Científicas de la UGR diseñan una nueva técnica forense que permite identificar un cadáver con fotos sonrientes de sus redes sociales

E+I+D+i - IndeGranada - Miércoles, 21 de Septiembre de 2022
Científicas de la Universidad de Granada (UGR) han diseñado una nueva técnica forense que permite identificar un cadáver a partir de las fotografías que una persona ha publicado en sus redes sociales, concretamente en aquellas en las que aparece sonriendo. Te informamos.
Imagen de una fotografía con personas sonriendo en una red social.
UGR
Imagen de una fotografía con personas sonriendo en una red social.

Su trabajo, en el que colabora la Academia Polaca de Ciencias de Breslavia (Wroclaw, Polonia), ha sido publicado en la revista científica Forensic Science International, según ha informado este miércoles la UGR en una nota de prensa.

La morfología de los dientes puede ser un carácter individualizante si se tienen en cuenta características como el tamaño, la presencia de diastemas, o de torsiones dentales

En este trabajo se presenta un método experimental de identificación que se basa en el análisis del perfil de los dientes anteriores de un sujeto, que son los que se ven cuando una persona sonríe. La morfología de los dientes puede ser un carácter individualizante si se tienen en cuenta características como el tamaño, la presencia de diastemas, o de torsiones dentales.

A pesar de ofrecer resultados menos confiables que los recogidos en los protocolos internacionales, esta técnica tiene la ventaja de poder "acceder a los datos antemortem aportados por los familiares, como las fotos que la persona fallecida publicó en sus redes sociales, como Instagram o Facebook, antes de morir".

Otro aspecto abordado en esta investigación es el análisis de la distorsión provocada en las imágenes al utilizar objetivos de diferente distancia focal. Los resultados obtenidos sin duda abren vías alternativas de identificación de personas desaparecidas o fallecidas en contextos de vulneración del Derecho Internacional Humanitario recogido por la Organización de las Naciones Unidas.

Una de las líneas de investigación que se viene desarrollando en el Área de Antropología Física de la UGR tiene como objetivo desarrollar métodos de identificación humana alternativos a los recogidos en los protocolos internacionales

Una de las líneas de investigación que se viene desarrollando en el Área de Antropología Física de la UGR tiene como objetivo desarrollar métodos de identificación humana alternativos a los recogidos en los protocolos internacionales. En la actualidad, los únicos métodos reconocidos son los que se basan en la dactiloscopia (huellas dactilares), la odontología y la genética.

Sin embargo, son muchos los contextos en los que no se pueden utilizar, ya que las personas desaparecidas/fallecidas proceden de entornos socioculturales o países en los que no existen bases de datos de huellas dactilares, o no hay recursos para obtener odontogramas o perfiles de ADN.

Como explican las autoras de este trabajo, "identificar es comparar, por lo que se necesita tener datos antemortem y postmortem. En estos contextos, se están buscando métodos alternativos que permitan analizar recursos fáciles de obtener por parte de los familiares con aquellos recogidos en las personas o cadáveres de los fallecidos/desaparecidos.

Este trabajo abre por tanto un amplísimo abanico de posibilidades para identificar a una persona, ya que es la era de la comunicación y de compartir imágenes, por lo que el uso de las redes sociales ha trascendido a nivel global.

La autora principal de esta investigación es Melania Mazur, de la Sección de Huellas Dactilares y Antropología Forense del Departamento de Criminalística del Instituto de Investigación Forense en Cracovia (Polonia), con la colaboración de Katarzyna Górka, investigadora del departamento de Antropología (Instituto Hirszfeld de Inmunología y Terapia Experimental de la Academia Polaca de Ciencias de Breslavia) e Inmaculada Alemán, catedrática del departamento de Medicina Legal, Toxicología y Antropología Física de la UGR.