Castro Liñares, David2026-03-052026-03-052023Castro Liñares, D. 2023. Algoritmos de valoración de riesgo: Contexto, concepto y limitaciones. Santiago de Compostela: Universidade de Santiago de Compostela, Estudios penales y criminológicos, nº Extra 44, pp.1-29. ISSN 1137-7550. https://doi.org/10.15304/epc.44.88871137-7550https://hdl.handle.net/2183/47588[Resumen]: La noción de riesgo ha tenido, desde siempre, un papel fundamental en la configuración de los modelos de penalidad en el Norte Global. Su irrupción, desarrollo y expansión responde a un proceso multicausal de enorme complejidad que ha acompañado y acompaña de forma permanente a las ciencias penales Llevando esto a la actualidad, cuestiones como el Big Data¸ el Machine Learning o los nuevos paradigmas político-criminales parecen dibujar un escenario para el que el modelo de penalidad, al menos en términos de valoración riesgo, no parece estar preparado. En este contexto, surgen los Algoritmos de Valoración de Riesgo (ARA) en tanto que herramientas capaces de ofrecer potenciales soluciones. Los ARA plantean a través de nuevas premisas, métodos y tecnologías un nuevo horizonte de lo posible en el que son capaces de predecir más y mejor que sus predecesores. Así las cosas, este trabajo tiene por objetivo revisar, desde una perspectiva crítica, todo lo recién expuesto en tanto que forma de intentar constatar la veracidad de las premisas de que los ARA son capaces de superar a todos los instrumentos anteriores así como de que son la mejor forma de avanzar hacia un modelo de penalidad mejor.[Abstract]: Risk has always played a essential role in the criminal justice systems of the Global North. Itsirruption, development and expansion is the result of a multi-causal process of enormous complexitywhich has always been part of Penal Law and Criminology.Currently, issues such as Big Data, Machine Learning or new criminal policy paradigms seem tobe drawing a scenario for which the criminal justice system is not quite ready. Thus, Algorithmic RiskAssessments (ARA) emerge as useful tools in order to offer potential solutions. ARAs are introducedas new instruments based on new methods and technologies capable to predict more and better thantheir predecessors.Hence, this paper aims to review, from a critical perspective, how ARAs are able to enhanceprevious instruments performance and whether they are the best way to move towards a bettercriminal justice system.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Algoritmos de Valoración de RiesgoRiesgoBig DataMachine LearningPolítica CriminalAlgorithmic Risk AssessmentsRiskCrime Policyjournal articleopen access10.15304/epc.44.8887