa en colaboración con jueces en ejercicio, quienes revisaron y aportaron una retroalimentación sobre las medidas propuestas por el modelo en denuncias reales. Finalmente, se presentan el análisis de los resultados obtenidos y las conclusiones resaltan el potencial del desarrollo, al tiempo que identifican oportunidades para perfeccionar los modelos y evaluar su eventual integración en los sistemas existentes del Poder Judicial. A partir de este análisis, se presentan las líneas de investigación propuestas, orientadas a explorar nuevas técnicas de análisis y evaluar formas de optimizar el modelo, con el objetivo de considerar su posible aplicación en el ámbito judicial.