L'intelligenza artificiale rivoluziona la prevenzione della violenza domestica

- Secondo un rapporto dell'NSO, il numero di persone che cercano servizi di supporto a causa di abusi domestici è in aumento e la maggior parte delle vittime sono donne.
- Confrontando i metodi tradizionali di valutazione del rischio con le tecniche di apprendimento automatico, si nota che queste ultime hanno una maggiore accuratezzadentdelle vittime.
- Oltre alla valutazione del rischio basata sull'intelligenza artificiale, la tecnologia fornisce una serie di strumenti per aiutare le vittime e consentire un'assistenza tempestiva.
L'intelligenza artificiale (IA) sta spianando la strada a una rivoluzione nella lotta alla violenza domestica, proponendo metodi innovativi per favorire la prevenzione e la risposta. L'ultimo rapporto dell'Istituto Nazionale di Statistica indica che il numero di vittime che ricorrono ai servizi di supporto per la violenza domestica è in continuo aumento, e la maggior parte di queste vittime sono donne.
Ciò è dovuto a un numero considerevole di leggi e all'istituzione di istituzioni di riforma ben consolidate. Tuttavia, gestire la violenza domestica è ancora un compito arduo per le nostre autorità, e per questo vale sempre la pena trovare strumenti più moderni ed efficaci.
Automazione della valutazione del rischio tramite apprendimento automatico
È stato dimostrato che le tecniche di apprendimento automatico hanno una precisione molto più elevata nel determinare quali vittime di violenza domestica si trovino nella situazione più vulnerabile rispetto ai metodi tradizionali di valutazione del rischio. Nello specifico, di tutte le chiamate di intervento della polizia relative a casi di violenza domestica ricevute, circa il 10% raggiunge nuovamente le autorità entro un anno per un altrodentdi violenza. Uno dei ruoli chiave del servizio di polizia è analizzare il livello di minaccia a cui le vittime di violenza domestica saranno nuovamente prese di mira, al fine di proteggerle e fermare ulteriori violenze. Generalmente, ciò avviene utilizzando un questionario standardizzato.
Tuttavia, è possibile migliorare la prevedibilità delle aggressioni successive di oltre il 30%, aumentando la probabilità che la polizia riesca a fermare lesioni gravi. L'analisi delle informazioni esistenti, come precedenti penali, chiamate alla polizia o casi di violenza segnalati, utilizzando sistemi di apprendimento automatico è molto più accurata dei normali questionari utilizzati dai nostri dipartimenti di polizia. Questi sistemi possono essere cruciali in situazioni in cui la polizia potrebbe essere troppo lenta a intervenire e rispondere a undent di violenza domestica, e i casi richiedono tempo per essere gestiti.
Intervento e previsione in tempo reale
Attualmente, gli agenti di polizia che rispondono alle chiamate per violenza domestica sono addestrati a compilare il modulo DASH (Domestic Abuse, Stalking, Harassment, and Honour-Based Violence). Il DASH consiste in una checklist di circa 27 domande, che viene successivamente utilizzata, insieme a qualsiasi altra informazione pertinente, per guidare l'agente nella valutazione del caso come rischio standard, medio o alto. Se un caso è classificato come ad alto rischio, significa che undent che può essere protetto potrebbe verificarsi in qualsiasi momento, avviando l'impiego di risorse volte a proteggere la vittima.
Poiché i dati DASH potrebbero essere sostituiti con diverse informazioni errate sulle persone coinvolte, come condanne penali,dentdi violenza o il numero di chiamate alla polizia per abusi domestici, il sistema di apprendimento automatico potrebbe diventare ancora più preciso.
Sostituendo i metodi di interrogatorio tradizionali con sistemi di interferenza basati sull'intelligenza artificiale, le forze dell'ordine potrebbero prevedere con maggiore precisione il ripetersi di episodi di violenza. Concentrando le risorse sui casi ad alto rischio, si potrebbero adottare misure preventive per garantire la sicurezza delle vittime ed evitare danni futuri.
Dare potere alle vittime attraverso la tecnologia
Oltre alla valutazione del rischio basata sull'intelligenza artificiale, la tecnologia fornisce una serie di strumenti per aiutare le vittime e consentire un'assistenza tempestiva. Le app di sicurezza, i servizi basati su SMS e i dispositivi indossabili come i braccialetti SOS offrono alle persone la possibilità di chiedere aiuto in modo discreto e quindi di rimanere al sicuro in caso di difficoltà.
Vale la pena sottolineare che la tecnologia e l'intelligenza artificiale ci consentiranno di supportare le vittime di violenza domestica attraverso numerosi metodi efficaci e innovativi. Grazie all'aiuto della tecnologia, le lacune nei dati, nella documentazione, nella segnalazione e nelle politiche sono state colmate e le vittime hanno ricevuto strumenti più rapidi ed efficienti. Diversi progetti e soluzioni esemplari necessitano di una campagna che ne renda consapevoli le persone e li aiuti a diffondersi a livello nazionale.
Inoltre, il crowdsourcing è uno strumento per comprendere la violenza domestica e le molestie sessuali; stimola anche l'elaborazione di cambiamenti politici e istituzionali. I siti di crowdsourcing #StopFemicides non solo portano all'attenzione la portata e la gravità del problema, ma forniscono anche la trasparenza necessaria per contribuire al cambiamento, esercitando pressione sul governo e sui decisori politici affinché agiscano.
Allo stesso tempo, è possibile creare diversi strumenti di intelligenza artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rilevare modelli di violenza domestica e molestie online. Tali strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le vittime di violenza domesticadenti modelli, consentendo agli esperti del settore, alle autorità locali e ai servizi di polizia di prevedere potenziali casi di violenza domestica e di prevenire o agire tempestivamente.
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Brenda Kanana
Brenda vanta oltre 4 anni di esperienza specializzata in criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie emergenti. Ha lavorato presso Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic e ora collabora con Cryptopolitan . La sua laurea in Sociologia conseguita presso la Mombasa Technical University le permette di rimanere in sintonia con le esigenze dei suoi lettori.
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