Publicación del algoritmo penitenciario TVR

• Manuel Fanega ^[3] ; Carlos Fresneda Portillo ^[1] ; Álvaro Beltrán Camacho ^[2]
  1. [1] Universidad Loyola Andalucía

     Universidad Loyola Andalucía

     Sevilla, España

     
  2. [2] Universidad Internacional de Valencia

     Universidad Internacional de Valencia

     Valencia, España

     
  3. [3] Biofisika Institute (CSIC, UPV/EHU)

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• Localización: Revista Española de Investigación Criminológica: REIC, ISSN-e 1696-9219, Vol. 22, Nº. 1, 2024
• Idioma: español
• DOI: 10.46381/reic.v22i1.917
• Títulos paralelos:
  • Disclosing the TVR Prison Algorithm
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En este artículo revelamos y analizamos descriptivamente un algoritmo del Sistema de Justicia español, la TVR, que evalúa supuestos riesgos, principalmente de cara a la concesión de permisos penitenciarios. Aunque lleva en uso treinta años, el algoritmo era desconocido para el público general y científico: sólo eran conocidos los factores que intervienen en la fórmula TVR, pero no los pesos asociados a estos factores. Mediante investigación bibliográfica y matemática se logró detallar el procedimiento completo para determinar los niveles de riesgo de la TVR. Tras la evaluación del instrumento, destacamos que en el 99.3 % de los casos este algoritmo clasifica a los reclusos en categorías de alto riesgo. Esto es, de las 6144 posibles salidas del algoritmo, solo 9 conducen a una categoría de bajo o muy bajo riesgo, lo que sugiere un importante sesgo hacia falsos positivos.

  • English

    In this paper, we disclose the TVR algorithm of the Spanish Criminal Justice System (CJS). This Risk Assessment Instrument (RAI) is mainly applied as part of the decision-making process for granting prison leaves in one of the three prison systems of Spain. This algorithm has been in-use for thirty years but has remained partially undisclosed. After a comprehensive scrutiny of the literature, the original source, in which the algorithm is detailed, was found within an unpublished book. Using the information contained within this manual, we simulated all the possible outcomes of the algorithm. As a result, the algorithm leads to a category of high, very high, extreme, or maximal risk in 99.3 % of cases. Furthermore, out of the 6144 possible outcomes of the TVR algorithm, only 9 outcomes lead to a category of low or very low risk, what entails that there is potential evidence of bias towards false positives

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