Nuevos métodos de control de confianza

Nuevos métodos de control de confianza Ante la necesidad de tener personal confiable en labores de seguridad pública , en los últimos años se han...

19 de junio, 2019

Nuevos métodos de control de confianza

 

Ante la necesidad de tener personal confiable en labores de seguridad pública, en los últimos años se han establecido como obligatorias en diferentes países las evaluaciones de control de confianza basadas en el polígrafo, como es el caso de nuestro país.

 

Las evaluación de control de confianza, o llamada también C3, “contribuyen a verificar que el personal activo en seguridad pública actúe dentro del marco de conducta que dicta la normatividad institucional, así como el personal de nuevo ingreso se apegue a los principios institucionales de acuerdo al perfil de puesto” ( “http://ccc.edomex.gob.mx/evaluaciones_de_confianza” http://ccc.edomex.gob.mx/evaluaciones_de_confianza).

 

La Evaluación de Control de Confianza consta de cinco exámenes:

 

Entorno social y situación patrimonial. Verifica la congruencia en la información proporcionada y la documentación presentada.

Psicológico. Busca conocer e identificar las características de personalidad, inteligencia y habilidades generales del personal evaluado.

Poligráfico. Con base en análisis de reacciones psicofisiológicas se detecta si el evaluado se conduce con honestidad.

Médico: Aplica para conocer el estado general de salud, detectar alguna enfermedad o padecimiento.

Toxicológico: Determina si el servidor público ha ingerido o ingiere sustancias psicotrópicas, estupefacientes u otras que produzcan efectos similares ( “https://www.gob.mx/pgr/acciones-y-programas/centro-de-evaluacion-y-control-de-confianza” https://www.gob.mx/pgr/acciones-y-programas/centro-de-evaluacion-y-control-de-confianza).

 

El exámen más controversial es el del polígrafo, que es en realidad un instrumento para registrar la reacción fisológica de tres indicadores de activación autónoma: la frecuencia cardíaca/presión arterial, la respiración y la conductividad de la piel (  “https://www.apa.org/research/action/polygraph” https://www.apa.org/research/action/polygraph).

 

Los argumentos en contra de la efectividad del polígrafo son varios, pero destacan los que aseguran que no hay evidencia de que un patrón de reacciones fisológicas sea exclusivo del engaño (puede influir el estar nervioso, por ejemplo), que su efectividad radica en que puede engañar al deshonesto para que confiese o provocar excesivo nerviosismo que lo delate (en este caso el instrumento debería detectar miedo y no mentiras), y que hay formas de evadir sus resultados por medio de movimientos físicos e incluso de fármacos.

 

Por ello, actualmente se exprimenta con nuevos métodos, basados en tecnologías como la inteligencia artificial y el uso de algoritmos complejos. Aquí algunos casos:

 

AVATAR. El Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos prueba con viajeros en sus fronteras con México y Canadá con un Agente Virtual Automatizado para Evaluaciones de la Verdad en Tiempo Real, o AVATAR, que es un agente virtual que realiza una serie de preguntas. AVATAR combina la inteligencia artificial con varios sensores y datos biométricos que buscan señalar a las personas que no son sinceras o un riesgo potencial basado en movimientos oculares o cambios en la voz, la postura y los gestos faciales. Tiene un éxito entre 60% a 75% consistente, por arriba de un humano que llega a 60% como máximo y que no es consistente ( “https://www.cnbc.com/2018/05/15/lie-detectors-with-artificial-intelligence-are-future-of-border-security.html” https://www.cnbc.com/2018/05/15/lie-detectors-with-artificial-intelligence-are-future-of-border-security.html).

 

EyeDetect. Este detector mide los cambios en la retina del ojo para detectar el engaño, pues la mentira genera carga cognitiva en el cerebro que se refleja en los ojos. Usa una cámara infrarroja y un algoritmo complejo que genera un puntaje a partir del movimiento del ojo para detectar la credibilidad de una persona. Tiene un margen de éxito de 86% en pruebas variadas en 30 minutos, y de 90% en casos de un solo problema en entrevistas de 15 minutos ( HYPERLINK “https://converus.com/eyedetect/” https://converus.com/eyedetect/).

 

Motor de análisis de razonamiento y engaño (DARE, por sus siglas en inglés). Basado en inteligencia artificial para detectar de manera autónoma el engaño en los videos de juicios en salas de audiencias, por medio de la búsqueda y clasificación de microexpresiones humanas (labios sobresalientes o ceño fruncido), y la frecuencia de audio para revelar patrones vocales que indiquen si una persona está mintiendo o no. Este sistema tiene tasas de éxito cercanas a 90% (  “https://futurism.com/scientists-grow-first-ever-working-human-muscle-stem-cells” https://futurism.com/scientists-grow-first-ever-working-human-muscle-stem-cells).

 

Otra vez, la tecnología sale al rescate de sistemas tradicionales, como es el caso crítico de la confiabilidad de los elementos dedicados a la seguridad pública y la procuración y administración de justicia. Esperemos que pronto en nuestro país evolucionemos en este tema, porque los crecientes niveles de violencia e inseguridad demandan policías y jueces más confiables y preparados.

 

Contacto: www.marcopaz.mx, [email protected], Twitter @marcopazpellat, www.facebook.com/MarcoPazMX, www.ForoCuatro.tv y www.ruizhealytimes.com.

 

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