マドリード・カルロス3世大学（UC3M）の研究チームが、声のトーンやリズム、強度といった副言語的特徴を分析して性暴力被害の兆候を検出するAI技術を開発した。この技術は、声のスペクトログラムを用いた深層学習モデルにより、心理的ストレスやトラウマのバイオマーカーを識別。電話相談窓口や遠隔医療サービスなど、個人のプライバシーを守りながら被害の早期発見が可能になる。 研究は『Applied Sciences』誌に掲載され、敵対的学習（adversarial）アーキテクチャを採用。人間の脳が感情を直感的に読み取るプロセスを模倣し、声の周波数特性に基づいて被害者と非被害者を識別できる。実験では、仮想現実環境で暴力映像を視聴させ、参加者の声の変化を記録。結果として、過去に暴力を経験した人々とそうでない人の声に顕著な差が見られた。これは予期せぬ発見であり、声の分析だけで被害の有無を推定可能であることを示した。 この技術の応用は多岐にわたり、医療現場での精神健康リスクの非侵襲的スクリーニングや、仮想アシスタント、ソーシャルケアプラットフォームへの統合が期待される。特に、被害者が自らの状態に気づく前に対応できれば、深刻な事態を未然に防ぐ可能性がある。研究者であるカルメン・ペラエス・モレノ教授は、「被害者が声を上げる前に対処できるようになれば、回復のプロセスははるかに早期から始まる」と強調する。 この研究は、UC3M4Safetyチームが主導する「Bindiプロジェクト」の一環。ジェンダー暴力の予防、証拠収集、早期支援を目的としており、電子工学、社会学、人文科学など15分野以上の専門家が協力。プロジェクトリーダーのセリヤ・ロペス・オングイル氏は、「技術は社会的課題に貢献できる。被害者の回復を支えるために、科学と社会の連携が不可欠だ」と述べている。