Resumen de Las Redes Bayesianas como herramienta para la evaluación del riesgo de reincidencia: un estudio sobre agresores sexuales

Rosario Delgado de la Torre , Xavier-Andoni Tibau

• español

  La reincidencia, especialmente en delitos sexuales, constituye una problemática que afecta a los ámbitos político, jurídico-penal y social, con gran repercusión en los medios. Por este motivo es necesario desarrollar metodologías de análisis para su predicción, para mejorar la eficiencia de la gestión del riesgo asociado. Las Redes Bayesianas han demostrado ser una herramienta muy útil en la predicción de sucesos que dependen de muchas variables en un entorno de incertidumbre. Este trabajo introduce su uso como metodología novedosa en la evaluación del riesgo de reincidencia, a partir de un estudio sobre delincuentes sexuales basado en la información recogida en un informe previo. Se observa la coherencia de los resultados obtenidos con los del informe en cuanto a la influencia individual de las variables explicativas en el riesgo de reincidencia. El interés principal de esta metodología radica en que permite explorar la influencia simultánea de diversas variables, por lo que se podrán hacer estimaciones precisas de riesgo individualizado y estudiar las interacciones entre los factores de riesgo.

• English

  Recidivism in sexual offences is a problem that affects the political, criminal justice and social context, with great media coverage. In order to improve the efficiency in managing the risk of these offences some methodologies for prediction need to be developed. Bayesian Networks have proved to be a useful tool in predicting events that depend on many variables in an uncertain environment. This paper introduces their use as a novel methodology in assessing the risk of recidivism, from a study of sex offenders based on the information in a report. Consistency of the results obtained with the report regarding the individual influence of the explanatory variables on the risk of recurrence was observed. The main interest of this methodology is to explore the simultaneous influence of several variables, so it may make accurate estimates of individual risk and study the interactions between the risk factors