Un indicator sau mai mulți Un indicator sau mai mulți? Evaluarea probabilității pentru liberarea condiționată Bogdan Voicu Academia Română: Institutul de Cercetare a Calității Vieții

Motivație Fapte Întrebarea de cercetare Multe sisteme penitenciare folosesc algoritmi predictive pentru a informa deciziile de eliberare condiționată (a se vedea prezentarea Anei) Cele mai multe se bazează ăe prezicerea probabilității de a recidiva. Ele utilizează trăsăturile celor eliberați și care revin în sistem și le compară cu cele ale celor cenu au revenit în închisoare. Concluziile sunt folosite pentru a estima probabilitatea de recidivă a celor ce sunt în prezent încarcerați Se poate crește precizia estimării?

Cum să creștem precizia (2) Idea Structural Equation Modelling (SEM se bazează pe o idee simplă de la jumătate secoluluial XX-lea, din științele socio-comportamentale. Oamenii sunt ființe coerente, iar atitudinile și comportamentele lor reflectă trăsături latente. Aceste trăsături nu sunt direct observabișe, dar pot fi evaluate și identificate prin manifestările lor.) Există variație între itemi, dar ei covariază puternic Chui, W. H., Wu, J., Kwok, Y. Y., & Liu, L. (2017). Validation of the Offending-Related Attitudes Questionnaire of CRIME-PICS II Scale (Chinese). Research on Social Work Practice, 27(1), 80-90.

Cum să creștem precizia (2) Intuitiv Consecință Tendința spre comportament infracțional poate fi reflectat în : recidivă : comportament ”rău” în penitenciar : absența unui comportament ”bun” (prosocial) în timpul detenției Etc. De ce nu am folosi mai mulți indicatori pentru a caracteriza probabilitățile de a avea comportament infracțional?

Context România indicatori 3 comisii: C1 C2 C3 Date despre deținuți colectate începând cu 2016 România indicatori 3 comisii: C1 C2 C3 Apoi ... Comportament post-eliberare Sacțiuni și recompense Evaluări anterioare (schimbări de regim) Recidivă

exemplu Practic: C3 (1) Precizia estimării Evaluarea nr. 1: probabilitatea de recidivă 2012 Bazată pe date despre deținuți eliberați în 2012- 2013 Avantaje: - evaluează recidiva efectivă - eșantion mare (22 mii) - timp suficient de la liberare Dezavantajes: - legislația s-a schimbat - nu sunt dispobinile multe informații despre cei eliberați => precizie redusă Observations 22356 Pseudo R-squared 0.046 AUC: 0.670

exemplu Practic: C3 (2) Evaluarea nr. 2: probabilitatea de recidivă 2018 Bazat pe date despre reveniri în 2018, de la IGP și ANP, combinate cu datele ANP Avantaje: - evaluează recidiva efectivă - survival analysis - o mulțime de informații disponibile Dezavantaje: - eșantion mai mic (dar suficient de mare!) - timp scurt de la liberare => precizie mică - legislație în schimbare (!!!) - Weibull parametric survival model (nu este implementabil folosind softul actual al ANP) precision Observations 4428 Pseudo R-squared 0.035 (Cox!)

exemplu Practic: C3 (3) Estimarea preciziei Evaluarea nr. 3: probabilitatea de a fi liberat Bazată pe deciziile judecătorilor/comisiei (C3) Avantaje: - eșantion decent (4 thousands) - multe informații luate în calcul - precizie bună Disadvantage: - legislația în perpetuă schimbare - nu chiar comportament criminal, ci așteptări ale comisiei/judecătorilor

Operații de efectuat, 20 de exemple Deținut basic info indicatorii recomandarea Decizia reală confussion matrix Regim abateri probab liberare 2012 reoffending risk 2018 hazard risk bazată pe decizii anterioare based on risks Combinat Bazat pe decizii combinat Fără abateri Cu abateri liberat 1 semideschis f.grave YES 2 deschis NO 3 fără abateri 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Max. siguranță 14 15 16 17 închis 18 19 20 thresholds >.8 >.6 <.2 <.09 1 4 2 5 7 3 6 8

bazată pe decizii anterioare Deținut basic info indicatorii recomandarea Decizia reală confussion matrix Regim abateri probab liberare 2012 reoffending risk 2018 hazard risk bazată pe decizii anterioare based on risks Combinat Bazat pe decizii combinat Fără abateri Cu abateri liberat 1 semideschis f.grave 0,778 0,679 eliberare YES concordanță 2 deschis 0,726 0,378 a nu se elibera NO 3 fără abateri 0,824 0,325 4 0,671 0,232 aproape de eliberare parțial 5 0,660 0,299 6 0,338 0,160 NECONCORDANȚĂ 7 0,575 0,615 8 0,801 „ 9 0,755 0,728 10 0,516 0,171 11 0,491 0,258 12 0,699 0,319 13 Max. siguranță 0,776 0,334 14 0,835 0,889 15 0,783 0,714 16 0,702 0,665 17 închis 0,935 0,559 18 0,779 0,689 19 0,308 0,137 20 0,197 0,029 >.8 >.6 <.2 <.09 30% wrong 45% close 25% correct Results

bazată pe decizii anterioare Deținut basic info indicatorii recomandarea Decizia reală confussion matrix Regim abateri probab liberare 2012 reoffending risk 2018 hazard risk bazată pe decizii anterioare based on risks Combinat Bazat pe decizii combinat Fără abateri Cu abateri liberat 1 semideschis f.grave 0,778 0,679 0,345 0,094 eliberare aproape de eliberare YES concordanță parțial 2 deschis 0,726 0,378 0,033 0,071 a nu se elibera nevoie de info NO NECONCORDANȚĂ 3 fără abateri 0,824 0,325 0,351 0,082 4 0,671 0,232 0,501 0,079 5 0,660 0,299 0,338 0,087 6 0,160 0,092 7 0,575 0,615 0,162 0,096 8 0,801 0,400 0,377 0,083 9 0,755 0,728 0,411 0,089 10 0,516 0,171 0,172 11 0,491 0,258 0,247 0,097 12 0,699 0,319 0,183 13 Max. siguranță 0,776 0,334 0,211 0,140 14 0,835 0,889 0,214 15 0,783 0,714 0,144 0,124 16 0,702 0,665 0,357 17 închis 0,935 0,559 0,205 0,085 18 0,779 0,689 0,122 19 0,308 0,137 0,558 20 0,197 0,029 0,161 0,113 >.8 >.6 <.2 <.09 30% wrong 15% wrong 45% close 35% close 50% close 25% correct 35% correct Results

Results confussion matrix 30% wrong 15% wrong 45% close 35% close Bazat pe decizii based on risks combinat 30% wrong 15% wrong 45% close 35% close 50% close 25% correct 35% correct Combinat este mult mai bine!

DiscuȚie Ce facem cu legitimitatea? E nevoie de coerență cu decizia comisie/judecătorului sau cu revenirea?? Cum să rezolvăm instabilitatea legislativă? Măsurarea multi-index pare a fi o soluție în acest sens ...