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    ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a las víctimas de abuso a revelar testimonios traumáticos?

    Cuando los niños son víctimas de delitos, el testimonio legal que brindan se conoce como entrevistas forenses. Sin embargo, Dado que las víctimas a menudo están traumatizadas y potencialmente maltratadas por sus cuidadores, pueden mostrarse reacias a presentar acusaciones o revelar información relevante.

    Como tal, Se ha desarrollado un protocolo para extraer con cuidado tanta información relevante sobre un delito como sea posible. Todavía, ¿Qué pasaría si la inteligencia artificial pudiera ser una herramienta útil para ayudar a las víctimas jóvenes a contar sus historias? ¿Qué pasaría si la IA pudiera ayudar a los entrevistadores con herramientas para ayudar a recopilar información de manera adecuada?

    Este es el tema de un documento presentado en la Conferencia Internacional ACM 2018 sobre Interacción Multimodal, recientemente en Boulder, Colorado.

    El papel, presentado por estudiantes de doctorado del Laboratorio de Análisis e Interpretación de Señales de la Escuela de Ingeniería de Viterbi de la USC, Victor Ardulov y Manojkumar Prabakaran Abitha, junto con el fundador de SAIL, Shri Narayanan, documenta un esfuerzo multidisciplinario en conjunto con el profesor de la Facultad de Derecho de la USC Gould, y niño testigo experto, Thomas D. Lyon y su equipo, para determinar si las herramientas asistidas por computadora pueden evaluar con precisión la productividad de las entrevistas forenses y de qué manera. Además, el documento documenta cómo los investigadores intentaron identificar posibles influencias lingüísticas y paralingüísticas, como las emociones, en el proceso de entrevista.

    Ardulov, quien es el autor principal del artículo presentado en la reciente conferencia de ACM, dijo que el propósito del estudio era recopilar comentarios sobre cómo los niños tienden a responder basándose en variaciones sutiles en las preguntas.

    El desafío para los entrevistadores forenses es hacer las preguntas correctas, de la manera correcta, en el momento adecuado para garantizar que las víctimas reciban información pertinente e imparcial sobre los delitos perpetrados. Esto es particularmente importante cuando los niños pueden ser los únicos testigos de un crimen. La clave es maximizar la productividad sin volver a traumatizar al niño o forzar un testimonio inexacto.

    Eruditos como Lyon, quien estableció el Laboratorio de Entrevistas Infantiles Gould de la USC, son conscientes de cómo se construyó la relación entre el entrevistador y el entrevistado, el tono en el que se hacen las preguntas, las pausas e incluso el orden de las preguntas pueden afectar la cantidad de información significativa que se comparte. Sin embargo, Se cree que este es el primer intento de desarrollar y aplicar software personalizado para detectar y categorizar automáticamente los patrones del habla en el curso de las entrevistas forenses.

    Durante más de dos décadas, Narayanan ha estado desarrollando tecnologías del habla y el lenguaje para entender el habla y el lenguaje de los niños, y en el desarrollo de interfaces de conversación para niños galardonadas basadas en IA. Él dice "... la ciencia de datos y las técnicas computacionales con información lingüística ofrecen un rico conjunto de herramientas para ayudar a comprender no solo lo que un niño está tratando de comunicar, sino también su estado emocional y cognitivo. Estas son las tecnologías de nuestro laboratorio [SAIL] en la USC estamos tratando de desarrollarnos con nuestros colaboradores ".

    Narayanan de Viterbi conoció al Lyon de Gould hace aproximadamente una década en un taller colaborativo multidisciplinario entre profesores de la USC. Los dos solo comenzaron a trabajar en este proyecto hace aproximadamente un año y medio con los candidatos a doctorado de Narayanan, Ardulov y Manoj Kumar, a la cabeza para encontrar formas de cuantificar factores particulares en el habla que podrían afectar el resultado de la entrevista, como la frecuencia o la duración de la entrevista. las pausas de un entrevistador, el tiempo asignado para que un niño responda, y hasta qué punto el ritmo del discurso del entrevistador refleja el del niño entrevistado.

    Lyon se interesó por el trabajo de Narayanan con la expectativa de que "la tecnología puede captar las sutilezas de una entrevista:cualidades, que son más difíciles de recoger y contar ".

    Hallazgos del trabajo presentado

    Las transcripciones de audio anónimas de doscientas entrevistas forenses que Lyon recopiló de casos de abuso infantil se transcribieron de archivos de audio y luego se codificaron para una variedad de dimensiones. Los investigadores del SAIL Lab, que ha desarrollado previamente herramientas para analizar automáticamente el habla (como quién habló y durante cuánto tiempo) y aspectos ricos del comportamiento (como las emociones), así como la forma en que las personas interactúan entre sí, Desarrollé modelos personalizados para cada entrevista. Una vez hecho esto, los investigadores buscarían entonces patrones en las entrevistas y en la interacción entre el entrevistador y el entrevistado.

    En general, los hallazgos de los investigadores son consistentes con estudios previos en el campo de la psicología jurídica. Las entrevistas normalmente se llevan a cabo en dos fases:una fase de construcción de relaciones no relacionada con el delito o abuso, y luego una segunda entrevista se centró en el presunto abuso. En este estudio, la forma en que respondieron los niños en estas entrevistas estaba altamente correlacionada con su edad. Para los niños más pequeños, el contenido emocional de las palabras del entrevistador tuvo un impacto en la cantidad de información que estaban dispuestos a compartir durante la fase de la entrevista. Los niños mayores estaban más influenciados por la forma en que el entrevistador vocalizaba sus palabras (el tono y el volumen).

    Próximos pasos

    La esperanza es que un asistente informático para las entrevistas pueda adoptar varias formas. Primero, podría ser un medio para capacitar a los entrevistadores forenses, ya sea por medio de un asistente virtual que informa a los entrevistadores durante una interacción, o como una entrevista infantil simulada.

    Ambos enfoques dependen de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos de interacciones de preguntas y respuestas y modelos matemáticos rigurosos de cómo los niños responden y son influenciados por las aportaciones del entrevistador. Es parecido Ardulov dice:a cómo Google autocompleta las frases que ingresa y ofrece sugerencias basadas en la gran cantidad de entradas históricas.

    Lyon imagina que estos modelos podrían ser excelentes herramientas para quienes trabajan como defensores de la infancia. "Podría proporcionar información adicional para estructurar y perfeccionar los protocolos, " él dice.

    Lyon dice:"Imagine una transcripción automática de una entrevista en la que un entrevistador que sostiene un iPad obtiene las palabras o frases resaltadas que podrían informar su próxima pregunta y guiar la entrevista".

    Agrega que esta sería una forma de que las entrevistas no tengan que usar notas, y el software real podría señalar posibles contradicciones e inconsistencias.

    Para hacer esto, la siguiente fase de la investigación sería crear modelos más sofisticados mediante los cuales los investigadores observan interacciones específicas, o secuencias particulares de preguntas para comprender qué produce la información más relevante de un niño.


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