Matemáticas contra la violencia de género

Las matemáticas sirven, sobre todo, "para resolver problemas sociales". Así lo cree el invitado de este primer programa de la tercera temporada de 'Deep Talks'. Este investigador experto en Big Data e Inteligencia Artificial utiliza las matemáticas para intentar cortar la reincidencia en la violencia machista. En prevenir posibles delitos. Y no, no es ciencia ficción. Este mes, arrancamos 'Deep Talks', uno de los 'podcast' de BBVA , y lo hacemos charlando con Ángel González-Prieto, profesor ayudante doctor de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid. Este joven investigador ha desarrollado un sistema basado en 'machine learning' para intentar mitigar la reincidencia en los casos de violencia de género. "En el caso de la violencia machista nos permite entender el comportamiento del agresor y de la víctima para ser capaces de hacer una predicción futura de lo que puede ocurrir", y de esa forma las autoridades pueden tomar decisiones con esa información e "intentar cortar la espiral de violencia " en la que muchas mujeres se ven atrapadas. Como si de un sistema de recomendación como los que ofrecen a sus clientes Netflix o Spotify , en el caso de esta aplicación a los casos registrados de violencia machista "el sistema intenta extraer esas características ocultas que no se ve simplemente a partir de preguntas" y con esa información latente "predice y se anticipa al segundo delito e intentar predecir si habrá una segunda, una tercera o sucesivas…situaciones de riesgo". González Prieto es uno de los seis jóvenes investigadores matemáticos han sido galardonados con los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles que otorga la Real Sociedad Matemática Española (RSME) y la Fundación BBVA desde el año 2015, cuyo objetivo es apoyar y estimular a los jóvenes profesionales que desarrollan su labor en el campo de la investigación matemática.

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Matemáticas contra la violencia de género is an episode from BBVA Deep Talks by BBVA Podcast.

This episode is 14:45 long.

This episode was published on Sep 13, 2021.

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