El estudio titulado “Publicación del algoritmo penitenciario TVR” ofrece un análisis en profundidad de un algoritmo que, desde hace treinta años, forma parte del Sistema de Justicia español para evaluar riesgos asociados a la concesión de permisos penitenciarios. Aunque se conocían los factores que intervienen en su fórmula, hasta ahora se desconocían los pesos asignados a cada uno, lo que dejaba en la penumbra el funcionamiento real de este instrumento decisorio.
Los autores, Manuel Fanega, Carlos Fresneda Portillo y Álvaro Beltrán Camacho, han empleado una metodología que combina investigación bibliográfica y análisis matemático para desentrañar el procedimiento completo que utiliza la TVR para determinar los niveles de riesgo. Uno de los hallazgos más destacados del estudio es que, en el 99,3 % de los casos, el algoritmo clasifica a los reclusos en categorías de alto riesgo. Con 6144 salidas posibles, únicamente 9 resultan en una categorización de bajo o muy bajo riesgo, lo que evidencia un sesgo marcado que favorece la aparición de falsos positivos.
Estos resultados plantean importantes interrogantes sobre la eficacia y la equidad de los criterios utilizados en el sistema penal, sugiriendo la necesidad de revisar y posiblemente reformular los métodos de evaluación de riesgo para evitar decisiones que puedan afectar injustamente a los internos. El estudio, que se enmarca en la temática de algoritmos de predicción del delito y análisis predictivo en el ámbito penitenciario, aporta una contribución valiosa a la criminología y a la discusión sobre el uso de herramientas tecnológicas en la administración de justicia.
Publicado en la Revista Española de Investigación Criminológica (Vol. 22 Núm. 1, 2024) y respaldado por entidades como Loyola University Andalucía y la Agencia Estatal de Investigación, este trabajo se encuentra disponible bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0, lo que facilita su difusión y el debate académico en torno a sus hallazgos.
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