Por Julio Ríos
30 Septiembre 2019 / Gaceta de la UdeG
Con el empleo de la técnica de minería de datos en redes sociales, la egresada de la Maestría en Tecnologías de la Información, del CUCEA, Alejandra Pedroza Marchena, analizó las redes sociales con más seguidores en los ámbitos local, nacional e internacional y plasmó los resultados en su tesis titulada “Detección de agresiones electrónicas en redes sociales mediante minería de texto: el caso de ataques contra mujeres en Facebook”, con la dirección de Antonio Ponce Rojo.
“Pese a que las agresiones verbales contra mujeres son un fenómeno recurrente en redes sociales, no se han desarrollado métodos efectivos para su identificación”, explica Pedroza Marchena.
Aseveró que la violencia de género tiene muchos niveles, desde lo verbal, emocional o económico, así como la discriminación, hasta llegar a agresiones sexuales y el feminicidio, que es la manifestación máxima de odio contra la mujer. De hecho, en Jalisco, siete de cada 10 mujeres han sufrido violencia.
Por eso es importante que las agresiones contra mujeres en redes sociales sean detectadas, para evitar mayores tragedias, consideró Pedroza Marchena. Estos análisis resultan fáciles de efectuar de forma automatizada con software.
“Me fui a las redes sociales, descargué comentarios de usuarios, comentarios que se hicieron alrededor del Día Internacional de Mujer. Utilicé tres medios: uno local, nacional e internacional: Tráfico ZMG, Aristegui Noticias y CNN en español, porque son las cuentas con más seguidores en Facebook, y todos los comentarios los estuve monitoreando para ver los que ellos hacen”.
Pedroza Marchena explicó que la minería de datos permite hacer análisis de texto y, a su vez, disecciones lingüísticas, identificando verbos y sujetos. Le aplicó un código de lenguaje de promoción para detectar las agresiones, además de algoritmos de machine learning¸ combinados con lexicones (diccionarios). De esta forma logró generar un sistema de alertas que detectaban frases cargadas de odio de género.
“Fue así que creé un diccionario de palabras negativas a partir de comentarios de personas en Facebook, que está listo para que cualquier persona que haga minería de datos a través de un programa, utilice el diccionario y comience a hacer detección de agresiones”.
Del análisis realizado en esta investigación resultó que “pinche” es la palabra más usada, de polaridad negativa, catalogada como grosería. La utilizaron en los comentarios publicados en el medio local (Tráfico ZMG) y el nacional (Aristegui Noticias). Mientras que “vieja” fue el término más empleado entre los usuarios del medio internacional (CNN en español).
Los comentarios hechos al medio local fueron los que mostraron más variedad de palabras catalogadas como groserías, mientras que los hechos al medio nacional tuvieron más frecuencias relativas de groserías. Esto quiere decir que los usuarios que comentaron las publicaciones de Aristegui Noticias repetían más veces las groserías en sus mensajes, aunque no mostraron una diversidad léxica tan amplia como los usuarios del medio local.
“Digamos que sí se utilizan palabras groseras, pero palabras con carga negativa que se usan y que son específicas para mujeres: bigotona, feminazi. Y a partir de ahí había conjuntos que presentaban agresividad, que por sí solas como palabras no parecían agresivas. Había comentarios que decían: por qué las mujeres no se van a su casa, por qué no se van a cocinar, entre otras”.
Además de la agresión verbal, hubo incidencia de palabras que demostraban que hay discusión de género y sobre el rol social de la mujer, con palabras positivas, como igualdad, derechos o equidad de género.
“Al hacer una prevención de la violencia desde sus inicios, que son las agresiones verbales, podemos irnos más allá al prevenir manifestaciones de violencia drástica. Este algoritmo que hice, es un código que incluye algoritmos, puede ser utilizado por quien quiera, pero se necesita que sea usado para programar”.
Por ahora este sistema está a nivel de código de programación, pero puede ser mejorado con una interfaz amable para el usuario y conseguiría procesar no sólo Facebook, sino cualquier otra red social o discurso de políticos, gracias a los lexicones diseñados por Pedroza Marchena.
La idea es platicar con organizaciones de la sociedad civil o instituciones gubernamentales para que sea adoptado este sistema y emplearlo para la prevención de la violencia.
“Muchas veces el inicio de la violencia es verbal. De ahí se va escalando. Empieza con palabras, luego sigue un golpe y lamentablemente hasta el feminicidio. Esta escalada de violencia puede darse en años, meses, o de agresividad verbal al feminicidio también puede darse en un momento”, concluyó Pedroza Marchena.
