Charlas: Resolviendo crimenes con Python mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Presented by: Carolina Passarello En mi desempeño como Ingeniera en Sistemas de Información en el area de Informatica Forense del Poder Judicial en Argentina, realizo pericias informáticas referentes a todo tipo de delitos y crímenes: homicidios, femicidios, robos, secuestros y muchos más. Uno de los delitos más comúnmente denunciados es el delito de Grooming (en mi pais tiene una pena de 6 meses a 4 años de prision), el cual consiste en una práctica de ciberacoso por medio de telecomunicaciones electrónicas en la que un adulto engaña a un menor de edad con una finalidad sexual, a travez de redes sociales o la aplicación Whatsapp. Cuando una persona denuncia este delito y se ordena una pericia informatica por parte de la Justicia, realizo una extracción forense del dispositivo celular en cuestión, obteniendo así las conversaciones realizadas entre el presunto autor del delito y el/la menor de edad. Las conversaciones pueden contener pocas o cientos de oraciones y no siempre tienen contenido explicito relacionado al delito, lo que es complicado en tiempo y esfuerzo para los operadores de la Justicia analizar el significado de cada una de ellas y contextualizarlo. Allí entra en escena el modelo que desarrollé con Python que por medio del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de machine learning y Deep learning le dan una solución rapida a la confirmación del delito. En el futuro este modelo podrá ser extensible a otros crímenes tal como por ejemplo el femicidio, ya sea previamente al hecho: una mujer pueda utilizarlo desde una aplicación web accesible desde cualquier punto geográfico y pueda predecir en habla hispana una conducta en una conversación realizada con su posible agresor referente al machismo o misoginia, entre otras, o una vez sucedido para confirmar el hecho objeto del crimen por parte de los administradores de la Justicia.