Vista previa interactiva · Clasificación de medios · recorrido
Un dispositivo incautado llega al escritorio de un analista con más material del que nadie puede visionar, y con decisiones en juego — un interrogatorio por la mañana, una evaluación de riesgos que afecta a la seguridad de un menor. VST ofrece una lectura temprana y precisa de qué contiene la colección y cuán grave es, con rapidez, y el analista decide cada caso. Un recorrido simulado por las pantallas reales — aquí no se procesa nada.
Un solo dispositivo incautado puede contener decenas de miles de imágenes y vídeos — demasiados para abrirlos uno a uno. VST clasifica cada archivo y los ordena por gravedad, de modo que el analista empieza donde importa y desciende. Todo está difuminado por defecto.
Una banda roja CONOCIDO es una coincidencia de hash con una lista de material conocido; una banda ámbar CONFLICTO significa que dos analistas discreparon. Ambas suben directamente arriba.
Los preajustes guardados reducen decenas de miles de archivos a un conjunto de trabajo — alta gravedad, elementos en disputa, o los propios casos «Baja confianza — a revisar» del modelo. El material claro se gestiona en bloque; el tiempo del analista va donde de verdad se necesita criterio.
Los deslizadores de certeza aíslan una franja — pongamos 40–80 % — para trabajar solo la zona gris de la que el modelo está menos seguro.
Lo que hace grave a un material rara vez es una sola cosa. VST pondera la edad aparente del sujeto y lo que ocurre — un acto graduado, de la pose a la penetración — junto con agravantes señalados como marcas: desnudez, un arma, violencia, animales. La lectura del modelo se presenta como una lectura, con un ¿Por qué? para abrir.
Nada se aplica de forma automática. El analista confirma, reevalúa de 0 a 5 o rechaza — desde el teclado, con Espacio para revelar solo cuando decide mirar.
Una coincidencia de hash con una lista de material conocido se muestra como tal, con su procedencia — qué lista, qué registro. En vídeo, la línea de tiempo recorre cada fotograma y salta al peor, para que horas de grabación no supongan horas de visionado.
La coincidencia de hash se mantiene separada de la opinión del modelo — un «material conocido» seguro nunca se confunde con un «el modelo cree» probabilístico.
