El camino de los justos: usar los movimientos del mouse para comprender las decisiones de fraude en tiempo real

Los estafadores en línea pueden identificarse incluso cuando simplemente intentan cometer fraude. Esto es según un estudio realizado por un equipo de investigación internacional dirigido por el profesor Dr. Markus Weinmann del Instituto de Sistemas de Información de Colonia (CIIS) en la Universidad de Colonia.

Los científicos demostraron que, en promedio, los movimientos del ratón de los estafadores eran más largos y al mismo tiempo más lentos que los de los usuarios honestos. Por lo tanto, la probabilidad de fraude se puede calcular mientras los usuarios ingresan información. Dado que los costos del fraude en línea generalmente se transfieren a todos los consumidores, la identificación temprana de usuarios fraudulentos puede generar primas de seguro más bajas para los usuarios honestos.

El estudio «El camino de los justos: uso de datos de seguimiento para comprender las decisiones de fraude en tiempo real» de Markus Weinmann (Universidad de Colonia), Joe Valacich (Universidad de Arizona), Christoph Schneider (IESE Business School), Jeff Jenkins (Brigham Young University), Martin Hibbeln (Universidad de Duisburg-Essen) fue publicado en la revista MIS Trimestral.

El equipo exploró si los estafadores en línea pueden distinguirse de los usuarios honestos sobre la base de los movimientos del mouse, los llamados «datos de seguimiento», es decir, datos en tiempo real como movimientos del mouse o secuencias de clics. «Ya llevamos diez años trabajando en los datos de seguimiento y el comportamiento del consumidor», explicó el profesor Weinmann. «Se publicó un estudio anterior sobre el tema de los movimientos del cursor del mouse y el reconocimiento de emociones. Un profesional se acercó a nosotros en una conferencia y preguntó si eso, en teoría, también se aplicaría al fraude. Y fue entonces cuando nació la idea en 2012».

Los científicos analizaron el comportamiento de los estafadores al observar datos de rastreo, datos de movimiento a lo largo del tiempo. Realizaron dos estudios controlados en los que a los participantes se les dieron diferentes tareas. Los participantes eran libres de cometer fraude para obtener ganancias financieras. Mientras realizaban las tareas, el equipo grababa los movimientos del ratón. Los resultados muestran que, en promedio, los participantes que dieron respuestas fraudulentas fueron mucho más lentos y tuvieron más desviaciones con los movimientos del mouse que los usuarios honestos.

«El alcance del fraude juega un papel. Un mayor fraude aumenta las desviaciones del movimiento y disminuye la velocidad del movimiento», según Weinmann. Los investigadores concluyeron que los estafadores se desviaron entre un 20 y un 42 % más y, al mismo tiempo, fueron entre un 15 y un 26 % más lentos con los movimientos del mouse que los usuarios honestos.

Los investigadores explican sus resultados a través del esfuerzo cognitivo de los estafadores. Cuando los movimientos son deliberados, como mover el cursor del mouse sobre una pestaña, el cerebro ajusta la velocidad de los usuarios, sin importar si son honestos o deshonestos, para que se alcance la meta sin pasarse. Sin embargo, los estafadores siempre tienen en mente una «narrativa alternativa», a la que deben ceñirse al dar cada paso. Esto sobrecarga el cerebro. Esto, a su vez, puede dar lugar a dudas y similares que se manifiestan como movimientos más largos del ratón.

Los usuarios con intenciones fraudulentas ahora pueden ser analizados mucho antes utilizando este método desarrollado por los científicos. Según Weinmann, «La mayoría de los sistemas diseñados para detectar el fraude solo analizan el fraude [after it] ha sido cometido. Ofrecemos un método que complementa los métodos existentes al permitir que se lleven a cabo verificaciones de fraude en tiempo real».

Con este método, las empresas tendrían una opción novedosa para detectar el fraude de seguros en una etapa temprana. Un valor social agregado sería que los usuarios honestos ya no tendrían que pagar primas más altas como resultado del fraude. En teoría, las primas de seguros podrían caer si hubiera menos fraude.

Los científicos ven un valor prometedor en el análisis de datos de seguimiento. Weinmann concluyó: «Continuaremos investigando el fraude en línea. En proyectos de investigación recientes, hemos estado analizando el fraude en el metaverso».