Journal on Policy & Complex Systems Volume 3, Issue 2 | Page 149

El tráfico de personas — el uso de la fuerza , fraude o coerción para obligar a individuos a ser parte del tráfico sexual o trabajo forzado — es un problema global . Es un reto determinar la magnitud de este “ crimen escondido ” porque la detección de víctimas depende más que todo de establecer un nivel suficiente de confianza entre ellos y las autoridades que anime a las víctimas a auto identificarse . El gobierno de los EEUU promueve un acercamiento centrado en las víctimas para la detección del tráfico de personas , cuya implementación está siendo generalmente aceptada como una de las formas más efectivas para detectar a las víctimas de tráfico , especialmente en situaciones de alta vulnerabilidad como la crisis migratoria europea . Al utilizar la crisis migratoria y las redes dentro de las poblaciones de migrantes como contexto , este artículo presenta el tráfico de personas como un proceso dinámico en el que la disposición de auto identificarse de una víctima se adapta espacialmente con el tiempo ( por ejemplo , debido a la influencia de los vecinos ) y a través de las redes ( por ejemplo , familiares , de país de origen , de grupos de viaje ). Empleamos un modelo basado en agentes para explorar el acercamiento centrado en víctimas y su efectividad para detectar el tráfico de personas en una representación abstracta de flujos migratorios . Nuestro análisis de sensibilidad sobre un rango de niveles de cooperación inicial entre los migrantes encuentra que un punto de quiebre existe cuando el acercamiento centrado en víctimas tiene resultados positivos . También sugiere condiciones mínimas del sistema para la propagación y persistencia de la intención estratégica de los migrantes para auto identificarse . También discutimos nuestros hallazgos respecto a consideraciones de balancear los objetivos de la política de inmigración , con la necesidad de permitir suficiente tiempo para que se desarrolle la cooperación positiva en la población migrante .
Palabras clave : modelo basado en agentes , tráfico de personas , migración , análisis de redes sociales , red de conexiones preferenciales , crimen organizado transnacional
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