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Resolviendo crimenes con Python mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Description

En mi desempeño como Ingeniera en Sistemas de Información en el area de Informatica Forense del Poder Judicial en Argentina, realizo pericias informáticas referentes a todo tipo de delitos y crímenes: homicidios, femicidios, robos, secuestros y muchos más. Uno de los delitos más comúnmente denunciados es el delito de Grooming (en mi pais tiene una pena de 6 meses a 4 años de prision), el cual consiste en una práctica de ciberacoso por medio de telecomunicaciones electrónicas en la que un adulto engaña a un menor de edad con una finalidad sexual, a travez de redes sociales o la aplicación Whatsapp.

Cuando una persona denuncia este delito y se ordena una pericia informatica por parte de la Justicia, realizo una extracción forense del dispositivo celular en cuestión, obteniendo así las conversaciones realizadas entre el presunto autor del delito y el/la menor de edad. Las conversaciones pueden contener pocas o cientos de oraciones y no siempre tienen contenido explicito relacionado al delito, lo que es complicado en tiempo y esfuerzo para los operadores de la Justicia analizar el significado de cada una de ellas y contextualizarlo. Allí entra en escena el modelo que desarrollé con Python que por medio del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de machine learning y Deep learning le dan una solución rapida a la confirmación del delito. En el futuro este modelo podrá ser extensible a otros crímenes tal como por ejemplo el femicidio, ya sea previamente al hecho: una mujer pueda utilizarlo desde una aplicación web accesible desde cualquier punto geográfico y pueda predecir en habla hispana una conducta en una conversación realizada con su posible agresor referente al machismo o misoginia, entre otras, o una vez sucedido para confirmar el hecho objeto del crimen por parte de los administradores de la Justicia.

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