Un modelo informático demuestra que prevenir la extorsión en empresas es más eficiente que combatirla

VALÈNCIA (EP). Francisco Grimaldo, profesor del Departamento de Informática de la Universitat de València (UV), ha desarrollado junto con investigadores mexicanos un modelo informático que permite simular el efecto de la extorsión a empresas y analizar aspectos tales como el PIB, la tasa de desempleo o la inflación. La investigación muestra que los efectos negativos de la extorsión son más leves cuando la población no llega a cometer este crimen que cuando es juzgado.

El proyecto desarrollado por Francisco Grimaldo, en colaboración con el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (México), mide el impacto socioeconómico de la extorsión, un tipo de crimen del que resulta difícil obtener datos porque el número de denuncias se ve reducido por miedo a las represalias.

"El análisis de datos in silico, esto es, generados mediante modelos computacionales de simulación a gran escala, permite escrutar el comportamiento de sistemas complejos como las redes criminales de manera anónima y segura", ha destacado Grimaldo.

El modelo informático incluye los diferentes actores económicos que intervienen en el mercado de bienes, el mercado del trabajo y el mercado de crédito; de modo que, ajustando parámetros como la propensión a hacer uso de la extorsión, el límite que las empresas estarán dispuestas a pagar, o la probabilidad de que estos criminales sean encarcelados, se calculan los indicadores micro y macroeconómicos de esta sociedad simulada.

Los datos analizados muestran cómo un número mayor de extorsionadores aumenta la tasa de desempleo y las desigualdades, además de tener un efecto negativo en el PIB.

Los resultados a los que llega el estudio a través de las dos variables principales del modelo, que son la probabilidad de que la población se convierta en extorsionadora --lo cual dependerá de la capacidad de las autoridades de prevenirla-- y la probabilidad de que los extorsionadores sean encarcelados --dependerá de la efectividad con la que la justicia castigue este crimen--, presentan mejores datos socioeconómicos en un escenario donde se puede prevenir el máximo posible la aparición de actitudes extorsionadoras.

Los autores destacan que una manera posible de prevenir la extorsión sería hacer esta actividad menos rentable para los criminales ya que, según los datos de la investigación, la riqueza de los extorsionadores está fuertemente relacionada con la propensión a denunciar de las empresas. Un sistema de justicia efectivo, que genere confianza en los ciudadanos, también ayudaría en esta prevención.