10 de junio de 2018
10.06.2018

La Universidad desarrolla un prototipo de inteligencia artificial contra el ciberbullying

Los investigadores analizan con criminólogos las frases de casos de acoso para crear alertas que prevengan el delito y bloqueen las redes sociales

10.06.2018 | 01:08
La Universidad desarrolla un prototipo de inteligencia artificial contra el ciberbullying

Las apps se destinarán también a los padres.

«Mira que eres subnormal», «la próxima vez verás lo que te pasa», «estás buscando que te metamos una paliza», son algunas de las frases sobre las que trabajan investigadores del grupo de Lenguaje y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante junto a expertos criminólogos, con el objetivo de lanzar en el plazo de un par de años un prototipo de inteligencia artificial para combatir el ciberbullying o acoso escolar a través de las redes sociales.

«Cuando los comentarios surgen en el patio del colegio es difícil saberlo e intervenir, pero si se hace por escrito y queda constancia no podemos permitir que ocurra y dejarlo pasar». El catedrático Patricio Martínez Barco, que coordina la investigación desde su departamento en la Escuela Superior Politécnica de Alicante, subraya que siendo situaciones de violencia escolar, también se generan entre adultos. «Todo aquello que la máquina pueda rastrear será objeto de una alerta. Debemos implicarnos e intervenir».

La iniciativa partió de la doctora en Criminología Beatriz Botella, alarmada por las cifras que arroja nuestra Comunidad en cuestión de ciberbullying. El aumento de denuncias por ciberacoso nos sitúa los terceros de toda España tras Madrid y Andalucía, con uno de cada cuatro casos a través de las redes, un 87,7 % más que en 2015. «Pese a las campañas emprendidas y la cantidad de información que hay al respecto, no se le está poniendo remedio, nos falta dar ese paso», abunda la doctora.

Para computerizar el modelo de comportamiento del ciberacoso, primero lo definen a partir del análisis de los especialistas criminólogos y en violencia de género, como la doctora Isabel Moreno implicada también en el proyecto. «Detectamos las situaciones a partir del comportamiento y después lo trasladamos a la máquina, para que la investigación sea de calidad tenemos que trabajar juntos distintos especialistas», añade el catedrático.

La mayoría de las expresiones que analizan son fruto de insultos de todo tipo, extraídos de casos fehacientes constatados por la Asociación Valenciana contra el Acoso Escolar que dirige Francisco Sorolla. «Gilipollas de mierda, eres un pringado, zorra, puta, maricón de mierda», y un largo etcétera. «El ciberbullying se lleva a cabo las 24 horas del día y se ampara en el anonimato», de ahí su infinita proyección, la dimensión que alcanza y sus perniciosos efectos.

La máquina, por tanto, mide estas situaciones a partir de los parámetros que introduce la doctora Botella, para identificar de forma automática en las redes cualquier tipo de acoso escolar y de maltrato, para lo que se crean alarmas. El análisis minucioso modela no solo la situación concreta sino todo lo que ocurre entre los involucrados a través del lenguaje. Analiza su interacción con otros actores en las redes y todos estos datos lingüísticos contribuyen a determinar el perfil de una víctima y también de un acosador. «Nos podrá llevar a identificar todas las fases del proceso desde su origen y primeros comentarios, como para poder determinar lo que puede suceder finalmente».

Martínez Barco explica que el sistema de inteligencia artificial aprende de los ejemplos que le introducen hasta el punto de que termina detectando nuevos casos. «Mediante apps al alcance de los padres se darán alarmas si el hijo recibe mensajes con determinado nivel de violencia. Son métodos de predicción que permiten incluso cortar esas situaciones de raiz», explican.

También diseñan un prototipo de violenciómetro o sensor para llevar en el móvil que detectará lo que se recibe y lo que se envía. Determinará el grado de ofensa de todo lo que decimos. «Queremos que la máquina represente por completo este modelo de comportamiento y crear filtros que lo prevengan», concluyen.

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