BIG DATA APLICADA A UN MODELO PREDICTIVO PARA IDENTIFICAR DELITOS DE ACOSO EN LA RED SOCIAL FACEBOOK
Palabras clave:
BIG DATA, MODELO PREDICTIVO, RED SOCIAL, CONGRESO, INVESTIGACIÓNResumen
La investigación propone un modelo predictivo basado en técnicas de Big Data para identificar delitos de acoso en Facebook. Este modelo utiliza datos extraídos de comentarios en publicaciones, aplicando algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones de acoso, como insultos o agresiones verbales.
El estudio aborda la creciente problemática del ciberacoso, facilitado por el aumento del uso de redes sociales y dispositivos tecnológicos. Para ello, se empleó el software Facepager para recolectar datos, técnicas de preprocesamiento como limpieza de texto y tokenización, y un modelo Naive Bayes para clasificar los comentarios como acoso, no acoso o neutros.
El proceso incluyó la clasificación manual de comentarios durante cuatro meses y validaciones con profesionales, logrando un modelo efectivo que podría ser implementado en otras redes sociales.
