Extracción de Palabras Clave de Ciberacoso de Textos Breves: un Enfoque de Aprendizaje Automático - William Hermel Astudillo Quituisaca; Priscila Cedillo; Marcos Orellana (Revista Tecnológica)
El ciberacoso impacta negativamente a la sociedad debido a las consecuencias que sufren las víctimas, acosadores y espectadores. El acceso generalizado a Internet y redes sociales, especialmente entre jóvenes sin herramientas para enfrentar estas situaciones, hace necesaria una formación social que mitigue los efectos del ciberacoso. Este estudio busca contribuir a esa formación mediante la creación de guiones para cápsulas educativas. Para ello, se desarrolló un modelo que automatiza la búsqueda y extracción de datos de la red social X utilizando Python y Selenium Web Driver. Tras un proceso de pre-procesamiento de textos utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, se aplicó el modelo de Asignación Latente de Dirichlet (LDA) para identificar las palabras clave. Finalmente, se utilizó el modelo pre-entrenado “text-davinci-003” a través de la API de la empresa OpenAI para generar el contenido de las cápsulas educativas, asignando un contexto y utilizando las palabras clave identificadas. El resultado de esta investigación propuesta es la generación de un guion que contiene temas de educación y prevención del acoso y ciberacoso. Para garantizar una confiabilidad del texto generado por el modelo pre-entrenado generativo, se evaluó con un experto en la materia mediante el enfoque de Meta-Pregunta-Respuesta (GQM), lo que valida su potencial en la generación de contenido educativo en la lucha contra el ciberacoso.