Identificación de redes de trata de personas:

Este estudio se enfoca en la identificación de redes de trata de personas a través de anuncios en línea de escorts en Colombia, combinando técnicas avanzadas de matemáticas, estadísticas y computación para apoyar la toma de decisiones en políticas públicas y en investigaciones criminales. La metodología utilizada incluye un proceso de web scraping para recolectar grandes volúmenes de datos de anuncios, seguido de la extracción de información mediante expresiones regulares para identificar patrones que sugieran la existencia de trata, como el uso repetido de números telefónicos o la oferta de múltiples víctimas. Para procesar estos textos y detectar relaciones ocultas entre las publicaciones, se emplearon redes neuronales y técnicas de aprendizaje por contraste, lo que permitió clasificar los anuncios y descubrir similitudes en la forma de escribir, entre otros indicadores de actividad sospechosa. En un periodo de 90 días, se lograron recolectar más de 260,000 publicaciones, donde los modelos implementados identificaron agrupaciones (clusters) de datos con características comunes, sugiriendo que las publicaciones conectadas tienen una alta probabilidad de estar relacionadas con redes de trata. Aunque los resultados muestran el potencial del enfoque para facilitar la labor de investigadores y autoridades, se reconoce que el modelo aún necesita mejoras adicionales para optimizar su capacidad de detección y aplicación en investigaciones reales.