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Vol. 50. Núm. 1.
Páginas 29-39 (enero - marzo 2024)
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Vol. 50. Núm. 1.
Páginas 29-39 (enero - marzo 2024)
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Tratamiento de la informacion de violencia de género. Con aportaciones de la inteligencia artificial
Treatment of the information on gender-based violence. With contributions from artificial intelligence
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M. Eulàlia Trias Capellaa,
Autor para correspondencia
18763etc@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Raquel Guardia Villalbab, Ramon Trias Capellab
a Institut de Medicina Legal i Ciències Forenses de Catalunya (IMLCFC), Barcelona, España
b Aplicaciones de Inteligencia Artificial, S.A. (AIS), Barcelona, España
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Tabla 1. Comparación de la gravedad con base en la información de la víctima
Tabla 2. Características de las lesiones
Tabla 3. Comparación en la revictimización en base a los datos de la agresión
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Resumen
Introducción/objetivos

la violencia contra la mujer sigue siendo un grave problema social y de salud a pesar de las medidas puestas en marcha en los últimos años. La exploración de las víctimas por el médico forense en los juzgados es de gran interés puesto que recibe información relacionada no solo con la agresión, sino también de su entorno social, familiar y económico. El objetivo es utilizar dicha información para identificar grupos de riesgo y mejorar/obtener las medidas necesarias.

Material y métodos

en este trabajo, el forense ha recogido, durante 8 años, una toma abundante de datos sobre las víctimas exploradas en L’Hospitalet de Llobregat. La muestra incluye 1.622 casos de mujeres víctimas de violencia de género. Se realiza un estudio descriptivo poblacional y de las lesiones.

Resultados

se exponen las principales variables estudiadas tanto socioeconómicas como referentes a la agresión en sí. Se trabaja también con base en la reentrada de las víctimas o repetición de las agresiones (revictimización), que son el 10,9% de la muestra. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos tras aplicar técnicas de inteligencia artificial, en este caso, árboles de clasificación CaRT.

Conclusiones

con los resultados obtenidos concluimos que el tratamiento de la información recogida y sistematizada de la intervención médico-forense permite una mejor comprensión de la violencia sobre la mujer, de la que podemos extraer sugerencias sobre la adopción de medidas de atención y soporte a las víctimas y a los colectivos más vulnerables, así como sobre los recursos administrativos y la optimización de programas de prevención.

Palabras clave:
Violencia de género
Violencia contra la mujer
Mujer maltratada
Agresión
Feminicidio
Denuncias
Inteligencia Artificial
CaRT
Abstract
Introduction/objectives

Violence against women is still a serious social and health problem, despite the measures implemented in recent years. The examination of the victims by the forensic doctor in the courts is of great interest since it provides information related not only to the aggression, but also to their social, family and economic environment. The objective is to use this information to identify groups at risk and improve/implement the necessary measures.

Material and methods

In this work, the forensic has collected, for eight years, abundant data on the victims examined in L'Hospitalet de Llobregat. The sample includes 1,622 cases of women who have been victims of gender violence. A descriptive study of the population and of the lesions has been carried out.

Results

The paper presents the main variables studied, both socioeconomic and referring to the aggression itself. This study also analyzes the reentry of the victims, the repetition of aggressions (revictimization), which are 10.9% of the sample. Finally, the results obtained after applying artificial intelligence techniques -in this case, CaRT classification trees- are presented.

Conclusions

With the results obtained, we conclude that the treatment of the information collected and systematized from the medical-forensic intervention allows a better understanding of Violence Against Women, from which we can extract suggestions on the adoption of care and support measures for the victims and the most vulnerable groups, as well as administrative resources and the optimization of prevention programs.

Keywords:
Gender-based violence
Violence against women
Battered Women
Aggression
Femicide
Complaints
Ex post facto study
Data analytics
Artificial Intelligence
CaRT
Estudio ex post facto
Análisis de datos

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10.1016/j.reml.2020.09.003
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