Logo de la Universitat de València Logo Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Logo del portal

  • Cita Prèvia

Un model informàtic de la Universitat demostra que previndre l’extorsió és més eficient que combatre-la

  • Unitat de Cultura Científica i de la Innovació
  • 19 de febrer de 2021
Francisco Grimaldo, professor del Departament d’Informàtica de la Universitat de València (UV).
Francisco Grimaldo, professor del Departament d’Informàtica de la Universitat de València (UV).

Francisco Grimaldo, professor del Departament d’Informàtica de la Universitat de València (UV), ha desenvolupat juntament amb investigadors mexicans un model informàtic que permet simular l’efecte de l’extorsió a empreses i analitzar aspectes com ara el PIB, la taxa de desocupació o la inflació. La recerca mostra que els efectes negatius de l’extorsió són més lleus quan la població no arriba a cometre aquest crim que quan és jutjat.

El projecte desenvolupat per Francisco Grimaldo, en col·laboració amb el Centre d’Investigació en Intel·ligència Artificial de la Universidad Veracruzana (Mèxic), mesura l’impacte socioeconòmic de l’extorsió, un tipus de crim del qual resulta difícil obtindre dades perquè el nombre de denúncies es veu reduït per por de les represàlies.

“L’anàlisi de dades in silico, açò és, generades mitjançant models computacionals de simulació a gran escala, permet escrutar el comportament de sistemes complexos com ara les xarxes criminals de manera anònima i segura”, ha destacat Francisco Grimaldo.

El model informàtic inclou els diferents actors econòmics que intervenen en el mercat de béns, el mercat del treball i el mercat de crèdit; de manera que, ajustant paràmetres com la propensió a fer ús de l’extorsió, el límit que les empreses estaran disposades a pagar, o la probabilitat que aquests criminals siguen empresonats, es calculen els indicadors microeconòmics i macroeconòmics d’aquesta societat simulada.

Les dades analitzades mostren com un nombre major d’extorsionadors augmenta la taxa de desocupació i les desigualtats, a més de tindre un efecte negatiu en el PIB.

Els resultats als quals arriba l’estudi a través de les dos variables principals del model, que són la probabilitat que la població es convertisca en extorsionadora (fet que dependrà de la capacitat de les autoritats de previndre-la) i la probabilitat que els extorsionadors siguen empresonats (cosa que dependrà de l’efectivitat amb la qual la justícia castigue aquest crim), presenten millors dades socioeconòmiques en un escenari on es pot previndre el màxim possible l’aparició d’actituds extorsionadores.

Els autors destaquen que una manera possible de previndre l’extorsió seria fer aquesta activitat menys rendible per als criminals ja que, segons les dades de la investigació, la riquesa dels extorsionadors està fortament relacionada amb la propensió a denunciar de les empreses. Un sistema de justícia efectiu, que genere confiança en els ciutadans, també ajudaria en aquesta prevenció.

 

Enllaç a l’article: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/24/1/3.html