人工知能（AI）は、家庭内暴力との戦いにおける革命への道を明るく照らし、予防と対応を支援する革新的な方法を生み出しています。国立統計局の最新報告書によると、家庭内暴力の支援サービスに頼る被害者の数は増加し続けており、その大半は女性です。
これは、相当数の法律制定と、しっかりと整備された改革機関の設立によるものです。しかしながら、家庭内暴力への対応は当局にとって依然として困難な課題であり、より近代的かつ効果的な対策を常に模索していく必要があります。
機械学習を用いたリスク評価の自動化
機械学習技術は、従来のリスク評価方法と比較して、家庭内暴力の被害者の中で最も脆弱な状況にある人物を特定する精度がはるかに高いことが分かっています。具体的には、家庭内暴力に関する警察への通報のうち、約10%が1年以内に別の暴力dentについて再び当局に連絡しています。警察の重要な役割の一つは、家庭内暴力の被害者を保護し、さらなる暴力を阻止するために、被害者が再び標的となる可能性のある脅威レベルを分析することです。これは通常、標準化された質問票を用いて行われます。
しかし、次回の暴行の予測可能性を30%以上高めることは可能であり、警察が重傷を未然に防ぐ可能性が高まります。犯罪歴、警察への通報、暴力事件の通報といった既存情報を機械学習システムを用いて分析することで、警察が通常使用している標準的なアンケートよりもはるかに高い精度が得られることが示されています。これらのシステムは、警察が家庭内暴力事件への介入や対応に時間dent 、事件処理に時間がかかるような状況において、極めて重要となる可能性があります。
リアルタイムの介入と予測
現在、家庭内暴力の通報を受けた警察官は、DASH（家庭内暴力、ストーカー行為、嫌がらせ、名誉に基づく暴力）フォームの記入訓練を受けています。DASHは約27の質問からなるチェックリストで構成されており、その後、他の関連情報と併せて、警察官がケースを標準リスク、中リスク、高リスクに分類して評価します。ケースが高リスクに分類された場合、それはいつでも保護可能なdent 発生する可能性があり、被害者保護のためのリソース投入が開始されることを意味します。
DASHデータは、犯罪歴、暴力dent、家庭内暴力に関する警察への通報件数など、関係者に関するさまざまな誤った情報に置き換えられる可能性があるため、機械学習システムはさらに精度を高めることができる。
標準的な尋問方法をAIによる介入に、法執行機関は暴力の再発をより正確に予測できるようになるかもしれません。リスクの高い事件にリソースを割り当てることで、被害者の安全を確保し、将来の被害を回避するための予防措置を講じることができます。
テクノロジーを通じて被害者を支援する
AIによるリスク評価に加え、この技術は被害者を支援し、迅速な支援を可能にするための様々なツールを提供します。安全アプリ、SMSベースのサービス、SOSブレスレットなどのウェアラブルデバイスは、人々が目立たずに助けを求め、困難な状況において安全を確保する手段を提供します。
注目すべきは、テクノロジーとAIによって、家庭内暴力の被害者を多くの効率的かつ革新的な方法で支援できるようになるということです。テクノロジーの助けにより、データ、文書、報告、そして政策におけるギャップが埋められ、被害者にはより迅速かつ効率的なツールが提供されるようになりました。いくつかの模範的なプロジェクトや解決策は、人々にその解決策を認知させ、全国規模で展開するためのキャンペーンを必要としています。
さらに、クラウドソーシングは家庭内暴力やセクハラを理解するためのツールであり、政策や制度の変革を促すきっかけにもなります。#StopFemicides のクラウドソーシングサイトは、問題の範囲と深刻さを人々に認識させるだけでなく、政府や政策立案者に行動を起こすよう圧力をかけることで、変化をもたらすために切実に必要とされる透明性も提供します。
同時に、家庭内暴力やオンラインハラスメントのパターンを検知するための様々なAIおよびNLP（自然言語処理）ツールの開発も進められています。こうしたAIを活用したツールは、家庭内暴力の被害者のパターンをdentすることで、関連分野の専門家、地方自治体、警察が家庭内暴力の可能性を予測し、予防や迅速な対応を行えるようにすることで、被害者を支援することができます。
