Comenzar una nueva vida es difícil para los delincuentes que pasan de la prisión a la sociedad normal. Para ayudar a esas personas, Los investigadores del Instituto Politécnico de la Universidad de Purdue están utilizando inteligencia artificial para descubrir comportamientos de riesgo que podrían ayudar a identificar cuándo las oportunidades de intervención temprana podrían ser beneficiosas.

Los resultados de un estudio del Departamento de Justicia de EE. UU. Indicaron que más del 80 por ciento de las personas en las cárceles estatales fueron arrestadas al menos una vez en los nueve años posteriores a su liberación. Casi la mitad de esos arrestos se produjeron durante el primer año posterior a la liberación.

Marcus Rogers y Umit Karabiyik del Departamento de Computación y Tecnología de la Información del Politécnico de Purdue, están liderando un proyecto en curso centrado en el uso de herramientas y tecnología habilitadas por IA para reducir las tasas de reincidencia de los delincuentes condenados que han sido liberados.

Ambos están examinando el aspecto de la psicología forense, mediante la identificación de comportamientos de riesgo, situaciones estresantes y otros factores conductuales y fisiológicos relacionados con el riesgo de que las personas vuelvan a comportarse delictivamente. Rogers es profesor y Karabiyik es profesor asistente en los campos de la ciencia forense digital y cibernética.

"La principal razón por la que la reincidencia es tan alta es que las personas en libertad condicional no sienten que pertenecen a la comunidad, ", Dijo Karabiyik." Tienen un momento difícil, e inmediatamente vuelven a sus viejos hábitos criminales. Sus antiguas comunidades criminales son muy acogedoras ".

La inteligencia artificial brindará a los investigadores una ventana a la vida diaria de la persona en libertad condicional a través de brazaletes que recopilan información sobre la salud. incluido el estrés y la frecuencia cardíaca.

Los teléfonos inteligentes que lleve cada persona también recopilarán información, desde dónde se encuentran en un momento dado hasta las fotos que pueden tomar. La inteligencia artificial se ejecutará en intervalos con los datos examinados en lugar de en tiempo real.

Rogers dijo que la información se utilizará para identificar comportamientos de riesgo, situaciones estresantes y otros factores conductuales y fisiológicos correlacionados con aquellas personas en riesgo de volver a su comportamiento delictivo.

"El objetivo del estudio es identificar oportunidades de intervención temprana para ayudar mejor a esas personas a integrarse de nuevo a la sociedad en general con éxito, " él dijo.

Actualmente se están desarrollando los sistemas de seguimiento, y se espera que las personas en libertad condicional utilicen el sistema durante el tercer año de la investigación.

El proyecto trabajará con 250 personas en libertad condicional a medida que sean liberadas. De ese total, 125 personas estarán en un grupo de tratamiento que tendrá los dispositivos y usará el sistema. Las otras 125 personas serán un grupo de control observado para comparar las diferencias. Todos son voluntarios que dan su consentimiento para participar en la investigación, y sus familiares son notificados del proyecto.

El proyecto de cuatro años se está realizando con las Correcciones Comunitarias del Condado de Tippecanoe, la Unidad de Delitos de Alta Tecnología del Condado de Tippecanoe / Purdue y el Departamento del Sheriff del Condado de Tippecanoe.

Además de determinar los factores que atraen a las personas en libertad condicional, La investigación también estudiará el efecto de ofrecer asistencia a las personas a medida que se integran de nuevo a la sociedad.

Por ejemplo, Karabiyik dijo que las herramientas de inteligencia artificial podrían recomendar comunidades o trabajos que funcionarían bien para las personas en libertad condicional, ayudándoles a sentirse cómodos y eliminando su estado de alto riesgo.

Rogers dijo que la investigación analizará cómo se puede usar la tecnología para enseñar mejores habilidades de afrontamiento y para la vida a esas personas y permitir que los trabajadores sociales sobrecargados trabajen más fácilmente con ellos.

"En el final, queremos desarrollar un sistema que permita a los trabajadores sociales identificar más rápidamente a aquellas personas que parecen estar en un camino que conduciría a la reincidencia, "Dijo Rogers.