sábado, 18 de agosto de 2018
Conducta criminal
en adolescentes: tropicalización del modelo RNR
Durante el año 2015, en México, los juzgados especializados
en adolescentes abrieron 10,647 casos, de los cuales el 89.7% recibieron una
medida sancionatoria (en tanto los adolescentes en cuestión fueron encontrados
responsables de haber cometido un delito), mientras que en tan solo el 10.3% de
los casos los adolescentes fueron declarados inocentes (INEGI, 2016). Con el
cambio de ley hacia el modelo garantista de 2016, muchos de estos adolescentes
salieron de los centros de internamiento, muchos de ellos sin haber cumplido un
programa de tratamiento exitoso, con altas probabilidades de reincidir en
conductas delictivas.
La Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el
Delito (UNODC, 2013), platea que: “La
prevención de conducta delictiva y la reincidencia, requiere intervenciones
efectivas basadas en la comprensión de los factores que representan un riesgo
para los delincuentes y [que] les dificultan el éxito de su reintegración en la
sociedad” (pág. 11). En
consonancia lo con anteriormente mencionado, el Modelo Riesgo- Necesidad-Responsividad (RNR) desarrollado por Andrews y Bonta (2010)
permite identificar factores de riesgo empíricamente asociados a la conducta
criminal, y ha probado ser eficaz en diferentes partes del mundo en lo que
respecta a la evaluación y tratamiento de adolescentes quienes han cometido un
delito.
El modelo está conformado por cuatro grandes factores
(principales) asociados con la conducta delictiva, a saber: historial de conducta criminal, rasgos de
personalidad antisocial, pensamiento antisocial y asociación antisocial (Andrews
& Bonta, 2010). Además contempla otros cuatro factores con capacidad
predictiva moderada: abuso de sustancias,
relaciones familiares y de pareja, uso del tiempo libre y situación escolar y
laboral (Grieger & Hosser, 2014; Nguyen, Arbach-Lucioni, &
Andrés-Pueyo, 2011); De esta manera, se incluyen tanto rasgos estáticos como
los rasgos dinámicos (James, 2015).
El modelo señalado, se aplica en
todas partes del mundo ya sea en adolescentes o con adultos, sin embargo, no
podemos olvidar que se ha generado a partir de estudios sobre todo con
población canadiense, lo que dista de las características propias de población
de nuestro país. Además, la multifactorial de
la delictividad juvenil abarcan aspectos
sociales, psicológicos, biológicos y de la historia de vida (Hoge, 2015), por
lo que las condiciones del adolescente en conflicto con la ley (ACL) mexicano
son muy particulares, en comparación con sus similares latinos. Sin embargo, el
modelo RNR señala la importancia de la prevención de la conducta criminal, ya
sea que los y las adolescentes nunca hayan tenido contacto con el sistema o ya
estén involucrados con él. Es por eso, que resulta importante identificar
aquellos factores del modelo que son aplicables en los y las mexicanas, pues
servirán de directrices para acciones concretas.
Las y los autores Vega- Cauich, Chale-Cervantes, Euan-Catzin
y Cauich-Sonda (2018) en su artículo Ocho Factores de la Conducta Criminal:
aplicabilidad en jóvenes mexicanos, presentan un modelo resultado del
análisis estadístico de los datos de la Encuesta de Cohesión Social para la
Prevención de la Violencia y la Delincuencia (Ecopred) (INEGI, 2014). Para llegar a este modelo,
los autores seleccionaron las
variables de interés que evaluaban cada factor del modelo de Andrews y Bonta,
cuya pertinencia se determinó a partir de un análisis realizado por tres jueces
con formación en psicología jurídica.
Posteriormente, se realizó una regresión
logística binaria que tuvo como variable de respuesta haber tenido o no un
arresto policial en lo que va del año. Es importante señalar que se incluyó la variable
sexo como una variable de control debido a que está asociada de forma
significativa con la conducta antisocial, por lo que se incluyó en el modelo
para eliminar su efecto en otras variables. Todas las demás variables fueron
añadidas en ocho bloques, cada uno de ellos correspondiente a los factores
considerados en el modelo de Andrews y Bonta; mediante el gráfico de residuos
predichos versus probabilidad pronosticada, se confirmó el supuesto (Vega- Cauich, Chale-Cervantes, Euan-Catzin
y Cauich-Sonda, 2018).
Posteriormente, se determinó la aportación y
significancia de cada bloque (factor) al modelo general. Mediante el método de
eliminación con pasos sucesivos hacia atrás, se buscó simplificar el modelo
para conservar solamente aquellas variables que resultaran significativas para
predecir los arrestos. Siguiendo el principio de parsimonia se obtuvo un modelo
final con la menor cantidad de variables posibles y se guardaron las
probabilidades pronosticadas con la finalidad de evaluar la adecuación del
modelo resultante mediante los índices de especificidad y sensibilidad, así
como con empleando el área por debajo de la Curva
ROC (Vega- Cauich,
Chale-Cervantes, Euan-Catzin y Cauich-Sonda, 2018).
El modelo resultante, al igual que el modelo completo, sólo
contempla dos de los cuatro grandes factores y 3 de los factores moderadores
propuestos Andrews y Bonta (2010), en el cuadro siguiente se presenta el
comparativo de ambos modelos:
Como se puede observar los pensamientos pro-criminales, la
personalidad antisocial resultaron significativos y las actividades recreativas prosociales no resultaron significativas
para el modelo. El análisis estadístico del modelo, indicó que es capaz de
clasificar adecuadamente a los y las jóvenes con arrestos recientes respecto a
los que no tuvieron arrestos (Curva
ROC: sensibilidad de .963 y
una especificidad de .999; IC
[95%] = 0.852 -0.884).
Los resultados presentados, fueron
consistentes con otros estudios en los que se encontró que el sexo, la
historial de conducta antisocial, la asociación criminal, el abuso de
sustancias, las pobres relaciones familiares y los problemas con el trabajo y
la escuela están asociados con tener una mayor posibilidad de arresto actual,
resultados acordes con investigaciones anteriores (Bertone, Domínguez,
Vallejos, Muniello, & López, 2013; Herrera, Rueda, & Martínez, 2013;
James, 2015; Martínez-Catena & Redondo, 2013; Ortega Campos, García, de la
Fuente Sánchez, & Zaldívar Basurto, 2012; Cuervo, Villanueva, &
Prado-Gascó, 2017; Ortega Campos, García, de la Fuente Sánchez, & Zaldívar
Basurto, 2012). Esta consistencia sugiere que los factores indicados deberían
ser considerados al realizar programas de prevención o de tratamiento
penitenciario.
Con respecto a las diferencias
encontradas con el modelo original, los autores señalaron que, sus resultados
son parecidos a otros hechos en Australia y Alemania en los que se descartó la
significancia de la personalidad antisocial (McGrath
& Thompson, 2010; Grieger & Hosser, 2014) o en uno realizado en
Singapur en el que los pensamientos pro-criminales tampoco resultaron
significativos (Chu, Yu, Lee, & Zeng, 2014). Por otro lado, estos
resultados podrían deberse a diversos factores como: el tipo de población;
cultura; además la ECOPRED no fue diseñada para medir los ocho grandes como en
otro estudios en los que se usaron instrumentos especializados; y los datos
utilizados en el análisis corresponde a una muestra de adolescentes que no necesariamente están en
conflicto con la ley.
Para
disminuir la violencia y la delincuencia es conveniente que se desarrollen
estrategias, proyectos y programas sociales que tomen en cuenta tanto
indicadores con sustento científico que guíen las estrategias orientadas a la
intervención en temas como la prevención de consumo de sustancias, disminución
del pandillerismo y fomento de amistades positivas, disminución del rezago
escolar, promoción de la convivencia familiar positiva o, en contraparte, la
disminución de la violencia familiar. Lo anterior permitirá el desarrollo de políticas
públicas que sean efectivas y que maximicen el uso de recursos económicos,
personales y administrativos. Es por
eso, que estudios como el de Vega- Cauich, Chale-Cervantes, Euan-Catzin y
Cauich-Sonda (2018), permiten abrir paso a nuevas investigación que coadyuven a
un mejor conocimiento de la población mexicana y al sustento de las acciones
gubernamentales y privadas en favor de los y las adolescentes en conflicto con
la ley.
Referencias
Andrews, D. A., &
Bonta, J. (2010). The Psychology of
Criminal Conduct (5 ed.). New Providence: Anderson Publishing. DOI:10.1017/CBO9781107415324.004
Bertone, M., Domínguez, M.
S., Vallejos, M., Muniello, J., & López, P. (2013). Variables asociadas a
la reincidencia delictiva. Psicopatología Clínica, Legal y Forense, 13
(1) 47-58. Obtenido de: http://masterforense.com/
index.php?option=com_content&view=article&id=87&Itemid=161
Chu, C. M., Yu, H., Lee,
Y., & Zeng, G. (2014). The Utility of the YLS/CMI-SV for Assessing Youth
Offenders in Singapore. Criminal Justice and Behavior, 1437-1457. DOI:10.1177/0093854814537626
Cuervo, K., Villanueva, L.,
& Prado-Gascó, V. (2017). Predicción de la reincidencia juvenil mediante el
YLS/CMI y baremos para su valoración. Revista Mexicana de Psicología, 34
(1) 24-36.
Grieger, L., & Hosser,
D. (2014). Which Risk Factors are Really Predictive?: An Analysis of Andrews
and Bonta’s “Central Eight” Risk Factors for Recidivism in German Youth
Correctional facility Inmates. Criminal Justice and Behavior, 613-634.
DOI:10.1177/0093854813511432
Herrera, M. E., Rueda, A.
A., & Martínez, L. R. (2013). Factores de riesgo que identifican a
adolescentes y jóvenes en conflicto con la ley. Psicología y Salud,
209-216.
Hoge, R. (2015). Risk, Need and Responsivity in Juveniles. [us]: APA, American Psychological
Association.
INEGI. (2014). Encuesta de Cohesión Social para la
Prevención de la Violencia y la Delincuencia: Presentación Ejecutiva. México
DF [mx]: Inegi, Instituto Nacional de Estadística y Geografía.
INEGI.
(2016). Censo Nacional de Impartición de
Justicia Estatal 2016. México DF [mx]: Inegi, Instituto Nacional de
Estadística y Geografía.
rieger,
L., & Hosser, D. (2014). Which Risk Factors are Really Predictive?: An
Analysis of Andrews and Bonta’s “Central Eight” Risk Factors for Recidivism in
German Youth Correctional facility Inmates. Criminal
Justice and Behavior, 613-634. DOI:10.1177/0093854813511432
James, N.
(2015). Risk and Needs Assessment in the
Criminal Justice System. [us].
McGrath,
A., & Thompson, A. P. (2012). The Relative Predictive Validity of the
Static and Dynamic Domain Scores in Risk-Need Assessment of Juvenile Offenders.
Criminal Justice and Behavior, 250-263. DOI:10.1177/0093854811431917
Martínez-Catena,
A., & Redondo, S. (2013). Carreras delictivas juveniles y tratamiento. Zerbitzuan,
171-183. DOI:10.5569/1134-7147.54.12
Nguyen,
T., Arbach-Lucioni, K., & Andrés-Pueyo, A. (2011). Factores de riesgo de la
reincidencia violenta en población penitenciaria. Revista de Derecho Penal y Criminología, 3 epoca (6) 273-294.
Ortega Campos,
E., García, J. G., de la Fuente Sánchez, L., & Zaldívar Basurto, F. (2012).
Meta-análisis de la reincidencia de la conducta antisocial penada en
adolescentes españoles. EduPsykhé: Revista de Psicología y Educación, 11
(1) 171-189.
Ortega-Campos,
E., García-García, J., & Frías-Armenta, M. (2014). Meta-análisis de la
reincidencia criminal en menores: estudio de la investigación española. Revista
Mexicana de Psicología, 31 (2) 111-123.
UNODC.
(2013). Guía de Introducción a la
Prevención de la Reincidencia y la Reintegración Social de Delincuentes. Ginebra [ch]: Unodc, United Nations Office
on Drugs and Crime [Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el
Delito].
Vega Cauich, J. I. , Chale Cervantes, G. M., Euan Catzin, A. J., &
Cauich Sonda, C. C. (2018). Ocho factores de la conducta criminal: Aplicabilidad
en jóvenes mexicanos. Revista Iberoamericana de Psicología issn-l:2027-1786, 11
(1), 65-76. Obtenido de:
https://revistas.iberoamericana.edu.co/index.php/ripsicologia/article/view/1311
