Gastan millones de euros en un algoritmo que predice las posibilidades de ser víctima de 'violencia de género'
No todas las mujeres que han sido víctimas de violencia doméstica tienen las mismas posibilidades de volver a ser agredidas. A los ojos de las instituciones, ese nivel de riesgo lo marca en España un algoritmo: el Sistema de Seguimiento Integral en Casos de Violencia de Género, VioGén. Activo desde 2007 y con más de tres millones de evaluaciones a 800.000 mujeres a sus espaldas, está considerado el mejor sistema del mundo en su tipo, aunque un informe independiente presentado hace un mes por Fundación Eticas pone en duda la fiabilidad de los datos recogidos por funcionarios poco formados o la validez de la información aportada por víctimas en estado de shock.
El funcionamiento de VioGén es aparentemente sencillo: los agentes que toman declaración a la denunciante rellenan después un cuestionario específico en el que deben valorar diversas cuestiones y que se complementa con información disponible del agresor y la víctima. El peso de las respuestas se pondera automáticamente y arroja una calificación de riesgo que, en caso de ser alta, activa las medidas de protección policial. Estas pueden ir desde hacer llamadas de seguimiento a poner un coche patrulla las 24 horas del día en la puerta del domicilio de la víctima.
Tras constantes ajustes en sus años de servicio, el Gobierno ultima VioGén 2, una ambiciosa actualización del sistema que, como gran novedad, cruzará de forma automática los datos de los que ya se nutría (Interior y Prisiones) con los de Justicia, y prevé hacerlo con los de Sanidad, para afinar mejor en sus valoraciones y en la prevención. Fuentes oficiales y observadores independientes coinciden en que el gran margen de mejora del sistema reside en el componente humano: hace falta que los agentes tengan siempre más y mejor formación y sensibilidad sobre violencia machista. Algunas voces exigen también que se haga público el código fuente del algoritmo: si el grado de seguimiento de la Administración a una víctima de violencia machista depende de una función matemática, quizás convendría saber cómo se ponderan qué variables para cerciorarse de que no haya errores. El secretismo que rodea a esta fórmula maestra es visto por unos como un ataque a la transparencia y por otros como una capa necesaria de defensa del sistema.
El balance que hace el Gobierno de VioGén es positivo. Su nueva versión, que estará lista en los próximos meses, permitirá añadir a la ecuación datos tan importantes como las visitas a urgencias de las víctimas, las situaciones físicas o psíquicas de estas mujeres que puedan percibir las plantillas de los centros de salud o percances menores con la justicia que hayan tenido los agresores. También le aportará velocidad a todo el proceso.
El personal de VioGén centraliza desde un bajo en el centro de Madrid las comprobaciones de las casi 70.000 mujeres que hay ahora mismo en riesgo: llaman a las víctimas para ver su evolución, organizan las medidas de protección necesarias y coordinan a los funcionarios competentes.
La automatización de un cálculo delicado
Para empezar a andar ese camino se creó VioGén. Fue diseñado por el profesor Antonio Andrés Pueyo, catedrático de Psicología de la Universitat de Barcelona (UB), junto con otros expertos como el psicólogo Manuel de Juan Espinosa, de la Universidad Complutense de Madrid, o la criminóloga Anabel Cerezo, de la Universidad de Málaga. Algunas de las facetas de VioGén las trasladó Pueyo al año siguiente a RisCanvi, el algoritmo desarrollado también por su equipo que ayuda a los jueces catalanes a calcular el riesgo de reincidencia de los presos.
El encargo vino de la entonces vicepresidenta primera del Gobierno, María Teresa Fernández de la Vega. La Ley de Violencia de Género de 2004 contemplaba que los agentes emitieran una valoración al juez del riesgo de que las mujeres que denunciaban malos tratos volvieran a sufrirlos. A esa valoración se le dio la forma de un informe que incluía la declaración de la víctima y lo que el agente pudiera extraer de ella, así como otros datos disponibles acerca del presunto agresor y de la víctima que van desde su autonomía financiera hasta los antecedentes o si tienen o no descendencia.
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