Resumen

CALDERON-SUAREZ, Ricardo; ORTEGA-MENDOZA, Rosa María; MARQUEZ-VERA, Marco Antonio  y  CASTRO-ESPINOZA, Félix Agustín. Identificación automática de contenido misógino en redes sociales: Un enfoque basado en transferencia de conocimiento proveniente de canciones. Comp. y Sist. [online]. 2024, vol.28, n.1, pp.283-299.  Epub 21-Mar-2024. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/cys-28-1-4896.

Este artículo de investigación presenta un resumen de la tesis “Detección Automática de Contenido Misógino en Redes Sociales mediante Transferencia de Conocimiento proveniente de Canciones”, donde la idea principal es aprovechar el conocimiento existente en algunas canciones para transferir patrones lingüísticos que ayuden a identificar manifestaciones de misoginia en las redes sociales. En particular, se analizaron varias técnicas de transferencia de aprendizaje. Además, se presenta una metodología para construir, automáticamente, una colección de canciones y otra de frases, ambas con instancias etiquetadas de acuerdo con la presencia o ausencia de contenido misógino. La mayor contribución de esta investigación es un método de aumentación de datos que incrementa la capacidad de generalización de los modelos de detección de misoginia mediante la transferencia de la riqueza semántica contenida en las letras de las canciones. El enfoque propuesto fue evaluado en colecciones de referencia que contienen textos en español e Inglés, obteniendo resultados alentadores. En comparación con enfoques robustos del estado del arte, el enfoque propuesto obtuvo resultados competitivos en el idioma Inglés y ganancias importantes en el idioma Español. Esta investigación confirmó la existencia de conocimiento lingüístico valioso en las canciones, el cual puede ser transferido para detectar contenido misógino en redes sociales.

Palabras llave : Transferencia de aprendizaje; aumentación de datos; detección de misoginia; redes sociales.