Uncovering social-contextual and individual mental health factors associated with violence via computational inference.

Artículo empírico que examina los factores sociocontextuales e individuales asociados con actos de violencia confesos en 26.349 exmiembros de grupos armados ilegales en Colombia. Los autores emplearon aprendizaje profundo y aprendizaje automático derivado de características para evaluar 162 predictores potenciales de violencia en sus dimensiones consecuencialista, apetitiva, vengativa y reactiva. Los hallazgos indican que los factores contextuales (adversidades en redes sociales, identificación con grupos y normalización de la violencia) fueron más determinantes que los factores individuales, aunque rasgos de personalidad como borderline, paranoia y antisocialidad, así como síntomas psiquiátricos, también mostraron asociación con la violencia histórica. El modelo de aprendizaje profundo alcanzó alta precisión clasificatoria en poblaciones vulnerables.

Puntos clave

• Los factores contextuales como adversidades de red social, identificación con grupos y normalización de violencia predijeron la violencia mejor que los factores individuales en exmiembros de grupos armados.
• El aprendizaje profundo discriminó con alta precisión actos de violencia confesos en sus cuatro dominios (consecuencialista, apetitivo, vengativo, reactivo) a partir de 162 predictores potenciales.
• Los rasgos de personalidad borderline, paranoia y antisocialidad fueron los factores individuales más asociados con actos históricos de violencia en esta población.

Para quién: Psicólogos clínicos, investigadores en violencia y salud pública, y profesionales de intervención en conflicto interesados en identificar determinantes de violencia mediante métodos computacionales en poblaciones vulnerables.