En la actualidad, se investiga el maltrato de 3 millones de niños cada año, de los cuales 700,000 casos son confirmados. Cada día, los trabajadores sociales deben decidir si los niños que visitan deben ser retirados de sus hogares. Es una decisión que cambia el rumbo de la vida de esos niños.
En un reciente episodio de “Think” de KERA, Naomi Schaefer Riley, investigadora visitante del American Enterprise Institute, habló sobre cómo podemos utilizar mejor la información estadística para ayudar a tomar estas decisiones. La idea de utilizar “big data” para analizar el riesgo no es un concepto nuevo, pero mejores algoritmos permiten utilizarlo de nuevas formas.
En cuanto al abrumador número de niños en el sistema, actualmente se investiga el maltrato de 3 millones de niños cada año, de los cuales 700,000 casos son confirmados. Riley afirma que aproximadamente uno de cada tres niños menores de 18 años ha tenido algún contacto con el sistema de protección infantil. “Podemos decir con seguridad que muchos de esos casos obviamente no son confirmados”, dice. “Significa que muchos niños tienen contacto con el sistema de protección infantil cuando no hay absolutamente ninguna necesidad”. Los trabajadores del sistema de protección infantil en Estados Unidos están completamente abrumados, afirma. “Básicamente, les están lanzando una manguera de incendios de informes y la pregunta es: ¿Cómo podemos esperar razonablemente que los clasifiquen?”
Sobre el uso de análisis predictivos para determinar el riesgo de abuso, existen datos sobre las familias disponibles en diversas instituciones, como escuelas y los sistemas de bienestar y atención médica. En los últimos años, estos sistemas han comenzado a comunicarse entre sí. “De repente, las personas que estaban analizando la protección infantil podían acceder a datos de las escuelas y a datos de registros médicos o beneficios de bienestar”, dijo. Riley afirma que estos datos se pueden utilizar en un algoritmo para generar una “puntuación” para una familia, que mide la probabilidad de que un niño sea objeto de abuso. “Una vez que se genera una puntuación, no significa ‘Oh, obtuvieron una puntuación de 10; vamos a retirar al niño de su hogar’. En cambio, es una forma de determinar para un trabajador del caso qué tan urgente es examinar este caso”, explicó.
En cuanto a la preocupación de que estos datos lleven a una sobre denuncia en las comunidades minoritarias, la pobreza se correlaciona con el abuso y la negligencia infantil, y los vecindarios minoritarios tienden a ser más pobres. El riesgo de abuso aumenta con la inestabilidad económica en el hogar, afirma Riley. Los padres y los niños tienden a tener relaciones menos estables cuando están estresados por el dinero.
En resumen, el uso de datos estadísticos y algoritmos mejorados puede ayudar a los trabajadores sociales a tomar decisiones más informadas en la protección de los niños. Esto permite una mejor asignación de recursos y una mayor eficiencia en el sistema de protección infantil. Sin embargo, es importante tener en cuenta las posibles implicaciones y asegurarse de que estos métodos no conduzcan a una sobre denuncia en comunidades minoritarias. La protección de los niños es una responsabilidad de todos y debemos trabajar juntos para garantizar su bienestar.
