VeriPol fue creado por un equipo internacional de investigadores para ayudar a la policía a identificar denuncias falsas. El sistema utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para analizar una llamada y predecir la probabilidad de que el contenido sea falso. Centra su análisis en tres variables críticas dentro de una denuncia: el modus operandi de la agresión, la morfosintaxis (composición gramatical y lógica) de la información proporcionada y la cantidad de detalles dados por la persona que llama (Objetivo Castilla-La Mancha Noticias, 2018) . El sistema aprende al estar expuesto a dos conjuntos de datos diferentes, uno formado por denuncias falsas y otro formado por denuncias convencionales (Pérez Colomé, 2018). El sistema ha sido probado en más de mil ocasiones desde 2015 por la Policía Nacional Española y ha obtenido una tasa de precisión del 91%. VeriPol se hizo en respuesta al reciente aumento de denuncias inventadas de robos violentos, intimidación y hurtos (Peiró, 2019). Los investigadores afirman que esta herramienta podría ayudar a mejorar la eficiencia de la aplicación de la ley y también desalentar las denuncias falsas (Quijano-Sánchez y otros, 2018).
Aunque el sistema parece eficaz sobre el papel, se deben evaluar los posibles resultados discriminatorios. Por ejemplo, la evaluación de la morfosintaxis de una llamada podría dar lugar a resultados discriminatorios imprevistos. Dado que VeriPol analiza una llamada utilizando el procesamiento del lenguaje natural y utiliza la coherencia y la estructura gramatical como una variable muy considerada, es más probable que el algoritmo reporte una llamada de una persona con menos nivel educativo, o no nativa, como una denuncia inventada (por lo tanto, haciendo un falso positivo). Posibilidades como ésta deben investigarse a fin de salvaguardar a las poblaciones vulnerables contra la discriminación automatizada.
