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Crean modelo para detectar riesgo de trabajo forzoso en buques dedicadas a la pesca

Crean modelo para detectar riesgo de trabajo forzoso en buques dedicadas a la pesca

Estudio ayudó a estimar las formas de detectar este tipo de práctica en pesqueros industriales del mundo
Edición del 29 de Diciembre de 2020

Según un artículo de la revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, los buques cuya tripulación está sujeta a trabajos forzados se comportan sistemáticamente de manera diferente al resto de la flota pesquera mundial. Con esta información, se creó un modelo para identificar y predecir las naves con un alto riesgo de ser escenario de este tipos abusos, informó Global Fishing Watch.

El estudio científico arrojó que hasta el 26% de los cerca de 16.000 buques pesqueros industriales analizados corren riesgo de presentar trabajos forzados, lo que Global denomina como "un tipo de esclavitud moderna". Las estimaciones indican que hasta 100.000 personas trabajan en estas embarcaciones de alto riesgo, muchas con trabajo forzado.

El investigador del proyecto en el Laboratorio de Soluciones de Mercados Ambientales de la Universidad de California en Santa Bárbara (UCSB) y autor principal del estudio, Gavin McDonald sostuvo que "desde hace varios años, los medios de comunicación internacionales han puesto en relieve el trabajo forzoso en la flota pesquera mundial, pero se desconoce en gran medida su alcance. (…) Mediante la combinación de datos satelitales, el aprendizaje automático y la experiencia sobre el terreno de los profesionales de los derechos humanos, hemos identificado los buques que preesentan un alto riesgo de que se cometan abusos a los derechos humanos. Nuestros hallazgos pueden utilizarse para desencadenar nuevas acciones políticas y de mercado que no han sido posibles anteriormente".

El equipo investigativo clasificó 27 comportamientos y características diferentes de los buques que podrían indicar la ocurrencia de trabajo forzado a bordo y que pueden ser observados utilizando los datos de monitoreo de buques satelitales de Global Fishing Watch. Se aplicaron técnicas de aprendizaje automático a una base de datos de aproximadamente 16.000 buques palangreros, de pesca de calamares y de arrastre para construir el modelo de predicción que puede discriminar entre los buques de alto y bajo riesgo.

La base de datos incluye 22 buques que previamente fueron identificados por agencias de noticias y organizaciones por cometer abusos laborales a bordo. En el estudio se evaluaron a las naves denunciadas según indicadores de riesgo definidos por la Organización Internacional de Trabajo (OIT) y se determinó la alta probabilidad que hubiesen cometido dichos trabajos forzados.

Con la observación anual de las embarcaciones entre 2012 y 2018, se pudo predecir el trabajo forzoso en más de 90% de las actividades de alto riesgo que fueron reportadas, existiendo hasta 4.200 nuevas embarcaciones de alto riesgo. La forma de distinguir a aquellas de alto riesgo es a través de la potencia mayor del motor, más horas de pesca por día, más tiempo de pesca en altamar y menos viajes de pesca en un año determinado respecto a otras embarcaciones.

"Global Fishing Watch utiliza la tecnología satelital y el aprendizaje automático para monitorear los buques pesqueros industriales en el mar; este estudio muestra que podemos aplicar las mismas tecnologías para obtener una mejor visión de lo que está sucediendo en la cubierta", dijo David Kroodsma, director de investigación de Global Fishing Watch y coautor del estudio.

El representante de Global explicó que "el estudio representa una nueva frontera en nuestra capacidad de arrojar luz no sólo sobre si los operadores de los buques están pescando de manera responsable, sino también sobre la probabilidad de que estén tratando a su tripulación de manera justa".

Los palangreros obtuvieron el mayor número total de buques de alto riesgo, pero, si se observa la prevalencia de buques de alto riesgo dentro de las flotas, los buques de pesca de calamares tenían el mayor porcentaje de alto riesgo, seguidos de cerca por los buques de pesca con palangre y luego los de pesca de arrastre. Según el estudio, los palangreros de alto riesgo operaban en todo el mundo, mientras que el oeste y sudeste de América del Sur, el sudeste de Rusia y el oeste de la India se consideraban lugares de alto riesgo por los buques de pesca de calamares potera.

Los puertos de África, Asia y América del Sur anotaron arribos de buques de alto riesgo, con excepción de Canadá, Estados Unidos, Nueva Zelandia y países europeos. En 2018 fueron 79 países registraron arribos de buques de alto riesgo, incluidos 39 naciones que son parte del Acuerdo sobre medidas del Estado Rector del Puerto de la FAO, tratado orientado a combatir la pesca ilegal, no declarada y no reglamentada.

Dichos puertos son fuente potencial de trabajo forzoso como punto de transferencia de mariscos capturados. Calamares y palangreros registrados en China, y palangreros registrados en Corea del Sur, Japón y Taiwán fuerno los que se consideraron, con mayor frecuencia, como de alto riesgo.

Valerie Farabee, directora de investigación y análisis de Liberty Shared y coautora del estudio, explicó que "si continuamos esta investigación y profundizamos en indicadores específicos, podemos mejorar nuestra capacidad de analizar los patrones de comportamiento de los buques que pueden detectar actividades ilegales, como el trabajo forzoso en el mar. Esta capacidad de concentrarse en los malos actores es un potencial cambio de juego para las organizaciones de derechos humanos y las agencias de aplicación de la ley en todo el mundo".

La UCSB y Global Fishing Watch planean continuar desarrollando este modelo para ayudar a los gobiernos, organismos y agencias internacionales a utilizar una herramienta sólida que evalúe el riesgo de trabajo forzoso en los buques y así apoyar las inspecciones.

"Global Fishing Watch y el modelo de trabajo forzoso y la investigación de la UCSB ponen de relieve las formas en que la tecnología y el aprendizaje automático pueden proporcionar transparencia y ayudar a centrar las intervenciones y los recursos de manera más eficaz para los reguladores y la industria. Esta investigación es un paso importante y demuestra tanto un enfoque inteligente como un fuerte potencial para impulsar una acción más específica", dijo Chelsea Scantlan, de la Fundación Walmart y financiadora del estudio.

Las malas condiciones laborales se reconocen cada vez más como parte de una crisis de los Derechos Humanos en el sector marítimo; la OIT estima que 16 millones de personas han sido víctimas de trabajo forzoso en 2016, siendo el sector agrícola, de silvicultura y pesca los que representan un 16%.

Por MundoMarítimo

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