南米各地で、犯罪率の上昇が昨年、右派政治への大きな転換を促し、国内政策に影響を与え、米国との関係を再構築しています。アナリストによって指摘され、最近の選挙結果に反映されているこの傾向は、市民の安全と治安に対する広範な国民の懸念に起因しています。

いくつかの国がこの政治的再編を経験し、新たに選出された指導者たちは、より厳格な法執行と犯罪者に対するより懲罰的な措置を約束する政策を掲げて選挙運動を行いました。「人々は自分たちの近所で安全ではないと感じることにうんざりしています」と政治アナリストのエレナ・ラミレス博士は述べました。「そして、たとえそれがいくつかの市民的自由を犠牲にすることを意味するとしても、安心感を提供する候補者に投票しているのです。」

この右傾化は、この地域の米国との関係において、より複雑な力学をもたらしています。一部の右派政府は、特に麻薬取締と国境警備の問題において、米国の特定の政策との共通点を見出すかもしれませんが、他の政府は、ワシントンの利益から逸脱する、より国家主義的な議題を追求する可能性があります。米国務省は、政治的変化について直接的なコメントを控えたものの、この地域における民主的価値と人権の擁護の重要性を強調しました。

法と秩序への注目の高まりは、権力の乱用と市民的自由の侵害の可能性についての懸念も引き起こしています。人権団体は、犯罪防止の名の下に、警察の残虐行為の増加と、社会的に疎外されたコミュニティを標的にすることの可能性について懸念を表明しています。「私たちは、政府が適切な監視なしにAI搭載の監視技術を使用するという憂慮すべき傾向を見ています」と、地域の人権擁護団体のディレクターであるハビエル・シルバは述べています。「顔認識と予測型警察活動のアルゴリズムは、潜在的に有用である一方で、慎重に実装されない場合、差別的であり、プライバシー権を侵害する可能性があります。」

たとえば、予測型警察活動は、過去の犯罪データに基づいて訓練された機械学習アルゴリズムを利用して、将来の犯罪活動を予測し、それに応じて警察のリソースを割り当てます。ただし、過去のデータが刑事司法制度内の既存の偏りを反映している場合、アルゴリズムはそれらの偏りを永続させ、増幅させ、特定のコミュニティの不均衡なターゲティングにつながる可能性があります。同様に、顔認識技術は、驚くべき精度で個人を識別できる一方で、大量監視と誤認の可能性、特に過小評価されているグループの個人にとっての懸念を高めます。

この右傾化の長期的な影響はまだ不明です。専門家は、これらの新しい政府の成功は、貧困、不平等、機会の欠如など、犯罪の根本原因に効果的に対処すると同時に、基本的人権と自由を保護する能力にかかっていると示唆しています。来年は、これらの政策が民主主義の原則を損なうことなく、治安の向上という約束を果たすことができるかどうかを判断する上で非常に重要になります。