La lucha contra numerosas tramas relacionadas con el fraude y el crimen organizado puede pasar por desarrollar nuevos algoritmos de inteligencia artificial y de análisis de redes. Por eso, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) están trabajando para el desarrollo de nuevos métodos matemáticos que puedan detectar a estos grupos de delincuentes en las redes sociales.
Alfonso Mateos, uno de los investigadores involucrados en el proyecto, ha explicado que “la tecnología disponible hasta hace menos de una década, así como la inexistencia de mecanismos eficientes de generación y almacenamiento de grandes redes, imposibilitaba el análisis masivo de redes”. Una situación que ahora está cambiando ya que “las tecnologías permiten establecer nuevos planteamientos que implican la creación de algoritmos capaces de detectar en las redes sociales y de comunicaciones ciertos patrones que identifican a criminales y defraudadores”.
La clave, según Mateos, está en que “criminales y defraudadores se parecen entre sí y sus comportamientos son similares”. Por eso se pueden identificar una serie de patrones y variables individuales de estas personas, que les diferencian del resto. Es ahí donde entran en juego los algoritmos de aprendizaje automático y estadística multivariante, que son los que permiten definir las cualidades y señales a las que hay que prestar atención. Además, los investigadores también han señalado que este tipo de delincuentes muchas veces colaboran unos con otros, por lo que podrían existir ciertas relaciones entre patrones de defraudación, que permiten el empleo de algoritmos de análisis de redes y teoría de grafos para encontrar tramas, intermediarios y actores en la sombra.
Así, teniendo en cuenta estos elementos, los investigadores de la UPM han desarrollado varios algoritmos que pueden aplicarse en las redes sociales en ámbitos que van “desde la lucha antiterrorista hasta el blanqueo de capitales”. Gracias a ellos, han resaltado, se puede detectar si “algo no va bien y ayudarnos a encontrar a los que están cometiendo un delito”.
