Split Up es un sistema de apoyo a la toma de decisiones inteligente, que hace predicciones sobre la distribución de los bienes matrimoniales después del divorcio en Australia. Está diseñado para asistir a jueces, registradores del Tribunal de Familia de Australia, mediadores y abogados.
Split Up opera como un sistema híbrido, combinando el razonamiento basado en reglas con la teoría de las redes neuronales. El razonamiento basado en reglas opera dentro de parámetros estrictos, en la forma:
SI <condición(es)> entonces <acción>.
Por otro lado, las redes neuronales se consideran mejor adaptadas para generar decisiones en dominios inciertos, ya que pueden ser entrenadas para ponderar los factores considerados por los responsables de la toma de decisiones judiciales a partir de los datos del caso. Sin embargo, no proporcionan una explicación para las conclusiones que alcanzan. Split_up, con vistas a superar esta deficiencia, utiliza las estructuras de argumento propuestas por Toulmin como base para representaciones a partir de las cuales se pueden generar explicaciones.
Aplicación
En la legislación familiar de Australia, un juez, al determinar la distribución de los bienes, procederá como sigue:
1. Identificar los activos de la marriage que forman parte del fondo común.
2. Establecer el porcentaje del fondo común que recibirá cada parte.
3. Determinar el orden final de los bienes en consonancia con las decisiones tomadas en los puntos 1 y 2.
Split_Up implementa las etapas 1 y 2: la determinación del fondo común y la predicción de una división en porcentajes.
= Determinación del fondo común =
Dado que la determinación de los bienes matrimoniales se basa en reglas, se implementa utilizando gráficos dirigidos. Sin embargo, la división en porcentajes entre las partes es discrecional, ya que un juez tiene un amplio margen de discreción para considerar las contribuciones de cada parte a la marriage según el artículo 79(4) de la Ley de Familia de 1975. En términos generales, las contribuciones pueden considerarse financieras o no financieras. La parte que pueda demostrar una contribución mayor a la relación matrimonial recibirá una proporción mayor de los activos. El tribunal puede también considerar los recursos financieros y las necesidades futuras de cada parte según el artículo 75(2) de la Ley de Familia de 1975. Estas necesidades pueden incluir factores como la imposibilidad de obtener empleo, el cuidado continuo de un menor de 18 años o gastos médicos. Esto significa que diferentes jueces pueden y llegarán a conclusiones diferentes basadas en los mismos hechos, ya que cada juez asigna diferentes pesos relevantes a cada factor. Split_up determina la división en porcentajes mediante una combinación de razonamiento basado en reglas y redes neuronales.
= Determinación de la división en porcentajes =
Para determinar cómo los jueces ponderan los diferentes factores, se utilizaron 103 sentencias escritas de casos comunes para establecer una base de datos que comprende 94 factores relevantes para la determinación de la división en porcentajes.
Los factores relevantes para la determinación de la división en porcentajes son:
Las contribuciones pasadas de un esposo en comparación con las de una esposa
Las necesidades futuras del esposo en comparación con las de la esposa
La riqueza del matrimonio
Los factores relevantes para la determinación de las contribuciones pasadas son:
Las contribuciones directas e indirectas de ambas partes
La duración del matrimonio
Las contribuciones relativas de ambas partes al rol del hogar
La jerarquía proporciona una estructura que se utiliza para descomponer la tarea de predecir un resultado en 35 subtareas. Las salidas de tareas más bajas en la jerarquía se utilizan como entrada en subtareas más altas en la jerarquía. Cada subtarea se trata como un ejercicio de minería de datos más pequeño y separado. Veintiuno de los arcos sólidos representan inferencias realizadas con el uso de conjuntos de reglas. Por ejemplo, el nivel de riqueza del matrimonio se determina mediante una regla que utiliza el valor del fondo común.
Por otro lado, los catorce arcos discontinuos establecen inferencias realizadas con el uso de redes neuronales. Estos reciben su nombre del hecho de que se asemejan a un sistema nervioso en el cerebro. Consisten en muchos elementos de procesamiento autoajustables que cooperan en una red densamente interconectada. Cada elemento de procesamiento genera una única salida que se transmite al otro elemento de procesamiento. La señal de salida de un elemento de procesamiento depende de la entrada a este elemento, es decir, cada entrada se controla por un factor de ponderación que determina la cantidad de influencia que tendrá en la salida. La fuerza de los factores de ponderación se ajusta de manera autónoma por el elemento de procesamiento a medida que se procesan los datos.
En Split_Up, la red neuronal es una técnica estadística para aprender los pesos de cada uno de los atributos relevantes utilizados en la determinación de la división en porcentajes de los bienes matrimoniales. Por lo tanto, las entradas a la red neuronal son las contribuciones, las necesidades futuras y la riqueza, y la salida es la división en porcentajes predicha.
En cada arco hay un peso estadístico. Utilizando la retroalimentación, la red neuronal aprende el patrón necesario para reconocer la predicción. Se entrena repetidamente expuesta a ejemplos del problema y aprendiendo la importancia (ponderaciones) de los nodos de entrada.
Se dice que la red neuronal utilizada por Split_up generaliza bien si la salida de la red es correcta (o casi correcta) para ejemplos no vistos durante el entrenamiento, lo que la clasifica como un sistema inteligente.
= Estructura de Argumento de Toulmin =
Dado que el aprendizaje de estos pesos se basa principalmente en estadísticas, no se modela directamente el conocimiento del dominio de las reglas y principios legales. Sin embargo, las explicaciones para una conclusión legal en un dominio tan discrecional como la determinación de la distribución de los bienes después del divorcio son al menos tan importantes como la conclusión alcanzada. Por lo tanto, los creadores de Split_Up utilizaron las estructuras de argumento de Toulmin para proporcionar explicaciones independientes de las conclusiones alcanzadas.
Estas operan sobre la base de que cada argumento hace una aseveración basada en algunos datos. La aseveración del argumento es la reivindicación del argumento. Dado que conocer los datos y la reivindicación no necesariamente significa que la reivindicación siga de los datos, se requiere un mecanismo para justificar la reivindicación a la luz de los datos. La justificación se conoce como la garantía. El respaldo de un argumento respalda la validez de la garantía. En el dominio legal, esto es típicamente una referencia a una estatuto o una jurisprudencia.
Aquí, una red neuronal (o reglas) produce una conclusión a partir de los datos de un argumento y se reproducen los datos, la garantía y el respaldo para generar una explicación.
Es destacable, sin embargo, que la garantía del argumento se reproduce como una explicación independientemente de los valores de la reivindicación utilizados. Esta falta de sensibilidad a la reivindicación debe superarse por diferentes usuarios, es decir, el juez, los representantes de la esposa y los representantes del esposo, a quienes se alienta a usar el sistema para preparar sus casos, pero no para depender exclusivamente de sus resultados.
Referencias