Granada

Si sonríes en tus fotos de redes como Instagram y Facebook, la identificación de tu cadáver (confirmamos que todos vamos a morir) será más fácil. Y ello gracias a un estudio internacional, donde participan investigadores de la Universidad de Granada (UGR), que ha diseñado una nueva técnica forense.

Gracias a esta novedosa técnica, será posible 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. Su trabajo, en el que colabora la Academia Polaca de Ciencias de Breslavia (Wrocław,Polonia), ha sido publicado en la revista Forensic Science International.

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, de torsiones dentales, etc. 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 (ONU).

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 y/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 (AM) y postmortem (PM). En estos contextos, se están buscando métodos alternativos que permitan analizar recursos fáciles de obtener por parte de los familiares (AM) con aquellos recogidos en las personas o cadáveres de los fallecidos/desaparecidos (PM).

Este trabajo abre por tanto un amplísimo abanico de posibilidades para identificar a una persona, ya que vivimos en la era de la comunicación y de compartir nuestras 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 Universidad de Granada.

Los principales resultados también fueron presentados en las XII Jornadas de la Asociación Española de Antropología y Odontología Forense (AEAOF), organizadas por el área de Antropología Física de la UGR, cuyo lema fue “Identificación en la Frontera”.

Referencia bibliográfica:

Smile photograph analysis and its connection with focal length as one of identification methods in forensic anthropology and odontology

Melania Mazura, Katarzyna Górka, Inmaculada Alemán Aguilera

Forensic Science International

Volume 335, June 2022, 111285