Revelando lo no reportado: extracción de eventos basada en IA para analizar la representación estadounidense de los delitos de odio
DOI:
https://doi.org/10.12795/IESTSCIENTIA.2024.i01.08Palabras clave:
Delitos de odio, Informes oficiales, Aproximaciones estadísticas, Extracción de eventos, Aprendizaje multi-instancia, Inteligencia artificial (IA)Resumen
Los informes oficiales de delitos de odio en los Estados Unidos están subestimados en comparación con la cantidad real de incidentes de este tipo. Además, a pesar de las aproximaciones estadísticas, no hay informes oficiales de muchas ciudades estadounidenses sobre incidentes de odio. Aquí, mostramos inicialmente que la extracción de eventos y el aprendizaje multi-instancia, basados en inteligencia artificial (IA), aplicados a un conjunto de artículos de noticias locales, pueden predecir casos de delitos de odio. Luego utilizamos el modelo entrenado de IA para detectar incidentes de odio en ciudades para las cuales el FBI carece de estadísticas. Finalmente, entrenamos modelos de IA para predecir homicidios y secuestros, comparamos las predicciones con los informes del FBI y establecemos que, de hecho, los incidentes de odio están subestimados en comparación con otros tipos de delitos en la prensa local. Es importante destacar que esta información no ha sido extraída de este lugar.
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