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 los buques que corren un alto riesgo de cometer estos 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 utilizar 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 de 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 corren un alto riesgo de cometer abusos de los derechos humanos. Nuestros hallazgos pueden utilizarse para desencadenar nuevas acciones políticas y de mercado que no han sido posibles anteriormente».
El equipo investigativo compiló 27 comportamientos y características diferentes de los buques que podrían indicar 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, calamares y arrastreros 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 por máquina 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 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, al sudeste de Rusia y al oeste de la India se consideraban lugares de alto riesgo por los buques de pesca de calamares potera.
FUENTE: MUNDO MARITIMO (CL)