L’intelligenza artificiale può aiutare a far emergere il trauma

Abuse (Katrin Alvarez)
Abuse (Katrin Alvarez)

Quando i bambini sono vittime di crimini, le testimonianze legali fornite sono note come interviste forensi. Tuttavia, poiché le vittime sono spesso traumatizzate e potenzialmente abusate dai loro caregivers, possono essere riluttanti a presentare accuse o divulgare informazioni pertinenti. Come tale, è stato sviluppato un protocollo per estrarre con cura il maggior numero possibile di informazioni rilevanti su un crimine. E se l’intelligenza artificiale potesse essere uno strumento utile per aiutare le giovani vittime a raccontare le loro storie? Cosa succederebbe se l’intelligenza artificiale potesse supportare gli intervistatori con strumenti che aiutassero a raccogliere informazioni in modo appropriato? Questo è il tema di un documento presentato alla Conferenza internazionale ACM del 2018 sull’interazione multimodale, recentemente a Boulder, in Colorado. I ricercatori, per determinare se e in che modo gli strumenti computerizzati possono valutare accuratamente la produttività delle interviste forensi. Inoltre, il documento testimonia come i ricercatori hanno tentato di identificare potenziali influenze linguistiche e paralinguistiche come le emozioni nel processo dell’intervista. Lo scopo dello studio era di raccogliere un feedback su come i bambini tendono a rispondere sulla base di sottili variazioni nelle domande. La sfida per gli intervistatori forensi sta ponendo le domande giuste, nel modo giusto, al momento giusto, al fine di garantire che le vittime diano informazioni pertinenti e imparziali sui crimini perpetrati. Questo è particolarmente importante quando i bambini potrebbero essere l’unico testimone di un crimine. La chiave è massimizzare la produttività senza re-traumatizzare il bambino o forzare una testimonianza imprecisa. Bisogna sottolineare come il rapporto costruito tra intervistatore e intervistato, il tono con cui vengono poste le domande, le pause e persino l’ordine delle domande possano influire sulla condivisione di informazioni significative. Tuttavia, si ritiene che questo sia il primo tentativo di sviluppare e applicare un software personalizzato per rilevare e classificare automaticamente i modelli di parlato nel corso delle interviste forensi. La scienza dei dati e le tecniche computazionali informate dal punto di vista linguistico offrono una ricca serie di strumenti per aiutare a comprendere non solo ciò che un bambino sta cercando di comunicare, ma il loro stato emotivo e cognitivo dell’essere. Le trascrizioni audio anonime di duecento interviste forensi raccolte da casi di abusi sui minori sono state trascritte da file audio e quindi codificate per una varietà di dimensioni. I ricercatori del SAIL Lab, che ha sviluppato in precedenza strumenti per analizzare automaticamente il parlato (come chi ha parlato e per quanto tempo) e ricchi aspetti comportamentali (come le emozioni), così come il modo in cui le persone interagiscono tra loro, hanno sviluppato modelli personalizzati per ogni intervista. Una volta che questo è stato fatto, i ricercatori avrebbero quindi cercato modelli nelle interviste e nell’interazione tra l’intervistatore e l’intervistato. In generale, i risultati dei ricercatori sono coerenti con precedenti studi nel campo della psicologia legale. Le interviste sono normalmente condotte in due fasi: una fase di costruzione del rapporto non correlata al crimine o all’abuso, e quindi una seconda intervista focalizzata sul presunto abuso. In questo studio, il modo in cui i bambini in queste interviste hanno risposto era altamente correlato alla loro età. Per i bambini più piccoli, il contenuto emotivo delle parole dell’intervistatore ha avuto un impatto sulla quantità di informazioni che erano disposti a condividere durante la fase dell’intervista. I bambini più grandi erano più influenzati dal modo in cui l’intervistatore ha vocalizzato le loro parole (il tono e il volume). La speranza è che un aiutante informatico per le interviste possa assumere varie forme. In primo luogo, potrebbe essere un mezzo per addestrare gli intervistatori forensi – sia attraverso un assistente virtuale che informa gli intervistatori durante un’interazione, sia come intervista a un bambino simulato. Entrambi questi approcci dipendono dalla disponibilità di grandi serie di dati di interazioni di domande e risposte e da rigorosi modelli matematici di come i bambini rispondono e sono influenzati dagli input degli intervistatori. È simile al modo in cui Google completa automaticamente le frasi inserite e offre suggerimenti basati sull’enorme numero di input storici. Questi modelli potrebbero essere ottimi strumenti per coloro che lavorano come difensori dei bambini. Potrebbe fornire ulteriori informazioni per strutturare e perfezionare i protocolli. Immagina una trascrizione automatica di un’intervista in cui un intervistatore in possesso di un iPad riceve le parole o le frasi evidenziate che potrebbero informare la sua prossima domanda e guidare l’intervista. Aggiunge che questo sarebbe un modo per le interviste di non dover usare le note, e il software attuale potrebbe evidenziare possibili contraddizioni e incongruenze. Per fare ciò, la fase successiva della ricerca sarebbe quella di creare modelli più sofisticati in cui i ricercatori guardino a interazioni specifiche o sequenze particolari di domande per capire quale sia la fonte delle informazioni più rilevanti da un bambino.

Daniele Corbo

Bibliografia: The study will be presented at 2018 ACM International Conference on Multimodal Interaction.

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