El formato de competencia contra la trata creado por Pasos Libres se implementó con éxito en el primer concurso de innovación tecnológica a nivel nacional para combatir la trata de personas en Canadá: la DataJam Against Exploitation.

La competencia financiada por el Gobierno de Canadá y organizado por la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, Fundación Pasos Libres, IBM y el Centro Internacional para la Prevención del Delito (ICPC), reunió a 16 equipos y 75 participantes de Toronto, Vancouver, Victoria, Ottawa, Oshawa, Montreal, Hamilton y Thunder Bay. El evento, se llevó a cabo de forma online del 7 al 17 de mayo, y tuvo como objetivo aumentar la conciencia pública sobre la trata de personas y mejorar la colaboración entre sectores interdisciplinarios en Canadá.

Los participantes asumieron el desafío de diseñar soluciones para proteger de la trata de personas a las comunidades vulnerables; identificar, prevenir y enjuiciar la explotación infantil y juvenil en línea; y explorar la relación entre la trata de personas y  factores socioeconómicos. Durante la DataJam de 11 días y con el apoyo de 49 mentores y expertos, los participantes desarrollaron 15 soluciones innovadoras que se pueden implementar rápidamente para combatir este crimen. Jurados de Pasos Libres, IBM, Traffik Analysis Hub, ICPC y UNODC seleccionaron 3 equipos ganadores y 3 destacados en función del potencial de su solución para abordar los desafíos de la DataJam Against Exploitation e impactar positivamente el campo de la lucha contra la trata de personas.

Primer Lugar: Buyer Resist

En representación de Vancouver, Buyer Resist es un equipo multidisciplinario de jóvenes profesionales apasionados por combatir la trata de personas que cree en el uso de la tecnología para anticiparnos a los tratantes y detenerlos eficazmente. El equipo creó una herramienta para rastrear y analizar servicios de escorts, y ponerlos a disposición de las fuerzas del orden a través de una aplicación web. Se extrajeron los datos de anuncios en tres grandes sitios web de acompañantes en Canadá y Estados Unidos. Cada extracción obtiene tanta información como esté disponible en cada página y es adaptable para admitir anuncios que contienen información diferente. Buyer Resist procesó más de 70.000 anuncios de acompañantes en todo Canadá y analizó los datos para encontrar anuncios similares e identificar conexiones entre ellos.

Segundo Lugar: Scotiabank AMA

Scotiabank AMA, de Toronto, es un equipo de científicos de datos que trabaja en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático para varios casos de uso contra el lavado de dinero (AML), como el monitoreo de transacciones y la calificación de riesgo del cliente. El equipo reunió tres modelos de agrupación de texto para clasificar anuncios de personas o grupos similares para una mayor investigación. Al incorporar información de ubicación e identificar patrones de viaje, la solución ayuda a detectar posibles anuncios de explotación sexual, establecer alertas y asesorar a posibles víctimas. Durante la competencia, el equipo proceso más de 20.000 anuncios de 4 importantes ciudades canadienses (Toronto, Calgary, Vancouver y Ottawa), identificando 15 grupos sospechosos y 373 anuncios potenciales de trata sexual.

Tercer Lugar: CDL Team

En representación de la ciudad de Montreal, los miembros del equipo de CDL están afiliados al Montreal Institute of Learning Algorithms y tienen experiencia en diversas áreas, incluido el aprendizaje automático, el análisis de redes, el procesamiento de texto e imágenes y la criminología. El equipo desarrolló Red-light, una herramienta de inteligencia artificial  que incluye un rastreador web, un módulo de procesamiento de imágenes, un extractor de entidades, un generador de gráficos, un detector de M.O. y un filtro de spam, presentando en última instancia grupos de anuncios relacionados clasificados en orden de sospecha.

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