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Investigadora presenta método para identificar discursos de odio contra mujeres en redes sociales

Investigadora presenta método para identificar discursos de odio contra mujeres en redes sociales

Por medio de lexicones alimentados de comentarios de Facebook es que la periodista e investigadora, Alejandra Pedroza Marchena, ha logrado identificar posibles discursos de odio en contra de la mujer en los comentarios vertidos por usuarios de esta red social digital; para ésta: “Las ciencias sociales y las ingenierías no están peleadas y trabajar con ambas herramientas puede traer buenos resultados”.

Por Sofía Ávila y Aletse Flores.

Ilustración: Observatorio de Equidad y Género en Chile.

En las redes sociales digitales hoy en día imperan diversos discursos de odio; sin embargo, el que más recurrente aparece en los comentarios de los usuarios -principalmente hombres- es cuando se publican o comparten noticias vinculadas a la violencia de género (véase todo lo ocurrido en torno al feminicidio de Ingrid Escamilla); por ello, la periodista y Maestra en Tecnologías de la Información por la Universidad de Guadalajara, ha creado un método que detecta agresiones verbales contra mujeres en plataformas como Facebook.

Este mecanismo para la detección de los discursos de odio contra las mujeres es el resultado de su trabajo de investigación titulado: “Detección de agresiones electrónicas en redes sociales mediante minería de texto: El caso de ataques contra mujeres en Facebook”, en el cual monitoreó tres medios de comunicación para conocer qué es lo que comentaban sus seguidores antes, durante y después del 8 de marzo (Día internacional de la mujer), pues durante esta fecha la mayoría de los medios publicaban notas relacionadas al violencia de género y se prestaba para una mayor discusión sobre el tema.

Los medios seleccionados fueron: a nivel local, Trafico ZMG; a nivel nacional, Aristegui Noticias; y a nivel internacional con CNN en EspañolEl motivo por el cual eligió estos medios es porque son los que contaban con el mayor número de seguidores, lo cual era relevante pues mientras más grande fuera la muestra, mejor sería el resultado.

Al respecto, Pedroza Marchena explicó que a través de diversas técnicas programación informática y el análisis de datos logró desarrollar una serie de “lexicones” que son como un diccionario de términos que, como ello lo define, permitió reconocer si las palabras escritas por los usuarios de dichas páginas poseían un significado positivo o negativo respecto a la información de referencia

Los datos recabados pasaron por un proceso de minería que dio paso a un análisis textual de lo dicho por los usuarios, lo que a su vez permitió identificar expresiones lingüísticas que fueron claves para identificar los niveles de violencia en el uso de las palabras empleadas para referirse a los temas tocados por los tres medios de comunicación. Al incorporar todo esto mediante el uso de algoritmos de machine learning, es que fue creando los lexicones con los que pudo crear un sistema de alertas para “detectar frases cargadas de odio de género”.

Palabras como: “Pinche, vieja, puta, pendeja, estúpida, zorra, culera, cabrona, huevona y boluda” fueron las palabras que más fueron detectadas en mediante el código realizado por la investigadora; en cuanto a los medios analizados fue en Tráfico ZMG donde más comentarios de odio se escribieron, seguido de CNN en EspañolAristegui Noticias.

(Ver:https://www.zonadocs.mx/2019/06/05/investigadora-crea-algoritmo-para-detectar-agresiones-de-genero-comentarios-de-noticias-publicadas-en-facebook/

A decir de la investigadora, su trabajo no tiene otro objetivo que el ofrecer a las mujeres herramientas para tomar medidas de precaución y auto-protección ante el incremento de la violencia machista en todo el país: “El periodismo me sensibilizó a temas relacionados a cuestiones de género”, precisó Pedroza Marchena en el intercambio que tuvo cuando el pasado 12 de febrero presentó los resultados de su trabajo con la comunidad estudiantil de la Universidad de Guadalajara (UdeG) al Centro Universitario de Ciencias Sociales y Humanidades (CUCSH).

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