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Emily Turner, Gavin Brown, Juan José Medina Ariza
La evaluación de riesgo de las víctimas de abuso doméstico es crucial para poder ofrecerle a las mismas el nivel adecuado de asistencia. No obstante, se ha demostrado que el enfoque predominante en casi todas las fuerzas policiales británicas, que descansa en el uso de DASH (las iniciales en inglés del instrumento de evaluación de abuso doméstico, acoso y violencia por cuestión de honor), no sirve para identificar a las víctimas más vulnerables. En su lugar, este artículo evalúa varios algoritmos de aprendizaje automático y propone un modelo predictivo, usando como algoritmo con un mejor rendimiento una regresión logística con red elástica, que utiliza como fuente de información variables normalmente disponibles en los archivos policiales, así como en el censo de la población. Para desarrollar y evaluar este modelo usamos datos de un departamento policial responsable de un área metropolitana en el Reino Unido que incluía 350,000 incidentes de abuso doméstico. Nuestros modelos mejoran significativamente la capacidad predictiva de DASH, tanto para la violencia en la relación de pareja (AUC = .748) como para otras formas de abuso doméstico (AUC = .763). Las variables más influyentes en el modelo fueron medidas del historial delictivo y de violencia doméstica previa, en particular el tiempo transcurrido desde el último incidente. El artículo demuestra que el cuestionario DASH prácticamente no contribuye nada al rendimiento predictivo de nuestro modelo. El artículo también ofrece una evaluación del rendimiento en términos de equidad para distintos grupos étnicos y socioeconómicos en nuestra muestra. Aunque había disparidad entre estos subgrupos, todos ellos se beneficiaban de la mayor precisión predictiva resultante de usar nuestros modelos en lugar de las clasificaciones policiales basadas en DASH.
Domestic abuse victim risk assessment is crucial for providing victims with the correct level of support. However, it has been shown that the approach currently taken by most UK police forces, the Domestic Abuse, Stalking, and Honour Based Violence (DASH) risk assessment, is not identifying the most vulnerable victims. Instead, we tested several machine learning algorithms and propose a predictive model, using logistic regression with elastic net as the best performing, that incorporates information readily available in police databases, and census-area-level statistics. We used data from a large UK police force including 350,000 domestic abuse incidents. Our models made significant improvement upon the predictive capacity of DASH, both for intimate partner violence (IPV; AUC = .748) and other forms of domestic abuse (non-IPV; AUC = .763). The most influential variables in the model were of the categories criminal history and domestic abuse history, particularly time since the last incident. We show that the DASH questions contributed almost nothing to the predictive performance. We also provide an overview of model fairness performance for ethnic and socioeconomic subgroups of the data sample. Although there were disparities between ethnic and demographic subgroups, everyone benefited from the increased accuracy of model-based predictions when compared with officer risk predictions.
