La técnica del perfil criminológico, entendida como el proceso de inferir características identificativas de un delincuente analizando las evidencias obtenidas en la escena del delito que ha cometido, ha recibido críticas por su dudoso carácter científico y su falta de apoyo teórico y empírico. No obstante, en la actualidad ha surgido un modelo que trabaja en la profesionalización del análisis del comportamiento delictivo en los cuerpos policiales mediante la aplicación de los conocimientos de la psicología a la investigación criminal. Una línea de trabajo iniciada por Canter consiste en la aplicación de la estadística multivariante a hechos criminales esclarecidos para crear tipologías (perfilamiento inductivo), de modo que se pueda ver si existen tipos de personas que cometen con más probabilidad determinados tipos de hechos. En este trabajo se utilizó el análisis de conglomerados bietápico en una muestra de 117 incendios ocurridos durante el año 2011 que ofreció una solución de cinco tipos de incendio (perfiles). Dicho modelo mostraría consistencia con el de años anteriores y es fácilmente interpretable por los agentes policiales, por lo que podría utilizarse ante incendios nuevos cuando se desconozca la identidad de sus responsables.

No abstract

El presente trabajo se encuentra dentro del marco de la Psicología Jurídica. Dentro de este ámbito uno de los aspectos que más interés suscita son los perfiles criminales. Se propone el modelo ENCUIST como modelo de personalidad para la realización del perfil indirecto de la personalidad, con la inclusión de las variables de extroversión/búsqueda de sensaciones, neuroticismo (ansiedad, ira y asco), insensibilidad emocional, impulsividad/agresividad y necesidad de cognición. Mediante la aplicación de modelos de ecuaciones estructurales se analiza tanto la influencia directa como indirecta de dichas variables en el modelo de Gray (BIS/BAS). La muestra está formada por 737 sujetos a los que se aplica el test de personalidad ENCUIST para evaluar los rasgos mencionados. Los resultados de la investigación se discuten a continuación.

Wildfires are a phenomenon of great importance because of their environmental and economic consequences, as well as the human losses they cause. The rate of resolution of arson-caused wildfires is extremely low when compared to other criminal activities. This fact highlights the importance of developing methodologies to assist investigators in the criminal profiling. For that we propose the use of Bayesian networks (BNs), which are a methodology belonging to the field of machine learning. BNs are probabilistic models that have only recently been applied to criminal profiling.We learn a BN model from real data of solved arson-caused wildfires in Spain, and after validation we use it to construct archetypes of the forest fires/arsonists with the aim of better understanding of this phenomenon and help in the task of identification of the culprits. We characterize five different archetypes around author motivation from a quantitative and objective point of view, which are in correspondence with the modes of operation in criminal activities of Shye.