El software de verificación automática de firmas amenaza con privar de derechos a los votantes estadounidenses


A principios de octubre, se habían solicitado o enviado más de 84,2 millones de papeletas de voto por correo a los votantes estadounidenses en 47 estados y el Distrito de Columbia antes de las elecciones generales estadounidenses. Según algunas estimaciones, la oscilación del estado de Florida ya ha duplicado el total de 1 millón de California. En las semanas previas al 3 de noviembre, casi 2 millones de votantes emitieron su voto por correo.

Los retrasos en la revisión de las papeletas de voto por correo retrasarán los resultados de las elecciones. Se espera que tareas como el procesamiento de las boletas (verificar a los votantes y separar esa información de sus papeletas de votación) tomen más tiempo que en años anteriores. Las tecnologías existentes podrían acelerar algunos procesos, p. Ej. B. Software que compara firmas en sobres de boletas con registros de votantes. (Treinta y tres estados requieren que las firmas de los votantes sean validadas). Sin embargo, muchos se preguntan si los algoritmos que subyacen a este software podrían estar sesgados en contra de ciertos distritos electorales.

Así es como funciona la verificación de firmas

La categoría de algoritmos para verificar la firma en las papeletas se llama verificación de firma «fuera de línea» porque se basa en imágenes de firmas cuando la información en tiempo real (como la presión hacia abajo de un bolígrafo) no está disponible. Los algoritmos de verificación de firmas sin conexión se entrenan en conjuntos de datos que intentan capturar dos tipos de características: características globales que describen las firmas como un todo y características locales que describen partes individuales de las firmas (como la simetría y las direcciones de los trazos).

Se han publicado varios estudios sobre la verificación automática de firmas, el más reciente del Departamento de Ciencias Forenses de la Universidad Central de Policía de Taiwán. El estudio encontró que un algoritmo entrenado en un conjunto de datos de código abierto de la Conferencia Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Documentos logró una precisión de entre 94,37% y 99,96%. Un artículo más completo publicado en el Revista EURASIP sobre avances en el procesamiento de señales concluyó que la precisión de los algoritmos de emparejamiento variaba según los datos utilizados. Las tasas de identificación estaban entre 74,3% para un algoritmo que se entrenó con muestras de 1.000 autores y 96,7% para un algoritmo que se entrenó en un conjunto de datos con 657 autores.

Portia Allen-Kyle encabeza la Unión Estadounidense de Libertades Civiles (ACLU) de defensa no litigiosa de Alabama. Ella señala que el software de coincidencia de firmas automatizado a menudo está capacitado en escritura a mano monolingüe (es decir, en inglés) para refinar el algoritmo que producirá las mejores coincidencias. Ciertos votantes, p. Ej. B. Las personas con discapacidades intelectuales o físicas, afecciones relacionadas con el estrés o quienes no escriben en inglés pueden correr un mayor riesgo de que su voz sea rechazada. Incluso los votantes con nombres cortos y guiones están en desventaja, ya que los errores ocurren con mayor frecuencia con firmas con menos «puntos de inflexión e intersecciones».

Según NBC, se perdieron más de 750.000 papeletas de voto por correo en las elecciones de 2016 y 2018 debido a diferencias de firmas. Y una encuesta reciente de la ACLU encontró que los votantes de color de Florida representaron menos del 28% de los votantes ausentes en 2018, pero el 47% de todas las boletas fueron rechazadas, y los funcionarios militares y no estatales también vieron tasas de rechazo desproporcionadamente altas.

Los puntos de referencia para el software de verificación de firmas en uso aún son difíciles de encontrar, pero un estudio de 2020 publicado por el Laboratorio de Políticas y Leyes de la Universidad de Stanford encontró que los sistemas de coincidencia de firmas en California aumentaron la tasa de rechazo en 1 en países sin verificación humana , 7 puntos (74%) aumentaron. La cofundadora de Allen-Kyle and Surveillance Technology Oversight Project, Liz O’Sullivan, señala que muchos votantes ahora se registran en una agencia de vehículos motorizados que digitaliza su firma mediante un bloc de firmas, y que estas firmas son diferentes de ellos. que están escritas a mano en papel porque las personas mueven las manos de manera diferente y porque las almohadillas tienen una resolución baja.

“Incluso desde un punto de vista no técnico, es más probable que la verificación de firmas impulsada por IA o alguna otra forma de automatización identifique a las personas que han sufrido un cambio de nombre. Esto significa que las mujeres casadas, los transexuales o los sobrevivientes de abuso doméstico tienen una probabilidad desproporcionada de votar ”, dijo O’Sullivan a VentureBeat por correo electrónico.

Proveedor de software

Reuters informa que al menos 70 condados en ocho estados están utilizando inteligencia artificial en las boletas postales para aliviar la carga de trabajo de los empleados para hacer cumplir las reglas de firma. La mayoría obtuvo el software de Parascript, un desarrollador de soluciones de captura y reconocimiento de documentos en Colorado.

Para adaptarse a la imprevisibilidad de los campos de firmas en los borradores de las papeletas de votación y el equipo de escaneo, Parascript permite a los funcionarios electorales establecer su propia puntuación mínima para aprobar firmas. La variabilidad en el rendimiento es evidente en Colorado, según Colorado, donde el software de Parascript aprueba el 40% de las firmas en el condado de Douglas, el 20% en el condado de Denver y el 50% en Larimer. Según los informes, la tasa de aprobación para el condado de Adams aumentó a medida que el área de la firma estaba envuelta en sobres, creando imágenes más legibles, mientras que el porcentaje de Larimer disminuyó a medida que más coincidencias de firmas provenían de registros difusos de vehículos.

Algunos estados ofrecen un recurso si la verificación automática da como resultado un rechazo. En el condado de Sarasota, Florida, los funcionarios envían una carta a los votantes cuyas boletas han sido impugnadas e intentan enviarles un mensaje de texto o llamarlos si el condado tiene su número de teléfono. Más allá de Florida, 17 estados requieren que se notifique a los votantes si falta una firma o discrepancia y que se les dé la oportunidad de corregirla, aunque los protocolos varían. Un estudio publicado por investigadores de la Universidad de Florida encontró que los condados más pequeños a menudo simplemente envían mensajes que pueden no recibirse antes de la fecha límite de votación.

La falta de transparencia agrava los desafíos asociados con la verificación automática de firmas. La Comisión de Asistencia Electoral de EE. UU., Que actúa como cámara de compensación nacional y fuente de información para la administración electoral, dice que el software solo debe configurarse para aceptar coincidencias de firmas casi perfectas y que las personas deben verificar una muestra. Sin embargo, la Comisión no establece tasas de error o tamaños de muestra aceptables, y los proveedores de verificación automatizada de firmas como Parascript no están obligados a publicar sus tasas de error.

Las partes interesadas continúan enfrentando desafíos legales relacionados con la verificación de firmas gubernamentales. En una de esas demandas, la Corte Suprema de Pensilvania dictaminó el viernes pasado que las papeletas de votación por correo no pueden rechazarse si la firma de un votante se ve diferente a la firma en su formulario de registro.

«Si el software usa reconocimiento de imágenes, probablemente sea algún tipo de red neuronal», dijo O’Sullivan. “Están sujetos a todos los prejuicios habituales: todo lo que no está adecuadamente representado en los datos de entrenamiento es peor de realizar. Piense en los nombres de inmigrantes, especialmente aquellos con caracteres que no son en inglés, incluidas las marcas de acento ”, dijo O’Sullivan a VentureBeat. “Sin embargo, estos algoritmos no están disponibles para uso público. ¿Cómo podríamos probarlos? ¿Cómo podemos confiar en sus afirmaciones? Por este motivo, las herramientas y los organismos de verificación independientes utilizados en el servicio público deben estar a disposición del público para validar estas pruebas. «


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