https://doi.org/10.37815/rte.v35n2.1055

Artículos originales

Análisis de Clusterización en Datos de Encuestas sobre Ciberacoso

Clustering Analysis
on Cyberbullying Survey
Data

César Vinueza-Álvarez1 https://orcid.org/0009-0001-6731-3314, María Inés Acosta-Urigüen1

https://orcid.org/0000-0003-4865-2983, Juan Fernando
Lima1 https://orcid.org/0000-0003-3500-3968

1Departamento de Posgrados, Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador

[email-masked]

2Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática (LIDI),

Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked]

.

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

Enviado: 2023/07/15 Aceptado: 2023/08/22
Publicado: 2023/10/15

Resumen

Hoy en día, el ciberacoso se ha incrementado debido
al crecimiento y diversificación de tecnologías,
resultando difícil una detección temprana en distintos sectores,
como en la academia. Por este motivo,
esta problemática requiere
abordarse mediante métodos específicos de análisis de datos que permitan
identificar su caracterización. El presente estudio se enfoca en la detección
del ciberacoso en los estudiantes de una universidad de la ciudad de Cuenca, Ecuador, aplicando
minería de datos
para analizar la información obtenida
de un cuestionario psicológico sobre
el ciberacoso con aspectos
sociodemográficos, y a través de la escala
de Likert llegar
a categorizar el nivel de
victimización y de agresión entre adolescentes al momento de
utilizar dispositivos electrónicos. Mediante el uso del algoritmo de
agrupamiento se evalúa y se obtienen patrones de comportamiento de los participantes
de la encuesta del ciberacoso donde se identificaron a los actores y los
sectores académicos con mayor incidencia.

Palabras clave: Ciberacoso, Entorno académico, Victimización encuesta, Agrupamiento.

Escuela Superior Politécnica del Litoral, ESPOL

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Vinueza-Álvarez, María Inés Acosta-Urigüen, Juan Fernando
Lima

Abstract

Nowadays, cyberbullying has increased due to the growth and diversification of technologies.
This
has made early detection difficult in different sectors, such as academia. For this reason, this issue requires
addressing through specific
data analysis methods
that allow its characterization
to be identified. This study focuses on the detection
of cyberbullying in students of a university in the city of Cuenca, Ecuador,
applying data mining to analyze
the information obtained
from a psychological questionnaire on cyberbullying with sociodemographic aspects
and through the scale of Likert to categorize the level of victimization and aggression among adolescents when using electronic devices. Using
the grouping algorithm, the behavior patterns
of the participants in the cyberbullying survey are evaluated and
obtained, and the actors and academic sectors with the highest incidence are
identified.

Keywords: Cyberbullying, Academic domain,
Victimization survey, Clustering.

Introducción

El acoso, también conocido como
“bullying”, ha sido uno de los temas que más se presentan a
nivel académico, preocupando a los educadores, psicólogos e
incluso a los padres de familia, debido al incremento del acoso sin presentar
una distinción de edad, nacionalidad o género. Por lo tanto,
llega a afectar a la sociedad trayendo consecuencias negativas en todo
ámbito donde se presente (Garmendia Larrañaga et al., 2019).

El avance constante de la
tecnología en el mundo moderno, así como la difusión y uso
de las redes sociales, facilita
el acoso constante a las víctimas por parte de los atacantes. Siendo así el surgimiento de un nuevo término
denominado ciberacoso o “cyberbullying”, que no es más que trasladar el acoso físico a los distintos medios digitales (Hosseinmardi et al., 2014).
En general, el ciberacoso es considerado una amenaza psicológica
para los niños y adolescentes, que hacen uso de dispositivos electrónicos, debido a que pueden afectar negativamente aspectos
psicológicos, conductuales,
físicos y académicos en la víctima. Asimismo,
se presentan ansiedad, autoestima baja, dependencia del alcohol y
drogas, reducción de autocontrol, pensamientos suicidas y pésimos
resultados académicos tanto en el atacante como en la víctima
(Johnson, 2022).

Por este motivo, es necesario encontrar
distintas alternativas para que las autoridades competentes puedan identificar a las víctimas del ciberacoso, que son constantemente acosadas por los atacantes (Moya-Solís & Moreta-Herrera, 2022). Para lo cual, la minería de datos es una
alternativa robusta para encontrar patrones
de comportamiento y llegar a reducir el ciberacoso
con la identificación de los actores, mediante el uso de distintas
técnicas como clasificación, asociación, clasificador bayesiano ingenuo (Naive Bayes), árbol de decisión, bosques aleatorios
(Random Forest), entre otras (Pamuji & Setiawan, 2022). Por eso, para esta
investigación, se propone el análisis de los datos provenientes
de un cuestionario de ciberacoso mediante el algoritmo de Partición Alrededor
de Medoids (PAM)
que minimiza el resultado de la suma de
las diferencias entre
los objetos de un grupo
y el centro de ese grupo (Botyarov & Miller, 2022). Para lograr esta propuesta, es
necesario analizar las respuestas del cuestionario de ciberacoso mediante el algoritmo PAM, para llegar
a detectar aspectos
característicos donde se presentan
los ciberacosos para los estudiantes universitarios de distintas carreras.

El resto del artículo se
estructura de la siguiente manera: la Sección 2 presenta los trabajos
relacionados; la metodología del trabajo es presentada en la
Sección 3; en la Sección 4 se muestran los resultados; y finalmente,
en la Sección 5 se presentan las conclusiones y los trabajos futuros.

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Trabajos Relacionados

Existen
estudios donde se presentan los patrones que conducen al acoso y al ciberacoso,
que conducen a la generación de modelos para solucionar esta
problemática social. En consecuencia, los principales desarrollos de las
investigaciones se centran en la detección, clasificación y
predicción del ciberacoso en diferentes sectores sociales. A
continuación, se presentan los trabajos relacionados a las
técnicas utilizadas para la detección del acoso y el ciberacoso.

Los autores Sitnik-Warchulska et al.
(2021) demuestran que utilizar redes bayesianas llega a modelar comportamientos de riesgo de acoso entre los escolares, así como la identificación
de los actores que están involucrados. Por lo tanto, usar redes bayesianas que permitan visualizar
y modelar las relaciones entre
distintas hipótesis y variables, para cuantificar la incertidumbre
en las inferencias basadas en el análisis de datos estadísticos,
permite predecir conductas de acoso. Además,
Sitnik-Warchulska et al. clasifican y predicen los estados y eventos del acoso
aun cuando los datos son parciales e inciertos.

Mientras tanto, Meliana et al. (2019)
identifican el ciberacoso en las conversaciones estudiadas de la red social X
(Twitter) mediante los métodos de agrupación. Estos autores usan
la minería de datos en esta red social para obtener los resultados y su
correlación con la identificación del ciberacoso. Además, en este estudio se utilizó el método de clasificación Naive Bayes y árboles de decisión (Decision Tree J48), los cuales identificaron exitosamente un 92% y un 100% respectivamente. Asimismo, los autores concluyen que la red social que presenta un alto ciberacoso es Twitter,
relacionado con acosos psicológicos y violentos.

Por otro lado, Farag et al. (2019), en
un estudio realizado, concluyen que es necesario utilizar diferentes
métodos de análisis de datos para cada una de las redes sociales, debido a cómo
entregan los datos estas plataformas. Por lo tanto, proponen utilizar
seis métodos para analizar
los datos recolectados de las redes sociales, como aprendizaje no supervisado,
codificadores automáticos, aprendizaje profundo, aprendizaje semi
supervisado, modelado de series de tiempo y clusterización. Además, señalan que los
algoritmos de aprendizaje no supervisados están ganando una mayor atención por parte de la comunidad
científica en este tema, debido
a presentar un alto grado de eficiencia al momento de analizar los
datos.

Los autores Parime & Suri (2014)
analizan el ciberacoso, cuáles son sus impactos en la sociedad y sus
principales características, por lo que utilizan técnicas de
minería de datos para entender el comportamiento que presentan los
acosadores y así prevenir aquellos actos. Por lo tanto, Parime &
Suri analizan los sentimientos a través del procesamiento del lenguaje
natural para identificar la presencia
o ausencia del ciberacoso en una red social, a través de un
conjunto de datos.

Mientras que, en otro estudio, realizado
por Zhang (2021), se propone un método que permite identificar la presencia de términos de ciberacoso y clasificar las actividades de acoso en las redes
sociales como Flaming.
Además, expone cuáles son los procesos
para detectarlo, tales como el pre-procesamiento de los datos, extracción de características, algoritmos de aprendizaje
y técnicas de clasificación Naive Bayes. De esta manera,
es posible detectar el ciberacoso en las redes sociales
con la lógica difusa que proporciona una ayuda para tomar decisiones dsobre los contenidos antes que los usuarios sean
víctimas.

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Los autores Dedic
et al. (2019) analizan los datos obtenidos con tres tipos
de encuestas estandarizadas (“The Juvenile Victimization Questionnaire”, “The Defense Style Questionnaire” y
“Beck Depression Inventory”)
realizadas a estudiantes del Sur de Australia,
Gran Bretaña y Suecia a través de una prueba no paramétrica denominada Kolmogorov-Smirnov que determina
la bondad del ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre
sí. Dedic et al. llegan
a detectar los factores
primordiales para cometer suicidios ocasionados en la niñez por haber sido víctimas
de abusos sexuales de los compañeros.

Los estudios mencionados describen
varias técnicas y modelos para la detección y predicción tanto del acoso como del ciberacoso. Presentan
limitaciones al momento
de detectar y predecir esta
problemática ya que, si bien los estudios tienen un enfoque psicológico
para el acoso y el ciberacoso, no
llegan a la aplicación de técnicas de clusterización de
los datos proporcionados con las distintas pruebas psicológicas.

Materiales y Métodos

La metodología empleada
durante el proceso
de aplicación de técnicas de clusterización
de datos de una encuesta
sobre el ciberacoso estuvo conformada por seis actividades detalladas en la Figura 1. Para estas actividades se utilizaron
como entrada los datos provenientes de las encuestas psicológicas sobre
el acoso y el ciberacoso que fueron realizadas.

Figura 1

Actividades relacionadas a la metodología utilizada en el estudio

Recopilación de los datos

Esta fase inicial está
primordialmente enfocada en la comprensión del acoso y el ciberacoso
como un problema social actual, donde la implementación de una encuesta psicológica
permite una clara detección, a través de los datos que esta herramienta brinda.
Los roles que se
presentan en esta fase, acorde a la Figura 1, son:

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•
Encuestador: aquella persona que
está encargada de aplicar los cuestionarios, escuchar, plantear
las preguntas y registrar las respuestas de las personas entrevistadas.

•
Experto: persona que tiene gran experiencia en el ámbito psicológico y brinda soporte a
la estructura de la encuesta.

•
Director del proyecto: aquella
persona que dirige el estudio brinda apoyo y conocimiento de técnicas y métodos para evaluar la información y a su vez descartar la que no sea confiable.

•
Investigador: es quien está encargado
de la construcción y definición de cada una de

las fases de la investigación
que permitan una correcta gestión del proyecto.

Estudio y comprensión de los datos

En esta fase se realizó la recopilación inicial
de los datos y las tareas de tratamiento de la
información obtenida de las encuestas. Se llevó a cabo la identificación de las características de los datos que puedan ser de interés para el estudio,
que a simple vista no se pueden
observar. Por lo tanto, en la fase de entendimiento de datos se
focalizó en el análisis de las variables recolectadas por la
encuesta de ciberacoso; esta incluye dos partes, la primera fue asociada a
variables demográficas y la segunda parte fueron las variables propias
de la encuesta.

Entre las variables demográficas
se incluyen aspectos como género, edad, lugar de nacimiento, estado
civil, tipo de colegio, lugar
de trabajo, entre
otros. Mientras que las variables propias de la encuesta
recolectaron valores basados en una escala de Likert, para medir el ciberacoso
a través del uso de dispositivos electrónicos más comunes.

Los datos recolectados, que se usaron en esta investigación, corresponden a las encuestas realizadas en los meses de mayo y junio del 2022, a estudiantes entre
18 y 22 años de edad de una
universidad. Cada pregunta
realizada se calificó dentro de una escala ordinal
para obtener la frecuencia de victimización, los actores del acoso y patrones de comportamiento que puedan
presentarse en la encuesta (Useche et al., 2021).

Análisis de los datos y selección de características

Dentro
de esta fase fue necesaria la limpieza y transformación de datos, debido
a que los datos existentes se presentaron en diferentes formatos, incoherencias, así como datos faltantes o incorrectos.

Los datos recolectados en la encuesta
corresponden a un grupo de adolescentes con una edad entre los 18 y 22
años, con un nivel socioeconómico medio alto, que asisten a una
universidad de la ciudad de Cuenca, Ecuador.
Se aplicó la encuesta considerando una población
de 7,000 estudiantes con un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 5%. Con estos parámetros, el tamaño de la muestra
resultante es de 607 encuestas
tomadas, que se dividen en 286
mujeres y 316 hombres, siendo
solo en 5 encuestas donde
prefirieron no responder. Dentro de esta muestra resultante no se encontraron valores
faltantes, por lo que se pudo considerar como una muestra completa.

Análisis exploratorio

En este análisis de los datos se observaron las variables correspondientes a los resultados de la encuesta. Como se mencionó, de las 607 encuestas realizadas, cada una de ellas contiene 52 variables y se divide en dos secciones. La primera sección contiene variables de información
sociodemográfica de los alumnos y preguntas de encuesta en escala sobre
el ciberacoso, referentes a la victimización y la agresión. En
cambio, en la segunda sección de la encuesta, las respuestas estaban relacionadas con una escala
de Likert que consta de cuatro valores
cuyos identificadores son “nunca”,
“algunas veces”, “bastantes veces”, “muchas veces”.

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Dentro de las variables de la encuesta
existe una variable numérica correspondiente a la edad del encuestado;
se analizó su distribución y los valores atípicos que
pueda presentar. Como se observa en la Figura 2, la variable edad sigue una distribución normal y muestra valores
atípicos que han sido tratados
por un proceso de imputación de reemplazo por el límite superior.

Figura 2

Distribución
de la edad de los encuestados

Sin embargo, el resto de las variables
fueron definidas como categóricas, determinadas por el porcentaje de cada
categoría. Por lo tanto, aquellas categorías que no llegaron a un
5% de los valores fueron reasignadas a otras categorías, siendo un
proceso lógico de agrupación. Como se observa, la Tabla 1 presenta un ejemplo de una variable
categórica en conjunto
con la cantidad de respuestas
y su correspondiente porcentaje.

Tabla 1

Ejemplo de la variable categórica con su respuesta y porcentaje

VARIABLE

CATEGORIA

RESPUESTAS

PORCENTAJE (%)

“He amenazado a alguien para meterle miedo”

Nunca

552

90.93

Algunas veces

45

7.41

Bastantes veces

3

0.49

Muchas veces

3

0.49

No contesta

4

0.65

De esta manera,
se puede observar
que en la Tabla 1, las categorías “Bastantes veces”,
“Muchas veces” y “No contesta” no llegan a superar el
1% de las respuestas del grupo entrevistado.
Por lo tanto, estas categorías fueron agrupadas para el proceso
de generación del clúster. Este proceso fue
repetido en todas las variables categóricas de la encuesta.

Selección de variables

Para la selección de las variables se utilizó el algoritmo de Stepwise (Görzig & Frumkin, 2013) sobre
un proceso de regresión logística para brindar una
relación entre una variable dependiente respecto de otras variables independientes. Por lo tanto, en este algoritmo se realiza
una construcción iterativa, paso a paso,
de un modelo de regresión, que implica la selección de variables independientes, que se utilizan en un modelo
final. En este estudio se usó la regresión
logística ya que se requiere
determinar si una persona sufrió o no ciberacoso; en otras palabras, las variables de interés para este estudio
son dicotómicas (toman dos valores:
sí o no). De este

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modo, la aplicación del modelo de regresión
logística permitió construir una función que se basa en el
cálculo de la probabilidad donde la variable de interés adopta el
valor del evento previamente definido a través de la ecuación y = ln(p/(1-p)), donde p es la probabilidad que ocurra un
evento Y, que implica a los
coeficientes de los términos constantes y variables, dependientes e
independientes.

Así, la nueva variable
dependiente generada, que se va a estimar, puede llegar a tener cualquier valor dentro de un rango. En este sentido, al aplicar el modelo de regresión logística implica agregar o eliminar variables explicativas potenciales en
sucesión y probar la significancia estadística
después de cada iteración (Sultan et al., 2021). Por ende, se
utilizaron todas las variables numéricas y categóricas en el proceso
de selección de variables, y además, la variable
de interés para determinar la significancia final es “Personas que han recibido acoso”.
En la Tabla 2 se presentan las variables con mayor valor significativo.

Tabla 2

Selección de variables
y sus valores de significancia

VARIABLE

ESTIMACIÓN

Z

PROBABILIDAD

“Ciclo”

0.10390

1.664

0.09614

“Celular
insultado riculizado”

27.85917

0.012

0.99043

“Celular obligado a hacer cosas que no quería dinero hacer tareas”

17.58782

0.004

0.99645

“Celular contado mentiras rumores sobre mí”

1.18124

2.407

0.01607

“Celular han pasado
manipulado fotos videos de mí sin mi permiso”

2.20479

2.837

0.00455

“Internet me han insultado o ridiculizado”

1.33325

1.91

0.05612

“Internet han contado mentiras o rumores
sobre mí”

0.29532

0.962

0.33594

“Móvil
internet he obligado a alguien a hacer cosas con amenazas”

19.37827

0.009

0.99283

“Móvil
internet he mentido en el Messenger o en cuentas
privadas de otros”

1.20013

0.937

0.34889

“Cree alguna vez haber sufrido burlas o acoso en su lugar de estudio”

1.82379

7.036

1.98E-12

Definición y aplicación del modelo

En esta fase, se aplicó la
técnica de agrupamiento para identificar el patrón de
comportamiento de quienes cometen acoso, detectando los grupos que pueden
variar según diversos criterios demográficos. Una vez que se tuvieron las variables seleccionadas, se procedió
a la aplicación de la clusterización de los elementos que contienen las clases de objetos similares.
Esta técnica descriptiva intenta reconocer patrones similares
dentro de un conjunto de datos, llegando a ser un algoritmo de aprendizaje no supervisado (Carballido et al., 2018). Sin embargo,
todas las variables utilizadas son de tipo categórico, por lo que
se debe utilizar un proceso de cálculo de distancias que permita
calcular estos valores para las variables categóricas y luego puedan ser
usadas en un algoritmo adecuado para variables categóricas.

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Pues así, en este estudio
se utilizó la distancia de Gower que puede medir
las diferencias de dos
registros distintos (Meaney & Fikes, 2023). Estos registros pueden
presentarse como una combinación de datos lógicos, categóricos, numéricos o texto. Para obtener la distancia de Gower se realiza un promedio de las
diferencias parciales entre los individuos.

Después de obtener las distancias, se procedió a determinar cuál es el número de clústeres óptimos
para los individuos que realizaron la encuesta. Para ello, se utilizó
una métrica que calcula la calidad del agrupamiento realizado con
algoritmos de clusterización denominada coeficiente de silueta. Esta métrica oscila
sus valores entre
1 siendo el mejor agrupamiento y -1 representando un mal agrupamiento. Además, los valores
que llegan a ser cercanos
a 0, indican que el agrupamiento está superpuesto o indiferente. De esta manera,
el primer resultado para la selección de variables demostró que el número óptimo de agrupamiento para el grupo encuestado
es dos clústeres, como se puede apreciar en la Figura 3.

Figura 3

Número óptimo de clústeres

Una vez que se estableció el
número de clústeres, se aplicó el algoritmo de
asignación del clúster para cada uno de los individuos. Se empleó la distancia de Gower, para encontrar las medidas entre los sujetos estudiados;
y se utilizó el algoritmo PAM, para la generación de los
clústeres. Este algoritmo
encuentra una secuencia
de objetos denominados medoides que
están localizados en la parte central del clúster
(Schubert & Rousseeuw, 2021) y con base en estos medoides, los individuos son asignados a cada uno de los
clústeres definidos.

Resultados

En esta parte se validó el
análisis de los clústeres realizados para luego evaluar los
resultados obtenidos. Para lo cual, se elaboraron varios modelos que poseen la
suficiente información desde una perspectiva de análisis de
datos, de tal modo que se puedan analizar y verificar los resultados de manera
efectiva en relación con las variables demográficas. Por lo
tanto, se asignaron los clústeres a cada uno de los individuos de la encuesta, y se pudo observar
que la carrera de Estudios
Internacionales, que se imparte en la universidad de estudio, presentó un alto índice de acoso y ciberacoso frente a otras carreras. Esto se puede observar en la Figura 4,
que ofrece una perspectiva de un incremento de los niveles
de acoso con una tendencia
hacia el rojo.

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Figura 4

Nivel de
acoso y ciberacoso por carrera

Del mismo modo,
se puede visualizar por ciclo el índice de acoso y ciberacoso con una
marcada tendencia hacia el rojo, como se observa en la Figura 5. Así, el sexto ciclo fue donde se presentó un mayor índice de acoso, seguido
del cuarto y segundo ciclo,
pero el octavo
ciclo tiene un menor grado de acoso.

Figura 5

Nivel de
acoso y ciberacoso por ciclo académico

Continuando con el análisis de los resultados, lo primordial fue determinar si la variable de interés está claramente identificada en algún clúster. Por lo tanto, las personas que recibieron
acoso o ciberacoso fueron representadas con un valor de uno, y a aquellos
estudiantes que estuvieron absueltos del acoso o ciberacoso se los
representó con un cero, como se puede observar en la Figura 6.

Siendo así, un 29.49% de la
cantidad de estudiantes encuestados habían recibido ciberacoso, por lo que se pudo identificar las características que se presentaron en este grupo
de estudiantes. Dado que la variable de interés identifica claramente dos características dicotómicas
(sí/no), los dos clústeres obtenidos fueron suficientes
para obtener una conclusión relevante para el estudio.

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Figura 6

Cantidad de personas
que recibieron ciberacoso

Sin embargo, para brindar un análisis con mayor detalle,
fue necesario emplear
cada una de las variables
utilizadas en el modelo con la designación del clúster para los
individuos del estudio. Para ello, se enfocó en las características de la agrupación de los dos clústeres utilizando
gráficas porcentuales para su análisis respectivo.

Una de las primeras variables que se
analizó fue las carreras de la universidad que presentaron un mayor índice de ciberacoso en base a las características de la agrupación de los clústeres. Por lo tanto, existe una mayoría relativa en ambos clústeres con las carreras de Estudios
Internacionales, Derecho y Ciencias de la Computación como se puede observar en la Figura 7.

Figura 7

Porcentaje de ciberacoso por carreras

Debido a la existencia de una
mayoría relativa del ciberacoso en las carreras, como se presenta en la
Figura 7, fue necesario conocer en cuáles ciclos lectivos se presenta
una mayor incidencia del ciberacoso en la universidad de estudio. La tendencia que se presentó en el análisis
de esta variable fue que los estudiantes del sexto ciclo presenciaron más ciberacoso que el resto
de ciclos lectivos estudiados, como se puede observar en la Figura 8.

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Figura 8

Porcentaje de ciberacoso por ciclos lectivos

Conclusiones

El presente estudio sobre la detección del ciberacoso en los estudiantes de una universidad de la
ciudad de Cuenca, Ecuador, a través de la clusterización de los
datos provenientes de las encuestas
psicológicas, evidencia un claro panorama de la existencia de ciberacoso
como un problema social y psicológico para los estudiantes. Gracias a
los avances en inteligencia artificial y en minería de datos, se puede detectar
e identificar el ciberacoso de forma acertada para afrontar esta
problemática.

Por esta razón, al aplicar la
minería de datos se obtienen resultados que son evidentes y se ajustan a
la realidad de la problemática. Siendo así, este estudio fue
analizado con el algoritmo de agrupamiento, separando cada una de las categorías de la encuesta
y se obtuvieron comportamientos de los encuestados en cada pregunta
analizada. Por lo tanto, los resultados demuestran claramente que la carrera de
Estudios Internacionales es donde se presenta una mayor tasa de estudiantes
implicados en el ciberacoso, con un 25.23%. Asimismo,
en el sexto ciclo lectivo se detectó que un 42.86%
de los estudiantes reciben ciberacoso en la universidad de estudio.

En trabajos futuros, se puede analizar
el ciberacoso que reciben los estudiantes, brindando más
información a la clusterización para identificar
características particulares de esta problemática social. De igual forma, se puede realizar el mismo procedimiento para trabajar
en otras problemáticas sociales y psicológicas como la
violencia contra la mujer, y llegar a establecer las posibles víctimas
de femicidio e incluso evitarlo de antemano.

Reconocimientos

Este trabajo ha sido financiado
parcialmente por el Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del
Azuay, y forma parte de la Tesis titulada Aplicación de técnicas
de clusterización en datos provenientes de la aplicación de una
encuesta de cyberbullying. Los autores desean expresar su agradecimiento al
Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática por su
participación en el trabajo.

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