TRAYECTORIA
El equipo UC3M4Safety, liderado por Celia López Ongil y Clara Sainz de Baranda Andújar, con miembros del Instituto de Estudios de Género (IEG) y de la Escuela Politécnica de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) realizó en 2017 un estudio previo, con entrevistas en profundidad con 22 profesionales de gran experiencia en el tratamiento de las víctimas de violencia de género: 9 psicólogas, 4 trabajadores/as sociales, 6 abogados/as y 6 coordinadoras de Centro de Apoyo a las víctimas de violencia de género.
Una de las preguntas clave fue la consulta sobre el diseño de dispositivos para proteger a las víctimas de violencia de género y los requisitos que consideraban imprescindibles para que fueran de utilidad en el ámbito de la protección.
El análisis de los resultados demostró que los dispositivos utilizados por el Estado Español para la “protección” de las víctimas de violencia de género - ATENPRO y COMETA - producen rechazo y, en muchas ocasiones, estigmatizan a las supervivientes de violencia de género. Portar tales dispositivos es percibido por las mujeres como una carga de la que dependen, que las angustia y que hace que se sientan controladas permanentemente, llegando a agotarlas.
Además de detectar como necesidad urgente el diseño un nuevo dispositivo que integrase las últimas tecnologías para la protección de las víctimas de violencia de género, el análisis detectó tres condiciones clave que debería integrar el diseño:
El dispositivo o sistema de dispositivos debía ser discreto, incluso personalizable para que no fuera identificable por los agresores. La muñeca fue la localización más popular en las respuestas.
El dispositivo debía alertar de manera automática a los servicios de emergencia y a una lista de contactos seleccionada por la usuaria.
El dispositivo debía ser capaz de grabar audio, video o cualquier evidencia que sirviera como prueba judicial en una denuncia. Las implicaciones de privacidad, protección de datos, etc. deberían ser resueltas para que esta condición se cumpla.
Así nace en el año 2017 el equipo interdisciplinar UC3M4Safety cuyo equipo investigador proviene de más de 15 áreas de conocimiento diferentes y decide aplicar sus conocimientos para utilizar los más recientes sensores inteligentes, algoritmos de reconocimiento y seguridad en redes inalámbricas para crear un dispositivo que proteja a las víctimas de violencia de género.
Para dar una solución a este problema, 20 investigadoras e investigadores diseñamos un “sistema y método para determinar un estado emocional de un/a usuario/a”, una invención que se ha reconocido como modelo de utilidad en la Oficina de Patentes y Marcas Española.
“Bindi” es capaz de reconocer emociones a través del procesamiento multimodal de señales fisiológicas - pulso cardiaco, temperatura y sudoración de la piel - y físicas – audio -, y más concretamente monitorizar de manera automática y portátil el estado emocional de una persona, con la posibilidad de comunicarlo a terceros o establecer, por ejemplo, medidas de seguridad como el envío de alarmas a una red de contactos o emergencias ante una situación de peligro.
La Computación Afectiva (Affective Computing), un campo de investigación interdisciplinar que combina la Inteligencia Artificial con las ciencias cognitivas y la psicología, se centra en investigar las reacciones emocionales de las personas ante determinados estímulos externos, y cómo se pueden medir y baremar sus reacciones mediante la utilización de diferentes tipos de sensores. Rosalind Picard fue la investigadora que inventó este campo en el que se desarrollan aplicaciones muy variadas asociadas a especialidades como el neuromarketing, el tratamiento de trastornos del cerebro o el de enfermedades físicas.
El objetivo de la Computación Afectiva es determinar qué emoción está sintiendo la persona cuyas variables fisiológicas (temperatura, pulso cardiaco, encefalograma, etc.), físicas (voz, imagen, gestos faciales, firma, etc.) o biomédicas (hormonas, glucosa, oxígeno, etc.) se están midiendo a la vez que se le aplica un estímulo externo. El análisis de las medidas tomadas de los sensores requiere la utilización de algoritmos inteligentes, con técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning y Deep Learning). Las emociones identificadas por la computación afectiva barren todo el rango de emociones que siente el ser humano.
En el caso de las agresiones por violencia de género, las emociones que necesitamos identificar serían las de miedo, estrés y/o pánico, que potencialmente podrían situar a la víctima en un estado de paralización que la impidiera reaccionar para salvarse o para pedir ayuda. Si la identificación de estas emociones se produce de forma automática, inmediata y discreta, se podría activar una alarma que se propagara a una red de ayuda que protegiera a la víctima.
Hasta la fecha hay escasa literatura científica o estudios previos sobre la detección de emociones en víctimas de violencia de género, ni en detección concreta de estados de estrés, miedo y/o pánico. Asimismo, se conocen pocos productos comerciales, del tipo denominado wearables o portables, que miden en tiempo real emociones en los usuarios y si lo hacen son emociones muy básicas, lejos de un estado de paralización o de indefensión aprendida que surge ante un ataque violento sobre una víctima que ya ha experimentado situaciones parecidas.
En 2018 el equipo interdisciplinar trabajó en una propuesta de un sistema similar, para evitar las agresiones sexuales a las mujeres, en el marco de un concurso internacional XPRIZE Women’s Safety, llegando a su semifinal. Este proyecto permitió detectar las carencias e identificar los retos necesarios (tanto técnicos como científicos) para hacer posible esta protección y resolverlos. Para ello fue necesaria la creación de una nueva base de datos de estímulos audiovisuales que incorpore la perspectiva de las mujeres víctimas para diseñar los experimentos y dispositivos tecnológicos comprendiendo mejor de la especificidad de los miedos asociados al estrés postraumático de la violencia.
Este objetivo es clave para el buen funcionamiento del proyecto global puesto que la identificación de los estímulos externos que producen pánico y/o estrés en las víctimas de violencia de género unida a las variaciones de las respuestas fisiológicas y/o físicas observadas en las víctimas de víctima de violencia de género, son el primer paso para entrenar el sistema y conseguir la detección automática de situaciones de riesgo mediante dispositivos ciberfísicos. Es más, la investigación que hemos llevado a cabo hasta ahora indica que el potencial de este enfoque abarca mucho más allá de la protección ante las agresiones porque puede contribuir a la recuperación psicológica de las víctimas con una mejora de su calidad de vida sustancial, facilitando un seguimiento no intrusivo pero continuo en el tiempo, que además mejora la eficiencia de los recursos socio-sanitarios, las fuerzas de seguridad encargadas de protegerlas y todo el sistema judicial involucrado. Por último, proporciona información muy valiosa para la investigación y comprensión de la violencia de género que sin duda puede proporcionar evidencias muy sólidas para su visibilización y para combatir la desinformación, muchas veces interesada, en este ámbito.
Entre 2019 y 2024 el equipo ha contado con financiación pública, de concurrencia competitiva, y financiación obtenida de premios y plataformas de crowdfunding (Agencia Estatal de Investigación, Comunidad de Madrid, FECYT, Fundación Vodafone, Universidad Carlos III de Madrid, INCIBE). En estos años se han obtenido resultados muy relevantes de investigación, de desarrollo y de formación de personal investigador y profesional: dos tesis doctorales con premios y menciones nacionales e internacionales, 15 trabajos fin de máster, 20 trabajos fin de grado, 25 artículos en revistas internacionales, 50 comunicaciones a conferencias internacionales, 5 seminarios monográficos y 4 congresos internacionales organizados sobre Tecnologías I+D+i para la Igualdad, 14 premios. Sin embargo, se considera necesario plantear la investigación multidisciplinar en la lucha contra la Violencia de Género de forma sostenible mediante una financiación estable y predecible, concedida en formato plurianual y en base a indicadores de calidad y rigor aceptados por la comunidad científica y las instituciones públicas.
