10 enero 2019
Demuestran que sistemas vigilancia masiva contra terrorismo no son rentables
Un equipo de investigadores de la Universitat Rovira
i Virgili (URV) ha demostrado que los sistemas de vigilancia masiva aplicados a
la población contra el terrorismo no son rentables, según informa la
universidad tarraconense.
El
Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV ha aplicado un modelo
estadístico sobre los métodos de vigilancia masiva en España y el Reino Unido y
han comprobado cuantitativamente que no son eficientes en términos de coste.
Esta
investigación, publicada en IEEE Access, aporta por primera vez cifras
indicativas que demuestran la falta de racionalidad y rentabilidad de los
sistemas de vigilancia destinados contra el terrorismo.
Los
investigadores utilizaron los datos de un informe elaborado por el Real
Instituto Elcano, que recopilaba información de terroristas islámicos
condenados en España y en el Reino Unido y generaba unos patrones.
Los
investigadores buscaron si había similitudes entre estos patrones y los
perfiles de la población (los inocentes) a partir de los datos de toda la
población española procedentes del Instituto Nacional de Estadística y del
centro homólogo del Reino Unido.
Constataron
que cuanto más diferentes son los perfiles de terroristas y de inocentes, más
fácil es distinguirlos y, por tanto, detectarlos.
Emulando la
detección automatizada de un sistema de vigilancia, los investigadores
mostraron el tamaño de las listas resultantes de posibles terroristas, en la
mayoría de los casos millones de sospechosos.
El estudio,
encabezado por el investigador Javier Parra, señala que el grueso del coste de
un sistema de vigilancia no se encuentra en el proceso de detección
automatizado, sino en la comprobación de cada uno de los individuos incluidos
en la lista.
Esto
implica hacer seguimientos, instalar aparatos de control o intervenir
teléfonos, entre otros procesos muy costosos en cuanto a tiempo y materiales,
que requieren de 33 personas para seguir a un sospechoso una semana completa.
En este
contexto, es más fácil que se produzca un falso positivo que un positivo
auténtico.
Por ello,
los investigadores incorporaron una restricción al sistema de detección
automatizado y redujeron la lista de sospechosos al mínimo posible.
A
partir de aquí, aplicaron un método de inferencia estadística que se utiliza habitualmente,
para que las decisiones que debían etiquetar -si una persona es terrorista o
inocente- tuvieran un coste mínimo.
"Para
ello se necesita que la lista sea lo más pequeña posible, pero hay que poner
una restricción que determine el porcentaje mínimo de terroristas que quieres
coger", concluye Parra.
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