Desarrollan un rastreador inteligente que identifica tuits ofensivos contra mujeres y migrantes
Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén aplica este sistema para reconocer comentarios misóginos y racistas en Twitter. Esta tecnología aprende y distingue los matices de un amplio registro de frases, palabras e insultos en castellano. Así, los expertos enfocan esta inteligencia artificial como método para detectar mensajes de odio en la red social.
El grupo de investigación Sistemas de Acceso Inteligente a la Información (SINAI) de la Universidad de Jaén ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para identificar mensajes misóginos y xenófobos en Twitter. Este método puede utilizarse en ámbitos como el policial y el jurídico para localizar mensajes de odio, así como para moderar el lenguaje de los tuits generados en la red social. El programa se basa en algoritmos de aprendizaje automático, entre ellos, las redes neuronales, estructuras que imitan el funcionamiento del cerebro humano y que ‘aprenden’ a identificar los matices de los mensajes.
En este estudio se aplica la la inteligencia artificial para identificar el discurso de odio dirigido específicamente a mujeres y migrantes.
Los expertos apuntan que esta tecnología distingue el contenido ofensivo y las ambigüedades del lenguaje para detectar mensajes de odio en Twitter. Añaden que el sistema podría utilizarse como un medio de alerta para la detección de comentarios que inciten al odio y a la violencia hacia las mujeres y migrantes.
Para identificar el discurso ofensivo los investigadores utilizan redes neuronales, que funcionan como lo hace el cerebro: conectan nodos que interpretan la información y la ordenan. Se trata de un sistema inteligente que, a partir de unos datos de entrenamiento compuestos por insultos, términos y expresiones peyorativas, ‘aprende’ los patrones y estructura del lenguaje para predecir nuevos tuits y distinguir aquellos que sean agraviantes. “En ciertas frases hay pronombres o determinantes que son esenciales y que pueden cambiar completamente el sentido de una expresión. Con nuestro sistema y la ayuda de los recursos lingüísticos es posible identificar las expresiones referidas al discurso de odio”, explica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Jaén Flor Miriam Plaza.
En el estudio, titulado ‘Detecting Misogyny and Xenophobia in Spanish tweets using language technologies’ y publicado en ACM Transactions on Internet Technology, los investigadores explican que para ‘instruir’ al sistema generaron de forma semiautomática cuatro listas de palabras en castellano formadas por expresiones, insultos y palabras ofensivas hacia las mujeres y migrantes.
Mª Dolores Molina, Flor Miriam Plaza del Arco, Mª Teresa Valdivia y L. Alfonso Ureña, autores del estudio.Con esta base y tras detectar el tuit, la inteligencia artificial identifica el discurso de odio dirigido específicamente a estos dos sectores demográficos. “Actualmente, continuamos incorporando nuevos recursos léxicos como diccionarios y listas de palabras a esta tecnología para que el programa detecte cada vez más matices en los tuits; así incrementamos su precisión y efectividad”, explica la investigadora de la Universidad de Jaén María Teresa Martín.
Recopila y analiza mensajes
En su proceso investigador, los expertos han recopilado tuits donde se utilizan adjetivos ofensivos como “zorra” o “negrata”. El sistema identifica el contexto en el que se aplican estas palabras y reconoce si el usuario las utiliza como insultos. De este modo, el programa detecta y recopila los mensajes peyorativos hacia mujeres o migrantes.
Los investigadores explican que esta tecnología está preparada para aplicarse en diversos ámbitos como el judicial o el marketing, dado que recopilar y analizar cada mensaje de forma manual es un proceso que implica tiempo y dedicación de un experto, mientras que el programa lo hace de forma automática. “Este sistema puede ser útil para la policía u organismos que actualmente funcionan en base a denuncias por bullying o discurso de odio”, explica la investigadora de la Universidad de Jaén María Dolores Molina.
En estudios previos, el grupo Sistemas de Acceso Inteligente a la Información centró su labor en la detección de anorexia y bulimia en las redes sociales; así como el reconocimiento de las emociones de los usuarios en Twitter. “Queremos mejorar la tecnología basada en inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicando técnicas enfocadas en el análisis de sentimientos. Así, podremos aplicarla a una mayor variedad de ámbitos y ofrecer soporte a los organismos que lo necesiten”, comenta el investigador de la Universidad de Jaén L. Alfonso Ureña.
El sistema analiza y recopila los mensajes con lenguaje ofensivo hacia mujeres y migrantes
Esta investigación ha sido financiada por los fondos propios del grupo de investigación Sistemas de Acceso Inteligente a la Información, por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto LIVING-LANG, el proyecto REDES y la ayuda para contratos predoctorales (FPI) con referencia PRE2019-089310 concedida por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades del Gobierno español.
Versión en inglés: Development of a smart tracker that identifies offensive tweets against women and migrants
Referencias
Plaza-del-Arco, F.M; Molina-González, M.D; Ureña-López, L.A. & Martín- Valdivia, M.T. (2020). “Detecting Misogyny and Xenophobia in Spanish Tweets Using Language Technologies”. ACM Trans. Internet Technol. 20, 2, Article 12, 19 páginas.
Más información:
#CienciaDirecta, agencia de noticias de ciencia andaluza, financiada por la Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades de la Junta de Andalucía.
Teléfono: 954 232 349
Documentación adicional
Últimas publicaciones
Una investigación con 190 deportistas de alta competición y en la que participa la Universidad de Málaga revela que la respuesta del cortisol al despertar se triplica en las mañanas de partido para preparar al organismo ante la exigencia competitiva. Esta y otras hormonas influyen en el rendimiento de los jugadores, les hacen más proclives a sufrir lesiones y dificultan su capacidad para responder durante el juego.
Un equipo de investigación internacional liderado por el Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología de Sevilla (IRNAS-CSIC) ha descrito cómo se forman las primeras comunidades microbianas en los tubos de lava generados tras la erupción de La Palma en 2021. El estudio define qué organismos llegan primero, cómo se adaptan a las condiciones y qué papel desempeñan en la recuperación del entorno.
El estudio, en el que participa la Universidad de Granada, ha identificado herramientas de piedra procedentes de Granada, Málaga y Huelva en un asentamiento portugués a más de 400 kilómetros de distancia.
