3.5 Tests cuestionarios psicotécnicos en materia de incendios y elaboración del perfil psicosocial del incendiario forestal. Campaña de prevención de incendios forestales correspondiente al año 2017
Respecto a la investigación científica sobre el perfil psicosocial del incendiario forestal, durante el año 2017 se llevó a cabo la décima campaña anual de recopilación de datos. Este proyecto, iniciado por mandato de la Fiscalía en el año 2007, y liderado por un equipo científico compuesto por miembros de la Sección de Análisis del Comportamiento Delictivo (SACD) de la Unidad Técnica de Policía Judicial de la Guardia Civil y de la Universidad Autónoma de Madrid, pretende encontrar relaciones predictivas entre tipos de incendio forestal y características de las personas que los perpetran, a fin de ayudar a los Agentes de la Autoridad con responsabilidades en la investigación policial de estos siniestros a identificar a sus autores, incrementando la tasa de esclarecimiento.
Durante el año 2017 se mantuvieron los avances conseguidos en años anteriores, consistentes en la recopilación de cuestionarios online a través de la página web https://ig-neo.icfs.es y la implicación de los enlaces provinciales. Sin embargo, no ha sido posible contar con una persona que llevase a cabo funciones de monitor de campo, debido a que no se ha dispuesto de becas de la Fundación Guardia Civil ni de la Universidad Autónoma de Madrid, como en años anteriores. La labor del monitor de campo consistía en ponerse en contacto con los investigadores cada vez que se producía una detención o imputación por incendio forestal, solicitando la grabación del cuestionario, lo que aumentó notablemente el porcentaje de formularios que se recopilaban. De este modo, durante el año 2017 se han cumplimentado 331 cuestionarios on-line sobre incendios esclarecidos y teniendo en cuenta que se han identificado a 555 posibles autores (67 detenidos y 488 investigados), esa cifra supone el 60% de los posibles. Lo que significa que se ha recogido un 17% menos de muestra que el año anterior. En cualquier caso, la base de datos ya cuenta con 2926 incendios forestales y aunque no todos los casos serían válidos para realizar los análisis, se dispondría ya de una muestra suficiente para realizar predicciones en casos sin esclarecer, verdadero objetivo del estudio. En cualquier caso, está a punto de firmarse un nuevo convenio al respecto con la Fundación de Biodiversidad que permitirá nuevos medios materiales y personales para continuar con la labor.
La Comunidad Autónoma que más cuestionarios ha aportado ha sido Galicia (109 incendios, un 33%), seguida de Andalucía (77, un 23%). Por provincias, destacan Orense (54 incendios con autor), Asturias (39) y La Coruña (21).
En cuanto a la motivación, según la opinión del investigador, el 62% se debieron a imprudencias graves, el 10% a la obtención de un beneficio, el 5% a venganzas o conflictos sociales y solo un 4% a trastornos mentales, contando con un 19% en que no se pudo determinar. Llama la atención que en la mayoría de imprudencias y de incendios cometidos por obtención de beneficio estuvieron implicadas prácticas tradicionales inadecuadas (quemas agrícolas y ganaderas).
Los análisis estadísticos mantienen la propuesta de 5 perfiles principales de incendio forestal de carácter «operativo», encontrados en años anteriores (beneficio, venganza, sin sentido, imprudente grave e imprudente leve), que llevan aparejados cada uno su propio perfil de autor.
En próximas campañas conviene fomentar el cuestionario predictivo por parte del investigador, en aquellos casos que se encuentren sin esclarecer, verdadero objetivo del proyecto. El agente debe cumplimentar un sencillo formulario con los datos del incendio que está investigando y el sistema le informa inmediatamente del tipo de hecho al que más se le parece, y lo que es más importante, de las características principales del tipo de persona que lo suele cometer, lo que podría suponer una pista a utilizar durante las pesquisas. Durante el año 2017 este cuestionario predictivo solo se utilizó en 6 ocasiones. Además, sería importante perfeccionar este sistema experto empleando un procedimiento de inteligencia artificial denominado redes bayesianas. Desde hace 2 campañas se dispone de un prototipo (https://xtibau.shinyapps.io/App0/) y si se almacenan las respuestas en un servidor apropiado, este sistema tendría capacidad de auto-aprendizaje, es decir, el algoritmo iría perfeccionando sus predicciones de manera autónoma según se fuesen incluyendo nuevos casos esclarecidos, lo que evitaría tener que realizar análisis estadísticos anuales.