Matemáticas contra los yihadistas

Una ecuación desarrollada en EE UU predice el riesgo de atentado del Estado Islámico según la actividad en sus redes sociales

20.06.2016 | 00:50
Un grupo de yihadistas en Mosul.

Las matemáticas también sirven para luchar contra el terrorismo. Un grupo multidisciplinar de la Universidad de Miami, según publica la revista "Science", ha desarrollado un algoritmo que permitiría establecer cuándo se produciría un atentado yihadista según se constate un incremento de la actividad y la conexión de pequeños grupos que a través de Internet están intercambiando consignas del Estado Islámico en busca que adeptos y financiación. Además, en su investigación sobre cómo se organizan y radicalizan los terroristas en las redes (especialmente en VKonTakte, el Facebook ruso, con 360 millones de usuarios) han constatado que, contra lo que se pensaba, las mujeres son el "pegamento" del Estado Islámico en Internet. Ellas son los principales enlaces para multiplicar la difusión de los mensajes y conectar los distintos nodos radicales dedicados a la captación y adoctrinamiento de terroristas a través de Internet.

El equipo estadounidense formado por politólogos, geógrafos y expertos en ciencias computacionales han analizado 196 páginas y en especial la plataforma social VKonTakte, creada en 2006 por el ruso Pavel Durov (el mismo que inventó Telegram) y que en Europa tiene ya más usuarios que Facebook. Esta red social es la preferida de los yihadistas, sobre todo porque Facebook bloquea todo mensaje de esta índole.

Decapitaciones

Con la información reunida mientras monitorizaban vídeos de decapitaciones y baños de sangre elaboraron un modelo para detectar los patrones de conducta de los terroristas y establecer una alerta temprana sobre atentados. En total siguieron las publicaciones de 108.086 usuarios entre el 11 de enero y el 31 de agosto de 2015. Los grupos analizados tienden a reunirse en redes más grandes, lo que facilita el rastreo de mensajes entre millones de usuarios y también aportan un patrón de comportamiento diferenciado previo a un ataque. Los investigadores iban en busca de la "coalescencia" (la propiedad de las cosas de fundirse o juntarse) y seguían cómo esos grupos se iban conectando o fundiendo en otros mayores. Encontraron que en los momentos previos al ataque de la ciudad turco-siria de Kobane esas conexiones y el número miembros se dispararon. Ya tenían un patrón. A partir de ahí desarrollaron la ecuación.

Limitaciones

Eso no quiere decir que la fórmula matemática pueda determinar con total exactitud cuándo y dónde se producirá el ataque o la actuación de un "lobo solitario", como el último de la masacre gay de Orlando. Pero sí cómo se organizan estos grupos para difundir su propaganda y una tendencia de probabilidad de ataque.

Todo hay que ponerlo en su justa medida. Juan Luis Fernández, director del Grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, es un experto en este campo: trabaja con los números para anticipar hechos reales. Las aplicaciones son múltiples: desde la predicción de terremotos, de suicidios, de conocer qué pacientes de leucemia van a necesitar quimio, la aparición de un crack financiero o, incluso, el conocimiento de la cliententa femenina de un negocio para determinar si está embarazada o no. "El comportamiento humano se puede predecir si se poseen datos fiables de los cuales se desprende ese comportamiento. Son algoritmos que se denominan de aprendizaje que en una primera fase entrenan sobre casos históricos y a partir de ahí predicen casos no observados", indica Fernández.

Fiabilidad

"En este caso (el de los grupos terroristas) parece ser que el modelo es una ecuación diferencial que explicaría la dinámica entre las conexiones entre pequeños grupos terroristas. Personalmente no creo que estos modelos sean muy fiables en la realidad porque dependen de una serie de parámetros que se desconocen y que habría que interesar. Parece que los investigadores detectaron un patrón no Gaussiano en los momentos previos a un atentado. Habría que ver en detalle como lo han implementado, pero en cualquier caso se trata de análisis y detección de patrones", añade.

Fernández precisa que en el modelo antiterrorista de Miami "no se explica cuántas falsas alarmas puede generar este algoritmo, es decir falsos positivos o falsos negativos. Los falsos positivos serían falsas alarmas. Lo peor son los falsos negativos, es decir, eventos terroristas no detectados. No sé en este caso la fiabilidad que tiene la regla de decisión que han implementado y si lo han utilizado en la realidad, porque una cosa es predicar y otra dar trigo".

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