BúsquedaCada vez que algo malo nos pasa repetimos la frase “si tan solo hubiera sabido” o “si me hubiera dado cuenta antes”. Es más común que reaccionemos a los hechos en lugar de prevenir los mismos. Es decir, omitimos información antes de tomar una acción y solamente nos arrepentimos después de sufrir sus consecuencias.
Es fácil disponer de información sobre casi cualquier actividad como las noticias, el internet, o por medio de conocidos. Sin embargo, hay otras actividades para las cuales no hay tanta información disponible, y, por lo tanto, predecirlas es una tarea difícil. La violencia en México es uno de estos ejemplos. Caminar por las calles de Sinaloa o Jalisco trae consigo un riesgo debido a la presencia de los carteles, aunque no tengan un patrón de ataque contra la ciudadanía–al menos no uno obvio para los últimos. A lo sumo, la información puede prevenirnos de merodean ciertas áreas.
A pesar de que conocemos algunos de los riesgos que trae la presencia de carteles, debido a las confrontaciones con el Estado, no debemos obviar los riesgos que trae la presencia del segundo. Por ejemplo, el sonado caso de Ayotzinapa donde las madres de los desaparecidos siguen insistiendo en la culpabilidad de las fuerzas armadas del estado mexicano. Si bien estas fuerzas están para proteger a la ciudadanía, desde el inicio de la guerra contra las drogas en el sexenio de Felipe Calderónhubo un incremento de los casos de violaciones de derechos humanos.
¿Es posible predecir donde se han cometido las violaciones de derechos humanos? Una reciente investigación académica de la Universidad de Maryland, realizada por Juan David Gelvez, sugiere que nuevas herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar en esta tarea. Usando métodos de machine learning, el estudio muestra como la probabilidad de observar violencia militar está determinado principalmente por factores sociodemográficos, en contraste con otros factores como las instituciones políticas, el número de operaciones militares, o la geografía y el medio ambiente.
Esta investigación es relevante para entender las dinámicas del conflicto en México más allá de las acciones por parte de las organizaciones criminales. No es una receta que nos diga que hacer para prevenir nuevos casos, por el contrario, usa métodos computaciones que llevan a la predicción de la violencia de las fuerzas militares. Por ejemplo, el modelo predice que no es la debilidad institucional la que hizo que sucedieran más violaciones de derechos humanos, ni que se dieran en lugares donde se realizaban más operativos militares. Por el contrario, las violaciones de derechos humanos fueron y son más probables de ocurrir en áreas con mayores rezagos sociales y económicos.
En este sentido, herramientas de machine learningpueden ser usadas para la prevención y predicción de la violencia. Estas nos dicen que las áreas que debería focalizar el gobierno para evitar más de estas violaciones deberían ser aquellas en donde los niveles de pobreza sean mayores, o donde exista mayor desempleo y niveles de desigualdad. Estás poblaciones son más vulnerables ante el fenómeno de la violencia y abuso militar. Por ejemplo, por falta de educación y conciencia sobre los derechos humanos y su implementación cuando están realizando operativos militares.
Con esta información a la mano, se puede priorizar áreas del país que nos permitan accionar y no reaccionar ante las violaciones de derechos humanos por parte de las fuerzas estatales, y así no tendremos que lamentarnos ni diremos, si tan solo hubiera sabido.
Juan Carlos Angulo profesor- investigador del Departamento de Economía de la Universidad Iberoamericana, Ciudad de México.