Una vez que alguien ha sido declarado culpable y sentenciado por un delito, las agencias penitenciarias utilizan herramientas de evaluación de riesgos y necesidades (ARN) para identificar la probabilidad de que esa persona cometa otro delito o viole las reglas de la prisión, la cárcel o la supervisión comunitaria. Las autoridades penitenciarias utilizan instrumentos de ARN para orientar las decisiones sobre programación, apoyo y restricciones destinadas a mejorar la seguridad pública y hacer un mejor uso de los recursos escasos. Durante las últimas décadas, ha proliferado el uso de ARN en los sistemas penitenciarios. De hecho, la gran mayoría de los sistemas correccionales locales, estatales y federales en los Estados Unidos ahora usan algún tipo de ARN. A pesar de las numerosas formas en que los instrumentos de ARN pueden mejorar la política y la práctica correccionales,
En un esfuerzo por ayudar al campo de las correcciones a aprovechar todo el potencial de los instrumentos de ARN, el NIJ publicó recientemente las Directrices para la evaluación de riesgos posteriores a la sentencia . [1] Estas pautas, reunidas por un trío de investigadores y profesionales de las correcciones, se basan en cuatro principios fundamentales para el uso responsable y ético de los ARN: equidad, eficiencia, eficacia y comunicación. Cada uno de estos principios contribuye a una lista de verificación innovadora y práctica de pasos que los profesionales pueden usar para maximizar la confiabilidad y validez de los instrumentos de ARN.
El primer principio, la equidad , sostiene que las herramientas de ARN deben usarse para producir resultados más equitativos. Al diseñar evaluaciones de riesgo, debemos abordar y superar las posibles fuentes de sesgo. Tener en cuenta la posibilidad de sesgo desde el principio puede ayudar a dar forma a los ARN para mitigar las disparidades raciales y étnicas en la forma en que se evalúa a las personas, en lugar de perpetuar esas disparidades. Las disparidades también se pueden reducir cambiando la forma en que se utilizan los ARN, como la entrega de más recursos de programación a quienes más los necesitan. Diseñar para la equidad proporciona a las agencias penitenciarias una estrategia para lograr resultados mejores y más justos.
El segundo principio, la eficiencia, indica que los instrumentos de ARN son más fiables cuando están más automatizados. En este momento, la mayoría de los ARN implican calificar a cada persona manualmente en elementos como antecedentes penales, características demográficas, factores de riesgo dinámicos y participación en programas. Ejecutar un ARN con entradas manuales lleva mucho tiempo y también abre la puerta a una puntuación subjetiva y sesgada. La puntuación asistida por computadora, por el contrario, asegura que las entradas de un ARN sean más consistentes y confiables, lo cual es más justo y también requiere menos tiempo y menos recursos.
Los instrumentos de ARN no solo deben ser justos y eficientes; también deben ser eficaces. Los avances significativos en estadística, ciencia de datos y análisis predictivo han introducido nuevas opciones para herramientas de ARN que hacen mejores predicciones. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen una mayor precisión predictiva y superan algunas de las limitaciones de las técnicas estadísticas más antiguas. También es importante personalizar las herramientas de ARN para la población en la que se utilizarán. Los instrumentos construidos y probados con datos locales funcionarán mejor que los instrumentos estándar diseñados para reclusos de otro estado o jurisdicción.
Por último, más allá de realizar mejoras técnicas en la forma en que se diseñan y aplican los ARN, es igualmente importante centrarse en su implementación. La evaluación del riesgo de las personas debe ir de la mano de una mayor conciencia de los factores de riesgo que les afectan. Con este fin, la mejora de la comunicación es el cuarto principio clave. Necesitamos capacitar al personal penitenciario para que puedan explicar los riesgos y las necesidades y traducirlos en un plan de caso con sanciones e incentivos claros. La comunicación eficaz ayuda a las personas a comprender cómo se pueden abordar sus riesgos y necesidades con la programación, lo que les permite trabajar en los factores que afectan su participación en el crimen. Compartir la información de la evaluación como una cuestión de política de la agencia también promueve la equidad y la transparencia.
La confianza en estos principios producirá herramientas de ARN que reduzcan las disparidades y logren mejores resultados de reincidencia. Aprovechar los métodos mejorados para diseñar estas herramientas puede ayudar a los profesionales de las correcciones de todo el país a construir sistemas de ARN que sean más eficientes de operar y más justos para aquellos que evalúan. Aun así, estos enfoques son nuevos, innovadores y aún no generalizados, lo que abre el camino para una transformación significativa del campo de las correcciones en los próximos años. En palabras de los autores de las pautas, "Creemos que la implementación completa conduciría no solo a un uso más responsable y ético de las herramientas de ARN, sino también a resultados mejores y más equitativos para las poblaciones y los sistemas correccionales".
Acerca de este artículo
La investigación descrita en este artículo fue financiada por NIJ contact 2010F_10097. Este artículo se basa en el libro blanco, Guidelines for Post-Sentencing Risk Assessment (julio de 2021) de Kristofer Bret Bucklen, Grant Duwe y Faye S. Taxman.