Twitter. Investigadores crearon un algoritmo que clasifica con gran precisión las distintas publicaciones que se hacen en la popular red social.
Una decena de investigadores académicos, apoyados por Samsung y Telefónica, han creado un algoritmo con la capacidad de identificar automáticamente a los usuarios y/o cuentas que tengan acciones de ciberacoso hacia otras personas. Lo más resaltante es que cuenta con una efectividad del 90 por ciento.
A través de un estudio denominado “Detectando el ‘ciberbullying’ y la ciberagresión en las redes sociales”, los expertos analizaron a más de 1 millón de cuentas de Twitter y 2,1 millones de tuits sobre temas como la NBA o la desigualdad de sexos en los salarios, y es que estos son puntos fuertes del abuso en redes.
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La metodología utilizada es capaz de diferenciar a los agresores con el resto de usuarios de Twitter, para ello se toma en consideración los tuits publicados, sus cuentas en general, interacción y otros atributos de la plataforma digital.
En el estudio se utilizó la herramienta API Streaming de Twitter, que otorga acceso a un 1% de todos los tuits de la plataforma. Igualmente, se filtraron las cuentas de ‘spam’ administradas por los populares ‘bots’; quedando las publicaciones estructuradas en cuatro tipos: acosadores, agresivos, spam y normales(sin abusos).
El algoritmo indagaba cientos de miles de ‘hashtags‘ vinculados con campañas de acoso que presenten un lenguaje inapropiado. Por eso, fue capaz de identificar con éxito al 90,2% de tuits de acosadores. En el caso de las publicaciones que tenían un tono normal y sin abusos, el algoritmo tuvo una precisión del 82,7%.
En la media de las cuatro categorías mencionadas, la efectividad general del algoritmo llegó al 61,4%.
En el estudio participaron profesionales del Centro de Investigación y Tecnología Hellas, la Universidad Aristóteles de Tesalónica (ambos de Grecia), las universidades de Binghamton y Boston (Estados Unidos) y el University College de Londres (Reino Unido).