https://doi.org/10.37815/rte.v35n2.1050

Artículos originales

Síntesis Textual de
Evaluación para Acoso y
Ciberacoso Textual Synthesis of Test for Bullying and Cyberbullying

Marcos Orellana1 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362, Jorge Luis Zambrano-Martinez1

https://orcid.org/0000-0002-5339-7860, Patricio Santiago Garcia Montero1
https://orcid.org/0009-0007-4113-8400, Liliana Marilu Lojano1
https://orcid.org/0009-0006-4993-8747, Mateo Sebastian
Zea1 https://orcid.org/0009- 0005-4209-8143, Tupak
Pacjakutik Japon1 https://orcid.org/0009-0005-3239-992X

1Laboratorio de Investigación y Desarrollo en
Informática (LIDI) Universidad del Azuay, Cuenca,
Ecuador [email-masked], [email-masked],

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2023/07/14 Aceptado: 2023/08/15
Publicado: 2023/10/15

Resumen

En los últimos años, el acoso y el ciberacoso son problemas que han aumentado vertiginosamente afectando escuelas, colegios y universidades. Debido a los avances en las tecnologías de la información, cualquier persona está expuesta
a ser atacada; por esta razón, es necesario crear soluciones a
través de técnicas adecuadas que ayuden a prevenir el acoso y
ciberacoso. En consecuencia, en este artículo se propone crear una
síntesis textual a partir de datos de encuestas que permita desarrollar
modelos para clasificar o predecir tanto a víctimas como agresores de
acoso y ciberacoso. Para ello, se utilizaron técnicas de minería
de datos, árboles de decisión y técnicas de agrupación, dando
como resultado una síntesis textual.
Esto permitió la
creación y evaluación de
un modelo de aprendizaje supervisado y otro modelo con técnicas de agrupamiento, aplicadas a los datos de las encuestas
realizadas a estudiantes universitarios. Los resultados demostraron la importancia de la síntesis textual para la generación de modelos
de clasificación o predicción de víctimas y agresores del acoso y ciberacoso, con una exactitud mayor al 75%, siendo el modelo
de agrupamiento con mejor rendimiento.

Palabras clave:
Acoso, Ciberacoso,
Minería de datos,
Árbol de decisión, Agrupamiento.

Abstract

In recent years,
bullying and cyberbullying have increased, affecting schools, colleges, and universities. Due to advances
in information technology, any person is exposed
to being attacked. Therefore, it is necessary to create solutions
through appropriate techniques that help prevent bullying and cyberbullying. Consequently, this article proposes
to create a textual synthesis from survey data that allows the development of models to classify or predict both victims and aggressors of bullying and cyberbullying. Data mining techniques, decision trees, and grouping techniques were used, resulting in a textual
synthesis. This allowed the creation and evaluation of a supervised learning model and another model with clustering techniques applied to the data from the surveys
performed on university students. The results demonstrated the importance of textual synthesis for generating models for the
classification or prediction of victims
and aggressors of bullying and cyberbullying, with an accuracy
greater than 75% for the grouping
model with the best performance.

Keywords: Bullying, Cyberbullying, Data mining,
Decision tree, Clustering.

Introducción

La violencia es un fenómeno
global que afecta a la sociedad en varios escenarios de la vida cotidiana, como los hogares, colegios, lugares de
trabajo y relaciones personales. Su presencia trae consecuencias negativas en cualquier ámbito, ya sea social, económico, político o
gubernamental. No tiene distinción por edad, género, raza, o cultura y puede expresarse de varias formas. Además, tiene un impacto devastador
en la vida de la persona que la sufre, alterando aspectos de su salud física y mental. La violencia puede
ser verbal, física, sexual, psicológica o de género (Nielsen
y Einarsen, 2018). No obstante,
una forma que se encuentra
a menudo en la
sociedad moderna es el acoso, un tipo de violencia que puede ir desde el acoso
verbal hasta la agresión física o psicológica e incluso
digital, como el ciberacoso (Mollo et al., 2018).

El auge de las redes sociales, juegos en
línea y aplicaciones de mensajería instantánea ha
evolucionado la forma en que las personas interactúan, sin embargo, han
dado lugar a una creciente forma de violencia. El ciberacoso utiliza cualquier
medio de difusión digital para acosar, intimidar, chantajear o difamar a
una persona, a diferencia del acoso tradicional, que utiliza medios
físicos o verbales
para el mismo fin. Ambos tipos de violencia están presentes en los mismos escenarios, pero el ciberacoso posee un mayor alcance debido
a las crecientes redes
digitales y de telecomunicaciones que conectan en la actualidad a la
mayoría de la población (Castilla,
2021). Sin embargo, toda esa interacción digital deja grandes cantidades
de información que puede ser explorada y explotada mediante
técnicas y algoritmos de minería de datos para combatir y mitigar
estas formas de violencia.

La minería de datos permite
analizar información con el fin de procesar y explorar cualquier
patrón o relación no evidente a simple vista (Han et al., 2022).
En este estudio se determinó el uso de la minería de datos como
una herramienta para analizar y sintetizar los datos de una encuesta
aplicada a estudiantes universitarios sobre sus experiencias con el acoso y
ciberacoso, aplicando técnicas como el preprocesamiento de datos, técnicas de agrupamiento y modelos
de clasificación. La finalidad del estudio es generar una síntesis textual
de las ideas primordiales obtenidas de las encuestas
que actúe como punto de partida para la generación de conocimiento sobre el acoso y el ciberacoso.

El resto del documento se estructura de
la siguiente manera: Sección 2, presenta los trabajos relacionados, la Sección 3 plantea los fundamentos teóricos de la investigación, la

Sección 4 expone los materiales y métodos
utilizados, la Sección 5 explica los resultados que se han obtenido luego de aplicar
los métodos y la Sección 6 presenta las conclusiones y trabajos
futuros.

Trabajos relacionados

La presencia del acoso y el ciberacoso genera gran discusión en la comunidad académica, lo que ha llevado
a varios investigadores a trabajar para beneficio de las personas
que padecen a diario estas agresiones (Arce-Ruelas et al., 2022). Los trabajos que se exponen
a continuación
demuestran el uso de la minería de datos y textos en la
generación de modelos de detección y clasificación de
estos fenómenos.

En el trabajo de Shaikh et al. (2020),
desarrollan una revisión sistemática de literatura para identificar los factores que impulsan a estudiantes universitarios hacia el ciberacoso. Su trabajo pretende servir de
guía para futuras investigaciones en el análisis del ciberacoso.
Identificaron cerca de 35 factores en 32 estudios, siendo los más
reportados problemas emocionales (depresión, ansiedad y estrés), autoestima, agresión, personalidad, malas relaciones,
estilo de crianza, rendimiento académico, falta de
empatía, exposición tecnológica y facilidad de acceso a
internet.

Del mismo modo, Namane y Kyobe (2017),
a través de la Universidad de Cape Town, relataron el desarrollo de un
análisis con respecto al comportamiento y características de las
personas agresoras. En el análisis participaron 3,621 personas
(víctimas y agresores) con un promedio
de edad entre 14 y 18 años. A través de una encuesta, los investigadores demostraron que 407 participantes fueron
víctimas de acoso y se separaron en tres índices de riesgo
social. Estos índices se comprenden por la probabilidad que una persona sufra de algún perjuicio dentro
del entorno que le rodea (Jorgensen y Siegel, 2019). Así, según Namane y Kyobe (2017), 107
participantes fueron víctimas de acoso provenientes de sectores con bajo
riesgo social, 114 participantes se ubicaron dentro del medio riesgo social y 186 participantes dentro del alto riesgo
social sufrieron
acoso. Además, enfatizaron que los comportamientos violentos se presentan con mayor
frecuencia en adolescentes, debido a que es una etapa con mucha
variación y cambios constantes en la personalidad, actitudes y
emociones.

Por lo tanto, los adolescentes se sitúan como uno de los mayores grupos de consumidores y creadores
de contenido en las redes sociales, así en el trabajo
de (Bozyiğit et al., 2019) se evaluaron ocho modelos distintos
de redes neuronales para la detección de ciberacoso en tweets de Turquía. Los investigadores emplearon
técnicas de minería de textos para procesar la información como la tokenización, transformación y la
eliminación de símbolos, en conjunto con otras técnicas
como frecuencia de término – frecuencia inversa de documento
(TF-IDF) y N-gramas para procesar
3,000 tweets y entrenar los distintos modelos. Finalmente, solo un modelo
presentó una exactitud del 91%, debido a la utilización de varias
configuraciones. Los investigadores
también demostraron que incrementar el número de capas ocultas no
necesariamente mejora el rendimiento del modelo.

Adicionalmente, para implementar un tipo
de red neuronal denominada memoria a corto-largo plazo (LSTM) en el trabajo
de Mahat (2021),
los investigadores utilizaron datos de Twitter, Wikipedia y Formspring. Un total
de 9,000 registros fueron procesados con técnicas de minería de textos (eliminación de caracteres especiales, espacios y ruido en general).
Al final el modelo
tuvo una exactitud
del 77.9%. Otra aplicación de modelos de aprendizaje profundo
en redes sociales se aprecia en el trabajo
de Banerjee et al. (2019),
donde utiliza un modelo basado

en una red neuronal convolucional para la detección
del ciberacoso en India. Cerca de 69,874 tweets fueron extraídos y
procesados para eliminar palabras vacías y signos de puntuación. Posteriormente, los textos fueron vectorizados para alimentar al modelo, que logró una exactitud
de 93.97%, superando a otros modelos
de aprendizaje automático, como la máquina de vector de soporte
(SVM).

En contraste con lo anterior, Dalvi et al. (2020) presenta un método para la
detección de ciberacoso que utiliza una SVM y un clasificador Naive Bayes. Recuperaron tweets de locaciones en tiempo
real y utilizaron técnicas de preprocesamiento de datos (tokenización, eliminación de signos de puntuación y palabras vacías, lematización y transformación) a través
de un paquete de herramientas de lenguaje natural (NLTK). Al final, el algoritmo SVM es el que
presenta una mayor exactitud, con el 71.25%, a diferencia del clasificador
bayesiano, con 52.70%.

Si bien las redes sociales
son utilizadas a menudo en el análisis del acoso y ciberacoso,
también existen estudios
enfocados a detectarlos en otras plataformas, como los juegos
en línea. Cornel et
al. (2019) desarrollan una red neuronal convolucional para detectar la
presencia de ciberacoso en los registros de mensajería de dos juegos
en línea: Dota y Ragnarok. A través de varias interfaces de programación de aplicaciones
(APIs) recogieron 230,394 frases de Dota pertenecientes a usuarios de Filipinas
y 534,328 de usuarios que jugaron Ragnarok en
Japón y Singapur. Luego de
eliminar las palabras vacías y caracteres especiales, vectorizaron los
registros a través del algoritmo word embedding para alimentar al modelo. La red neuronal
tuvo una exactitud de 99.93%, sin embargo, los investigadores
concluyeron que el modelo tiende a sobre ajustarse, por lo que recomendaron explorar otros modelos
de aprendizaje profundo.

Como
se evidencia en los trabajos
mencionados, las redes
neuronales son utilizadas a menudo en el análisis
de estos fenómenos utilizando distintos modelos. De igual forma, Rahman et al. (2021)
evalúan los siguientes modelos de aprendizaje automático: SVM, árboles de decisión, bosque
aleatorio, regresión logística y clasificador bayesiano. A través
de varias plataformas (Kaggle, Twitter, Wikipedia
y YouTube) recuperaron 31,403 registros etiquetados como inofensivos, y 23,663
etiquetados como ciberacoso. Para este análisis, se utilizan técnicas de preprocesamiento de
datos (limpieza, derivación, eliminación de ruido y palabras
vacías) y el valor TF-IDF para construir los modelos. Como
resultado, el bosque aleatorio presentó la mayor precisión de
todos, con el 89%.

En base a los estudios mencionados, los
avances en la detección y clasificación del acoso y ciberacoso van desde el análisis de comportamientos hasta la aplicación de modelos de aprendizaje profundo. Todos ellos
emplearon técnicas de minería de datos o textos y algunos de
ellos coincidieron en varias tareas de preprocesamiento. Sin embargo, la tarea
de síntesis previa de los datos es fundamental, debido a que los datos suelen contener
ruido y afectan al rendimiento de los modelos (Tapia et al., 2018). Por
lo tanto, son escasos los trabajos que resaltan la importancia y el uso de
diferentes técnicas en la síntesis de texto en el análisis
del acoso y el ciberacoso.

Marco Teórico

El acoso y el ciberacoso son temas extensos
por tratar y abarcan varios campos de la psicología, desde conductas
humanas hasta rasgos de personalidad que surgen en edades tempranas, como la
niñez y adolescencia. Cuando se presenta, suele repetirse a menudo en
ambientes donde el agresor siente confianza y que el agredido suele frecuentar como las

escuelas, colegios, universidades y demás
instituciones educativas. Las agresiones van desde insultos, golpes,
discriminaciones, burlas, hasta publicaciones de información,
fotografías y videos íntimos que buscan difamar
y avergonzar a la persona
agredida. El ciberacoso utiliza la
tecnología como su herramienta principal
para agredir de manera pública o anónimamente a su
víctima desde cualquier parte del mundo.
Estas agresiones pueden
incurrir en varios
problemas físicos y mentales de la persona agredida, desde falta
de confianza, problemas para socializar, depresión hasta lesiones
físicas o suicidios (Li et al., 2022).

Tapia et al. (2018) describen al acoso
como una conducta intencional carente de ética, inmoral e impropia, que se basa en una serie de amenazas físicas o verbales hacia otra persona, generando angustia en la
víctima y un desequilibrio de poder entre su persona y el agresor.
Mientras tanto, el ciberacoso es una amenaza que afecta a la sociedad moderna
gracias al surgimiento de nuevas tecnologías de información. Si
bien el avance tecnológico ha sido de beneficio en áreas críticas como la salud y la educación, también ha generado un problema social grave.
El anonimato en la era digital en conjunto con problemas o trastornos de una
persona puede resultar en posibles agresores, que perciben la violencia como una salida a su conflictiva
realidad. En contraste, la persona
agredida tiende a dificultar la comunicación con su entorno, lo que reduce la posibilidad de
que algún familiar o una persona de su círculo cercano logre
identificar la presencia de ciberacoso fácilmente.

De acuerdo con Herrera et al. (2018), la
mayoría de ciber atacantes cursan el segundo y tercer año de secundaria,
a diferencia de la mayoría de sus víctimas, que cursan el primer
y segundo año. Adicionalmente, la diferencia de edad, el contenido y el tiempo de navegación en internet también resultaron ser factores a tener en cuenta a la hora de identificar a una persona agresora o víctima. Según Martin-Criado et al. (2021), las plataformas y actividades de mayor
visita para los menores de edad se centran en las redes
sociales y plataformas de video. Su alto
consumo hace que los menores
tiendan a recrear
las situaciones, comportamientos y léxico que se exhiben en dichas plataformas, lo
que incrementa la probabilidad de que un menor pueda recrear comportamientos
violentos en su entorno.

Por otro lado, la minería de
datos es una técnica que se
ha popularizado en los
últimos años; permite analizar
grandes conjuntos de datos con el fin de encontrar y esclarecer cualquier patrón o relación
no evidente a simple vista. Entre sus tareas más conocidas se encuentran
el análisis, síntesis y visualización de datos. Su finalidad es generar conocimiento sobre temas de interés, ayudar en la toma de
decisiones empresariales u optimizar procesos industriales. Con la generación masiva de información actual, las fuentes
de datos se pueden encontrar
en línea, a
través de gestores de bases de datos o se generan mediante encuestas,
grupos focales y otras técnicas de recolección. Entre los sectores
más interesados en la minería de datos se encuentra
el
sector empresarial, que aprovecha este proceso para detectar anomalías, fraudes o mejorar sus estrategias
comerciales. Existen metodologías maduras que facilitan y estandarizan
sus fases, como el descubrimiento de conocimientos en las bases de datos (KDD)
con sus seis etapas: selección de datos, preprocesamiento, transformación, minería de datos, evaluación y finalmente
interpretación (Schröer et al.,
2021).

El preprocesamiento de datos es una tarea
que consiste en la limpieza
y eliminación del ruido
de los datos para ajustarse
a técnicas y modelos de minería de datos. Estas tareas mejoran la calidad, consistencia y
confiabilidad de los datos al corregir, reemplazar y eliminar datos
incorrectos, irrelevantes o redundantes. La transformación, por otra parte, incluye la selección
de
atributos relevantes en el estudio, así como técnicas de transformación como la discretización,
normalización y aumento
o reducción de dimensionalidad. Adicionalmente, en caso de tratarse

de un tipo de aprendizaje supervisado, se debe establecer el atributo de salida o etiqueta (Castro R et al., 2018).

El aprendizaje supervisado se utiliza en situaciones específicas en donde se quiere inferir
conocimiento a partir de datos etiquetados, es decir, que
se conoce su variable a predecir o clasificar.
En esta técnica se utilizan
los datos etiquetados para entrenar el modelo, y se evalúa con datos no etiquetados
para medir su rendimiento. Uno de los modelos utilizados en este estudio y más populares
de aprendizaje supervisado es el árbol de decisión, un modelo fácil de implementar e interpretar cuando se configura adecuadamente.
Su funcionamiento se basa en la estructura de un árbol, y representa a
las características o atributos seleccionados mediante nodos, y a su
vez, ramifica las opciones de cada una (Ramirez y Ccallohuari, 2020).

Por otra parte, el aprendizaje no
supervisado no dispone de una variable de salida preestablecida, sino que trata
de encontrar patrones o relaciones en el conjunto de datos que permitan clasificar, categorizar o etiquetar los registros. Una de las técnicas más utilizadas en el aprendizaje no supervisado y por ende en este
estudio es el agrupamiento. Esta técnica trata de generar grupos con
registros similares y separar los grupos con características ajenas. Su
funcionamiento se basa en el uso de métricas de distancia o similitud,
como la euclidiana, coseno, manhattan, entre otras (Roux, 2018). Existen
variaciones de esta técnica con diferentes
algoritmos internos y la elección de alguna dependerá del tipo de
datos y el problema que se quiera afrontar (Bracco,
2018).

Materiales y Métodos

Los materiales necesarios para la aplicación de técnicas y algoritmos de minería de datos en este estudio se describen a
continuación:

•
Plataforma de minería de datos RapidMiner.

•
Conjunto de datos de encuestas
sobre experiencias con el acoso y ciberacoso en estudiantes universitarios.

RapidMiner es un software libre y gratuito (en su versión básica) de análisis y minería de datos que cuenta con una interfaz gráfica amigable hacia el usuario y un flujo de trabajo
basado en operadores y conexiones, logrando
mayor productividad en menos tiempo.
Además, cuenta con más
de 1,500 operadores que van desde tareas de preprocesamiento hasta técnicas avanzadas
de modelado y visualización de datos (Kathuria
et al., 2021). Asimismo, es compatible con los
formatos de archivos
que albergan los conjuntos de datos más utilizados como archivos
de Excel. Este tipo de archivo contiene registros de datos de una
encuesta realizada a estudiantes universitarios con el fin de recolectar información demográfica, estudiantil y experiencias con el
acoso y el ciberacoso. El conjunto de datos cuenta
con 702 registros y un total
de 55 atributos o columnas.

Para aplicar con éxito los
procesos y algoritmos de minería de datos en cualquier entorno, es
necesario aplicar la metodología KDD (Gupta y Chandra,
2020). Por lo tanto, es imprescindible una fase previa de conocimiento,
familiarización y preprocesamiento de los datos, para comprender los
tipos de datos, su extensión, longitud, atributos, inconsistencias y el atributo
o etiqueta de salida en caso de tratarse de un aprendizaje supervisado (Ruiz-Chávez
et al., 2018). La etiqueta
es un valor que clasifica o categoriza al registro; en este contexto, un atributo que indica si el encuestado ha sufrido de acoso o ciberacoso. En esta fase se aplicaron los siguientes procesos:

•
Selección de atributos o variables: se seleccionaron los atributos más relevantes de la encuesta realizada para el análisis y la sintetización textual del acoso y el ciberacoso. Para ello, se analizaron 18
atributos del cuerpo de la encuesta que proporcionan información
necesaria para los procesos de agrupamiento y clasificación.

•
Limpieza
o preprocesamiento de los datos: para asegurar la calidad del
proceso de minería de datos, los registros con valores nulos fueron
identificados e imputados. Este proceso implica reemplazar los valores
faltantes por otro valor, variable o estadístico.

•
Transformación
de los datos: muchos algoritmos y modelos de minería de
datos requieren ciertos tipos de valores para funcionar correctamente o dar
mejores resultados. Algunas de las
técnicas de transformación de
datos incluyen la discretización, codificación de valores y
asignación de nuevos valores. Otra parte fundamental en este proceso
es la división del conjunto
de datos para entrenamiento
y pruebas. En esta técnica es frecuente dividir
los datos en 80% para entrenamiento
y 20% para pruebas. Esta técnica garantiza la transparencia del modelo,
debido a que será evaluado con datos desconocidos.

En RapidMiner, los operadores permiten al usuario
llevar a cabo los procesos
existentes en el programa, siempre y cuando se establezcan las
conexiones correctas, los formatos y los tipos de datos que requieren. Los
operadores utilizados para llevar a cabo dichos procesos y generar la
síntesis textual se presentan en la Figura 1.

Figura 1

Esquema de operadores para preprocesamiento de datos

A partir
de ahora se pueden aplicar modelos de clasificación o predicción,
técnicas de agrupamiento y evaluación. En este estudio se
utilizaron dos modelos de árboles de decisión, un modelo estándar, aplicado
a partir de los 18 atributos seleccionados, y otro modelo generado
a partir de un agrupamiento previo, etiquetando a cada grupo (clúster).
En ambos modelos se utilizó el mismo proceso de síntesis previa, donde fueron evaluados y comparados en su tarea de
clasificación. El agrupamiento jerárquico aglomerativo (HAC), árboles de decisión y métricas de evaluación fueron
los modelos y algoritmos utilizados. Otros modelos, métricas de evaluación
y procesos de optimización quedan fuera del alcance de este estudio.

Implementación de la técnica de agrupamiento

Las técnicas de agrupamiento se
utilizan con frecuencia en la minería de datos para identificar grupos
naturales en los datos a partir de su similitud (Mamani Rodríguez et
al., 2017). Existen varios algoritmos de agrupamiento, pero para este estudio
se utilizó el HAC debido a su estructura y simplicidad. Este
agrupamiento jerárquico considera que cada punto de datos en un grupo
individual, luego, en un algoritmo aglomerativo de
“abajo hacia arriba” agrupa los puntos hasta formar grupos
más grandes mientras sube en su jerarquía (Sharma et al., 2019). Las variables
que se utilizaron para implementar la técnica de agrupamiento fueron los 18 atributos seleccionados que componen el cuerpo de la encuesta realizada a los estudiantes
universitarios, debido a ser los más relevantes para realizar la
síntesis textual. En conjunto, se utilizó un operador adicional que reduce en una sola jerarquía los grupos que se quieren generar,
en este caso cuatro grupos.
Los operadores que permiten implementar esta técnica se muestran
en la Figura 2.

Figura 2

Operadores de agrupamiento

Los parámetros de
configuración del operador de agrupamiento se modificaron para trabajar
con los datos procesados. El modo o criterio que indica el tipo de enlazar cada
punto en el agrupamiento, el tipo de medida indica la medida que se utilizará para medir la distancia
entre los puntos, puede ser nominal, numérica o mixta, y a su vez la
medida a utilizar. Este parámetro depende del anterior, ya que despliega
distintas medidas en función de su tipo. Los parámetros
establecidos en RapidMiner se presentan en la Tabla
1.

Tabla 1

Configuración de parámetros del agrupamiento

MODO

ENLACE PROMEDIO

Tipo de medida

Numérica

Medida numérica.

Coeficiente de similitud de Sorensen-Dice

Implementación de árboles de decisión

Los árboles de decisión
son un modelo de aprendizaje automático supervisado. Su estructura se compone de nodos, que representan las características o atributos de los datos
de entrada, y ramas, que representan las posibilidades de esos atributos
(Fletcher e Islam, 2020). RapidMiner ofrece la
posibilidad de generar árboles de decisión y modificar algunos de
sus parámetros para optimizar su rendimiento.

Asimismo, como en la técnica
anterior se utilizaron los 18 atributos preprocesados con la finalidad de obtener resultados más eficientes.
Los parámetros que fueron modificados corresponden al criterio, que especifica la forma de selección y división de las ramas, así como la
profundidad máxima, que limita el número de ramificaciones. Los valores modificados y el resto de los
parámetros se evidencian en la Tabla 2.

Tabla 2

Configuración de parámetros del árbol de decisión

CRITERIO

RELACIÓN
DE GANANCIA (GAIN
RATIO)

Profundidad máxima

5

Confianza

0.10

Ganancia mínima

0.01

Tamaño mínimo de hojas

2

Evaluación de modelos

Para
validar la eficacia
de los modelos generados, se utilizaron operadores que permiten evaluar el rendimiento de los modelos
a través de varios criterios como la precisión, la exactitud (Accuracy) y la recuperación (Recall). En RapidMiner, previo a la evaluación de los modelos, es necesario un operador que
aplique el modelo con los datos de entrenamiento y prueba. Posteriormente, se conecta el operador que mide el rendimiento del modelo. Ambos operadores
no disponen de parámetros de configuración.

Finalmente, el rendimiento de los modelos fue evaluado a través de la matriz de confusión generada. De esta manera,
fue posible comparar
su rendimiento, así como los aciertos
y errores en la
clasificación de cada modelo, evidenciando cuál presenta las
mejores prestaciones. Por consiguiente, los métodos descritos en esta sección son exclusivos de la tarea
de síntesis textual sobre el acoso y el ciberacoso.

Resultados y Discusión

Los procesos y técnicas de preparación de los datos resultaron en la síntesis textual que se
describe a continuación:

•
Selección de atributos o
variables: se seleccionaron 18 atributos del cuerpo de la encuesta que incluyen datos
ordinales (ítems tipo Likert), un identificador (número de encuesta)
y un atributo de salida. Este atributo etiqueta al estudiante que ha sufrido
de acoso o ciberacoso mediante dos valores (Sí y No).

•
Limpieza de datos: al no presentarse más problemas de limpieza de datos, los valores nulos
fueron imputados al valor de la media. El número de registros luego de
la limpieza se redujo
a 673. La Figura 3 muestra la proporción de estudiantes que han
sido víctimas de acoso o ciberacoso en la secundaria.

Figura 3

Frecuencia de experiencias con el acoso

•
Transformación de los datos: los valores de los atributos o columnas seleccionadas (4. Muchas veces; 3. Bastantes veces; 2. Algunas veces y 1. Nunca) se reemplazaron por dos variables nominales (Sí y No). La división de datos se realizó con un porcentaje de 80% (538 registros)
para entrenamiento y 20% (135 registros) para pruebas, como se
muestra en la Figura 4.

Figura 4

Frecuencia de experiencias en datos de entrenamiento y prueba

•
Para el agrupamiento, se transformaron los valores de los registros a un valor numérico
(0 y 1), aumentando una columna por cada valor del registro.
Esta codificación permitió que el método de agrupamiento
jerárquico aglomerativo pudiera procesar y realizar
los cálculos numéricos necesarios para el agrupamiento. En la Figura
5 se muestra los cuatro
grupos generados en RapidMiner.

Figura 5

Grupos generados

En RapidMiner
es posible visualizar los modelos de árboles de decisión a
través de gráficos que representan los nodos y ramificaciones del modelo. Aunque
en algunas ocasiones, los modelos resultan extensos
debido a la cantidad de atributos o su configuración, como ha ocurrido
en este caso, por lo que una representación gráfica de los
árboles no es adecuada en esta ocasión.

Sin embargo, la matriz de confusión expone el rendimiento del modelo a través de varias métricas,
como la precisión para las clases, que indica la proporción de
verdaderos positivos sobre el total de calificaciones positivas. Y la
métrica de recuperación (Recall) de
cada clase, que indica la proporción de verdaderos positivos
que se han clasificado correctamente. Esto es realizado a
través de la ecuación 1 y 2:

=

precisión

TP         TP +
FP

(1)

TP +
FN

recuperación =          TP

(2)

Donde TP es verdadero positivo, FP es falso positivo y FN es
falso negativo.

El modelo de clasificación sin agrupamiento previo presentó una exactitud del 78.52%, y
el modelo de clasificación con agrupamiento presentó una exactitud del 86.57%. En las Tabla 3 y la Tabla 4 exponen la matriz de confusión de ambos modelos,
así como los valores de precisión
y el porcentaje de recuperación.

Tabla 3

Matriz de confusión del modelo sin agrupamiento

SI

NO

PRECISIÓN
DE LA CLASE

PRED. NO

92

24

79.31%

PRED. SÍ

5

14

73.68%

RECUPERACIÓN DE LA CLASE

94.85%

36.84%

La precisión de ambas clases
de acuerdo con la Tabla
3 es superior al 70%. Por lo tanto,
el modelo puede clasificar con precisión al menos esa proporción
de registros de estudiantes que sufren de acoso o ciberacoso. Sin embargo, la recuperación de la clase
Sí presenta algunas dificultades al modelo, acertando
en 14 ocasiones de un total de 38 registros pertenecientes a la clase
Sí, dando como resultado una recuperación del 36.84%. Por el
contrario, la clase No, que presenta una proporción del 94.85%, acertó en 92 ocasiones de un total
de 97 registros de esta
clase.

De acuerdo con la Tabla 4, el modelo con
agrupamiento previo pudo clasificar a tres de
los cuatro grupos
formados con una precisión de al menos
75%. Sin embargo,
al dividir los datos aleatoriamente en un grupo de entrenamiento y de prueba, no quedaron registros existentes
del grupo tres en los datos de prueba. En cuanto a la
recuperación, el grupo dos presentó una proporción del 100%, mientras
que el grupo uno fue del 97.70%.
Lo que acertó en clasificar 85 casos de 87 y finalmente el grupo cero cuya una
proporción fue del 56.76%, llegó a clasificar 21 casos correctos
de un total de 37 casos pertenecientes a ese grupo.

Tabla 4

Matriz de confusión del modelo con agrupamiento

CLUSTER 0

CLUSTER 1

CLUSTER 2

CLUSTER 3

PRECISIÓN DE
LA CLASE

PRED. CLUSTER 0

21

2

0

0

91.30%

PRED. CLUSTER 1

13

85

0

0

86.73%

PRED. CLUSTER 2

3

0

10

0

76.92%

PRED. CLUSTER 3

0

0

0

0

0.00%

RECUPERACIÓN DE LA CLASE

56.76%

97.70%

100.00%

0.00%

La síntesis textual facilitó la generación de modelos de clasificación; ambos modelos

presentaron una exactitud
por encima del 75%. Sin embargo, los resultados evidencian una

mayor exactitud al implementar el modelo con agrupamiento,
lo que indica que el proceso de síntesis tuvo una influencia positiva en
su rendimiento al predecir los casos correctos de las personas que han sufrido
de acoso y ciberacoso. Aun así existen otros factores que pueden alterar
los resultados de un modelo
de minería de datos, como las tareas
de preprocesamiento de datos,
la calidad de los datos y el balance de las clases o etiquetas.

Conclusiones

La minería de datos se encuentra en un proceso
continuo de avance
y transformación, al igual
que sus herramientas de software. La generación masiva de
información permite la creación de nuevos algoritmos
y procesos que permiten analizar y generar conocimiento de cualquier tipo
de información, incluso
de problemas sociales tan delicados como el acoso y el ciberacoso. Cada día,
más jóvenes y adolescentes sufren estos tipos de violencia en sus
actividades cotidianas; esto se evidencia en el número de estudiantes universitarios que respondieron afirmativamente a la encuesta sobre sus
experiencias con el acoso y el ciberacoso.

Por lo tanto,
en este estudio
se utilizaron técnicas y algoritmos de minería de datos como árbol de decisión y de agrupamiento a las encuestas aplicadas a los estudiantes universitarios para generar
una síntesis textual que permita generar conocimiento sobre el acoso y
el ciberacoso. De este modo, al aplicar el modelo de aprendizaje
automático supervisado denominado árbol de decisión con los datos obtenidos
de las encuestas presentó una exactitud del 78.52%.
Sin embargo, al evaluar con los mismos datos sobre el acoso y el ciberacoso, el
modelo de clasificación con agrupamiento alcanzó una exactitud del 86.57% al estimar cuando se presentan
estos problemas sociales
a través de la encuesta realizada. No obstante, es imprescindible realizar
tareas de preprocesamiento de datos para lograr un buen desempeño
de los modelos, debido a que pueden alterar los resultados del modelo que se
está utilizando.

Como trabajos futuros, se plantea el uso
de otros modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
como las redes
neuronales; así como otras técnicas de evaluación
de modelos como la validación cruzada que pueden ser de utilidad para la
generación de conocimiento sobre el acoso y el ciberacoso.

Reconocimientos

Los autores desean agradecer al
Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay por el apoyo financiero y académico, así
como a todo el personal de la escuela de Ingeniería de Ciencias de la
Computación, y el Laboratorio de Investigación y Desarrollo en
Informática (LIDI).

Referencias

Arce-Ruelas, K. I., Álvarez-Xochihua,
O., Pelegrín, L., Cardoza-Avendaño, L., y González-Fraga,
J. A. (2022). Automatic Cyberbullying
Detection: A Mexican Case
in High School and Higher Education Students. IEEE Latin America Transactions, 20(5).

Banerjee,
V., Telavane, J., Gaikwad,
P., y Vartak, P. (2019). Detection
of Cyberbullying Using Deep Neural Network. International Conference on
Advanced Computing y Communication
Systems (ICACCS).

Bozyiğit, A., Bilimleri, B., Dokuz, B., İzmir, E. Ü., Bilgisayar, S. U., Bölümü, M., Eylül, D., İzmir, Ü., Bilgisayar,

E. N., y Bölümü, B. (2019). Cyberbullying Detection by Using Artificial Neural
Network Models.

International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK).

Bracco, A. (2018). Normalización de Texto en Español de Argentina (pp.
1–68).

Castilla, O. M. N. (2021). Ciberbullying: El acoso escolar en el ciberespacio e implicancias psicológicas. Hamut’ay, 8(1),
67–74.

Castro R, L. F., Espitia
P, E., y Montilla, A. F. (2018).
Applying CRISP-DM in a KDD process for the analysis of student attrition. Advances in Computing:
13th Colombian Conference, CCC 2018, Cartagena,
Colombia, September
26–28, 2018, Proceedings 13, 386–401.

Cornel, J. A., Pablo, C. C., Marzan, J. A., Mercado,
J. V., Fabito, B., Rodriguez, R., Octaviano, M., Oco, N., y la
Cruz, A. De. (2019). Cyberbullying Detection for Online Games Chat Logs using Deep
Learning. International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment
and Management (HNICEM).

Dalvi, R. R., Chavan, S. B., y Halbe, A. (2020). Detecting a Twitter Cyberbullying using Machine Learning.

International Conference on Intelligent Computing
and Control Systems (ICICCS).

Fletcher, S., y Islam, Md. Z. (2020). Decision Tree Classification
with Differential Privacy. ACM
Computing Surveys, 52(4), 1–33. https://doi.org/10.1145/3337064

Gupta, M. K., y Chandra, P. (2020). A comprehensive survey of data mining. International Journal of Information Technology, 12(4),
1243–1257. https://doi.org/10.1007/s41870-020-00427-7

Han, J., Pei, J., y Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann.

Herrera, C. R. M., Ríos, S. P., y Noboa, I. R.
(2018). Indicadores de violencia relacionados con el ciberbullying en
adolescentes del Ecuador. Pensando
Psicología, 14(24).

Jorgensen,
S. L., y Siegel, P. B. (2019). Social Protection in an Era of Increasing Uncertainty and Disruption.

World Bank, Washington,
DC. https://doi.org/10.1596/31812

Kathuria,
A., Gupta, A., y Singla, R. K. (2021). A Review of Tools and Techniques for Preprocessing of Textual Data (pp. 407–422). https://doi.org/10.1007/978-981-15-6876-3_31

Li, C., Wang, P., Martin-Moratinos, M., Bella-Fernández, M., y Blasco-Fontecilla, H. (2022). Traditional bullying and cyberbullying in the digital age and its associated mental health problems in children and adolescents: a
meta-analysis. European Child y Adolescent Psychiatry,
1–15.

Mahat, M. (2021). Detecting Cyberbullying across Multiple Social
Media Platforms Using Deep Learning. 2021 International Conference on Advance Computing
and Innovative Technologies in Engineering, ICACITE
2021, 299–301. https://doi.org/10.1109/ICACITE51222.2021.9404736

Martin-Criado, J. M., Casas, J. A., Ortega-Ruiz, R., y
Rey, R. Del. (2021). Parental supervision and victims of cyberbullying:
Influence of the use of social networks and online extimacy. Revista de Psicodidactica,
26(2), 161–168. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2020.12.005

Mollo, J. P., Larrain, E., y Landazabal, M. G. (2018).
Prevalencia de bullying y cyberbullying en Latinoamérica: una revisión.
Revista Iberoamericana de
Psicología: Ciencia y Tecnología, 11(3), 1–18.

Namane, K. C., y Kyobe, M. (2017).
Examining the evolution of Mobile Bully - Victims across different schools located in low to high
safety risk areas in Cape
Town, South Africa. 2017 Conference on information Communication Technology and Society.

Nielsen, M. B., y Einarsen,
S. V. (2018). What we know, what we
do not know, and what we should
and could have known about workplace
bullying: An overview of the
literature and agenda for
future research. Aggression and Violent Behavior,
42, 71–83. https://doi.org/10.1016/j.avb.2018.06.007

Rahman, S., Talukder, K. H., y Mithila, S. K. (2021). An Empirical Study to Detect Cyberbullying with TF-IDF and Machine Learning Algorithms. Proceedings of International Conference on Electronics, Communications and Information
Technology, ICECIT 2021. https://doi.org/10.1109/ICECIT54077.2021.9641251

Ramirez,
A. J. B., y Ccallohuari, H. A. M. (2020). Modelo de aprendizaje supervisado para
pronóstico de la deserción de
estudiantes de la Facultad de
Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Peruana Unión

- Lima.

Roux, M. (2018). A comparative study of divisive
and agglomerative hierarchical clustering algorithms. Journal

of Classification, 35, 345–366.

Ruiz-Chavez, Z.,
Salvador-Meneses, J., y Garcia-Rodriguez, J. (2018). Machine Learning Methods
Based Preprocessing to Improve Categorical
Data Classification (pp. 297–304). https://doi.org/10.1007/978- 3-030-03493-1_32

Schröer,
C., Kruse, F., y Gómez, J. M. (2021). A systematic literature review on applying
CRISP-DM process model. Procedia Computer Science, 181, 526–534.

Shaikh, F. B., Rehman, M., y Amin, A. (2020). Cyberbullying: A Systematic Literature Review to Identify the
Factors Impelling University Students towards Cyberbullying. IEEE Access, 8,
148031–148051. https:// doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3015669

Sharma, S., Batra, N., y others. (2019).
Comparative study of single linkage, complete
linkage, and ward method of agglomerative clustering. 2019 international conference on machine learning, big data, cloud and parallel computing (COMITCon), 568–573.

Tapia, F., Aguinaga,
C., y Luje, R. (2018).
Detection of Behavior Patterns through Social Networks
like Twitter,
using Data Mining techniques as a method to detect Cyberbullying.
2018 7th International Conference On Software Process Improvement (CIMPS),
111–118.