Detectando el odio ideológico en Twitter. Desarrollo y evaluación de un detector de discurso de odio por ideología política en tuits en español

Resumen: El discurso de odio propagado a través de redes sociales como Twitter merece atención especial, ya que su incremento puede relacionarse con el aumento de crímenes de odio. De las 11 categorías de discriminación que contempla el Ministerio de Interior de España, la segunda en la que más deli...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Amores,Javier J., Blanco-Herrero,David, Sánchez-Holgado,Patricia, Frías-Vázquez,Maximiliano
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Comunicaciones 2021
Materias:	discurso de odio odio en línea Twitter ideología política aprendizaje profundo aprendizaje automático clasificación supervisada
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0719-367X2021000200098
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spelling	oai:scielo:S0719-367X20210002000982021-06-22Detectando el odio ideológico en Twitter. Desarrollo y evaluación de un detector de discurso de odio por ideología política en tuits en españolAmores,Javier J.Blanco-Herrero,DavidSánchez-Holgado,PatriciaFrías-Vázquez,Maximiliano discurso de odio odio en línea Twitter ideología política aprendizaje profundo aprendizaje automático clasificación supervisada Resumen: El discurso de odio propagado a través de redes sociales como Twitter merece atención especial, ya que su incremento puede relacionarse con el aumento de crímenes de odio. De las 11 categorías de discriminación que contempla el Ministerio de Interior de España, la segunda en la que más delitos de odio se registran al año es la ideología. Sin embargo, esta categoría queda fuera de la mayor parte de los planes de acción para estudiar y combatir los delitos de odio. Lo mismo ocurre con los trabajos académicos, que se centran mayoritariamente en el odio en inglés y a nivel general. Los que estudian un único tipo de odio se han enfocado en el racismo, la xenofobia o la discriminación de género, pero nunca en la ideología política. Asimismo, los prototipos de detección desarrollados hasta ahora no usan bases de datos generadas manualmente por varios codificadores. Esta investigación busca superar estas limitaciones, desarrollando y evaluando un detector automático de discurso de odio por motivos ideológicos en Twitter en español a partir de técnicas de aprendizaje automático supervisado. Para ello, se ha desarrollado un total de ocho modelos predictivos a partir de un corpus de entrenamiento generado ad-hoc, y haciendo uso de modelado superficial y de aprendizaje profundo, lo que permite mejorar el rendimiento final del prototipo. El desarrollo del corpus permitió observar, además, que un 16,2% de la muestra, recogida en el otoño de 2019, incluyó algún tipo de odio ideológico.info:eu-repo/semantics/openAccessPontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de ComunicacionesCuadernos.info n.49 20212021-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0719-367X2021000200098es10.7764/cdi.49.27817
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description	Resumen: El discurso de odio propagado a través de redes sociales como Twitter merece atención especial, ya que su incremento puede relacionarse con el aumento de crímenes de odio. De las 11 categorías de discriminación que contempla el Ministerio de Interior de España, la segunda en la que más delitos de odio se registran al año es la ideología. Sin embargo, esta categoría queda fuera de la mayor parte de los planes de acción para estudiar y combatir los delitos de odio. Lo mismo ocurre con los trabajos académicos, que se centran mayoritariamente en el odio en inglés y a nivel general. Los que estudian un único tipo de odio se han enfocado en el racismo, la xenofobia o la discriminación de género, pero nunca en la ideología política. Asimismo, los prototipos de detección desarrollados hasta ahora no usan bases de datos generadas manualmente por varios codificadores. Esta investigación busca superar estas limitaciones, desarrollando y evaluando un detector automático de discurso de odio por motivos ideológicos en Twitter en español a partir de técnicas de aprendizaje automático supervisado. Para ello, se ha desarrollado un total de ocho modelos predictivos a partir de un corpus de entrenamiento generado ad-hoc, y haciendo uso de modelado superficial y de aprendizaje profundo, lo que permite mejorar el rendimiento final del prototipo. El desarrollo del corpus permitió observar, además, que un 16,2% de la muestra, recogida en el otoño de 2019, incluyó algún tipo de odio ideológico.
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