https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1207

Artículos originales

Extracción de Palabras
Clave de Ciberacoso de Textos Breves:
un Enfoque de Aprendizaje Automático

Extracting Cyberbullying Keywords from Short Texts: A Machine Learning Approach

William Hermel Astudillo Quituisaca1 https://orcid.org/0009-0009-6189-7492, Priscila Cedillo2 https://orcid.org/0000-0002-6787-0655, Marcos Orellana1 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362

1Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática (LIDI), Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked]

.

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

2Universidad de Cuenca, Cuenca,
Ecuador

[email-masked]

Enviado: 2024/07/12 Aceptado: 2024/10/02
Publicado: 2024/10/15

Resumen

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.

Palabras clave: Acoso, Asignación Latente
de Dirichlet, Ciberacoso, Inteligencia artificial,

Modelos de lenguaje.

Abstract

Cyberbullying has a negative impact on
society due to the consequences
suffered by victims, bullies, and bystanders. Widespread access to the internet
and social networks, especially among young people without the
tools to
deal with these situations, makes social education necessary to
mitigate the effects of cyberbullying. This study seeks to contribute to this training through the creation of scripts for educational capsules. To
this end, a model was developed that automates the search
and extraction of data from the social network X using Python and Selenium Web Driver. After
a text preprocessing process using Natural Language
Processing techniques, the Latent Dirichlet Assignment (LDA)
model was applied to identify keywords. Finally, the pre- trained model "text-davinci-003" was used through the OpenAI API to generate the content of the educational
capsules, assigning a context
and using the identified keywords. The
outcome of this proposed research is the generation of a script
that includes topics on education and the prevention of bullying and cyberbullying. To ensure the reliability of the text generated by the pre-trained generative model, it was evaluated by an expert in the field using the Goal-Question- Metric (GQM) approach, which validates its potential in generating educational content in the fight against
cyberbullying.

Keywords: Artificial
Intelligence, Bullying, Cyberbullying,
Latent Dirichlet Assignment,
Language models.

Introducción

El uso de las Tecnologías de la
Información y Comunicación (TIC) se ha integrado profundamente en
la vida diaria, especialmente entre los jóvenes. En Ecuador, el 92% de
la población mayor a cinco años utiliza redes sociales
(Peña y Herrera, 2021). Si bien las TIC ofrecen múltiples beneficios, también facilitan comportamientos negativos como el ciberacoso. Garaigordobil (2014) define
el ciberacoso como una forma de acoso que utiliza las TIC, y el acoso escolar
tradicional como una violencia reiterada entre iguales, donde
uno o más agresores
ejercen poder sobre una víctima para causarle daño. En estas dinámicas se identifican tres roles:

i) el agresor, la o las personas que practican el acoso; ii) el espectador, la o las personas que presencian
situaciones de acoso; y iii) la víctima, la o
las personas acosadas. Este incremento en el uso de las TIC y esta forma de acoso resaltan la importancia de promover una educación
apropiada en el uso de la tecnología, especialmente entre los
niños y jóvenes, quienes son los más expuestos a estos
riesgos.

El acoso escolar
no solo afecta
la salud mental,
física y psicológica de las víctimas, sino que también aumenta
el riesgo de deserción escolar.
Las víctimas experimentan un incremento en la ansiedad
y la depresión, mientras que los espectadores pueden desarrollar miedo, sumisión,
desensibilización e incluso interiorizar conductas antisociales y
delictivas como medio para obtener lo que desean, además de experimentar sentimientos de culpa (Lugones Botell y Ramírez
Bermúdez, 2017). Bajo este contexto, el ciberacoso se ha
convertido en un problema global con graves consecuencias sociales, por lo que su mitigación se ha convertido en una necesidad urgente. Herramientas como los
programas y campañas de prevención han contribuido en la
reducción de estudiantes víctimas de acoso escolar y ciberacoso (Salmivalli et al., 2021). Sin embargo, una educación
adecuada tanto de estudiantes como de padres en temas relacionados con el acoso y el fortalecimiento de la autoestima es importante para que modelos de prevención
de acoso y ciberacoso sean efectivos.

Una forma de promover el aprendizaje,
especialmente en niños y jóvenes, es a través de nuevas
metodologías como el micro aprendizaje, donde la atención de la
audiencia es captada mediante contenidos breves y fáciles de consumir en periodos cortos.
Por lo tanto, una
herramienta popular en este enfoque
son las cápsulas educativas, que combinan
las TIC con la generación de contenidos digitales educativos (Vidal Ledo et al., 2019). Dado que los contenidos
son concisos, es fundamental que sean relevantes, precisos y presenten la información de manera clara
y comprensible (Kamilali y Sofianopoulou,
2015).

Bajo este contexto,
X (anteriormente Twitter)
se ha consolidado como un espacio ideal para la expresión de
opiniones, comentarios y la difusión de contenido digital, gracias a su
característica de “hilos” que permite interconectar
publicaciones en base a temas o tópicos similares (Guallar y Traver, 2020). Además, Arazzi et al. (2023) señalan que el lenguaje en redes sociales está en constante evolución y que existe
una relación entre la forma en que las personas se expresan en estas plataformas y el impacto
que generan en las comunidades digitales. Siendo
así, esta dinámica ha convertido a la plataforma en un valioso
recurso para la investigación en diversos temas sociales, facilitando el filtrado y difusión de contenidos. El formato predominante
de datos en X, basado en texto plano, simplifica el análisis de
contenido. Sin embargo, la plataforma ofrecía una interfaz de programación de aplicaciones (API,
por sus siglas
en inglés) gratuita
para la búsqueda y extracción de contenido; ahora este acceso es de pago, lo que presenta
limitaciones a las investigaciones que solían utilizar datos de X
a gran escala.

Por otra parte, la ciencia
de datos busca generar conocimiento a través de la extracción y análisis de
información, utilizando técnicas estadísticas y
matemáticas que facilitan la interpretación precisa
de los datos y resultados (Orellana et al., 2023). Esto la convierte
en una herramienta fundamental
para la toma de decisiones informadas (Azuela y Ayala, 2019).

El Procesamiento del Lenguaje Natural
(PLN) se enfoca en proporcionar métodos para
analizar, modelar y comprender el lenguaje humano. Esta disciplina nos permite
aprovechar la vasta cantidad de textos disponibles en el entorno
digital para extraer
información valiosa y enriquecer nuestra comprensión de diversos temas.
Dentro del campo
del PLN, existen
técnicas como la Asignación Latente de Dirichlet
(LDA, por sus siglas en inglés), una técnica destacada para el análisis de grandes volúmenes de texto. Este modelo probabilístico transforma un corpus de texto
en un conjunto reducido de temas o tópicos, cada uno representado por una distribución de palabras. Esta
técnica asume que los documentos son una mezcla de tópicos que
generan palabras según su distribución de probabilidad. Esta
representación procesa eficientemente grandes cantidades de datos, preservando las relaciones estadísticas clave. LDA ha sido utilizada
en varias tareas, como clasificación de textos, modelado de
tópicos, detección de anomalías textuales, análisis
de similitud, extracción de palabras clave, entre otras (Blei et al., 2003).

En este trabajo, se propone utilizar
textos de la red social X relacionados con el acoso escolar y el ciberacoso
para analizar las palabras y frases más relevantes. A partir de este análisis,
se busca contribuir a la generación de guiones para combatir
estas problemáticas empleando procesos y herramientas que faciliten la
búsqueda y generación de información. Para ello, se
utiliza como base la metodología definida en el proceso transversal estándar para la minería de datos (CRISP-DM, por sus siglas en inglés), considerada un estándar en proyectos de minería de
datos. Esta metodología destaca por su simplicidad, estructura, confiabilidad y amplia aplicación
en diversos modelos
de procesos en varias áreas de conocimiento (Mancilla-Vela et al., 2020).

Adicionalmente, el presente documento se estructura de la siguiente manera: la Sección 2 presenta los trabajos
relacionados, la Sección 3 detalla los materiales y métodos utilizados, la Sección 4 expone los resultados del estudio y la
Sección 5 plantea las conclusiones y trabajos futuros.

Trabajos relacionados

La red social Twitter o ahora llamada X
es una plataforma de gran importancia para la investigación y el abordaje de
diversas problemáticas, incluyendo el acoso escolar y el ciberacoso. Numerosos estudios se han centrado en examinar la información de X relacionada con estas temáticas,
ya sea obtenida a través de su API, o de conjuntos de datos disponibles en repositorios digitales. Estos
análisis brindan una mejor comprensión de las dinámicas
del acoso escolar y el ciberacoso, además de identificar patrones de comportamiento y desarrollar
estrategias de prevención e intervención efectivas.

Es así como Chen et al. (2022)
evaluaron el potencial de X como fuente de datos en la
investigación, analizando aspectos como el acceso, costo, habilidades
requeridas y calidad de los datos. Concluyeron que, si bien los datos
de X son relevantes para diversas áreas de estudio, su
obtención puede requerir conocimientos de programación que no
todos los investigadores poseen, especialmente con la transición hacia
una API de pago.

Alim (2015) investigó tweets relacionados con el ciberacoso, analizando características
como el uso de hashtags, URLs, antigüedad de
perfiles y número de seguidores. El estudio reveló que algunos
tweets ofrecían consejos sobre cómo enfrentar el ciberacoso, lo
cual podría ser valioso para
prevenir y combatir este problema. De igual manera, Guallar
y Traver
(2020) investigaron la curación de contenidos digitales en X, analizando
cómo los usuarios buscan, organizan y filtran información en la
plataforma. Su estudio resaltó la utilidad de X, particularmente a través de hilos, para acceder y enriquecer información de diversas temáticas, agregando valor al
contenido original.

Por otra parte,
Sanchez y Kumar
(2011) realizaron un análisis de sentimientos en tweets
relacionados con el acoso escolar,
utilizaron la API de X para acceder a los datos y crear un conjunto de entrenamiento para un
clasificador Naïve Bayes. No obstante,
encontraron dificultades debido a las medidas de protección de X, que eliminaba tweets antes de que pudieran
ser analizados, lo que limitó el alcance de su estudio.

Bayari y Bensefia (2021) llevaron a cabo un estudio
sobre la detección automática de ciberacoso basado en el análisis de contenido textual.
Para ello, exploraron diversas técnicas de minería de textos, como la Bolsa de Palabras (BoW, por sus siglas en inglés) y las Características
Léxicas y Sintácticas (LSF, por sus siglas en
inglés). Utilizaron la red social X como fuente principal de datos y resaltaron la importancia de considerar el idioma en las reglas y estructuras de análisis, ya que este influye significativamente en la forma en que se manifiesta el ciberacoso.

Un enfoque distinto es presentado por Vázquez et al. (2017), donde realizaron una revisión exhaustiva de modelos empleados en
la generación automática de diálogos, centrándose
en la generación de lenguaje
natural. Examinaron modelos
bayesianos, probabilísticos, estocásticos y de redes neuronales, y concluyeron que los modelos basados en redes neuronales generan

respuestas más adecuadas y coherentes en el contexto
de un diálogo. Bajo este contexto, Fatima et al.
(2022) llevaron a cabo una revisión exhaustiva sobre la
generación de texto utilizando modelos de redes neuronales profundas. En
su estudio, resaltaron la relevancia de GPT-3, un modelo pre-entrenado con una vasta
cantidad de textos
y parámetros, lo que le permite generar textos de alta calidad en diversas
tareas.

De esta manera, el presente estudio
propone un novedoso enfoque para la prevención del acoso
escolar y el ciberacoso, basado
en el análisis de grandes
volúmenes de datos
textuales provenientes de la red social X. A través de
técnicas de minería de texto, se busca identificar patrones
lingüísticos y semánticos recurrentes en las conversaciones
relacionadas con estas problemáticas, con la finalidad de generar
guiones para cápsulas educativas en temas de educación y
prevención del ciberacoso a través de modelos pre-entrenados
generativos.

Materiales y Métodos

Para el desarrollo de las
cápsulas de aprendizaje para el combate y la prevención del ciberacoso
se ha utilizado como guía la metodología de la empresa IBM definida como el proceso
transversal estándar para la minería de datos (CRISP-DM).
Esta metodología consta de seis fases: i) comprensión del
negocio, ii) comprensión de los datos, iii) preparación de los datos,

iv) modelado, v) evaluación, y vi) despliegue. El ciclo de vida tradicional de un proyecto
con

esta
metodología se describe en la Figura 1.

Figura 1

Ciclo de vida de proyecto
con CRISP-DM

Nota. Adaptado del proceso de la Metodología CRISP-DM por Mancilla-Vela et al (2020).

Adicionalmente, se adoptó la especificación del Metamodelo de Ingeniería de Procesos
de Sistemas 2.0 (SPEM, por sus siglas en inglés) para representar las
fases de la metodología basada en el ciclo de vida de CRISP-DM. Por lo tanto, la metodología fue representada en seis
fases: i) definición de criterios de búsqueda, ii) extracción de datos, iii)
pre-procesamiento de datos, iv)
extracción de palabras clave, v) generación del guion y vi)
validación. La Figura 2 ilustra la representación de la
metodología.

Figura 2

Diagrama SPEM de la metodología basada en
CRISP-DM

Definición de criterios de búsqueda

En esta fase fueron establecidos los criterios y parámetros de búsqueda en la plataforma X para asegurar que los datos
recolectados sean relevantes para el estudio. Estos criterios proporcionan la información necesaria
para la creación de cadenas
de búsqueda específicas de textos en la red social X y son fundamentales para obtener los datos requeridos. Fue necesario ajustar
estos criterios a las capacidades de la opción de búsqueda
avanzada de la plataforma. Entre los criterios que han sido definidos con los
expertos en el dominio de acoso escolar y ciberacoso están el tipo de
publicación, palabras relevantes, hashtags, lenguaje y sección.

Extracción de datos

El objetivo de esta fase es la
extracción de tweets desde la plataforma X utilizando los criterios de
búsqueda definidos en la fase anterior. Esta fase es crucial para
recopilar datos relevantes a ser
analizados y utilizados en etapas posteriores del estudio. El proceso de búsqueda y extracción de datos de la plataforma fue automatizado a través de una interfaz gráfica
desarrollada en el lenguaje
de programación Python y Selenium Web Driver. Esta interfaz
admite el ingreso
de un texto de búsqueda, la descripción, la cantidad máxima de tweets a recuperar y las opciones para buscar en tweets
recientes e incluir las respuestas.

Adicionalmente, para explorar los resultados de búsqueda en la página de X, se utilizó
la función de desplazamiento continuo. Esto significa que, al llegar al
final de la página, se cargarán automáticamente más
post si están disponibles. Cuando no haya más resultados, el desplazamiento se detendrá en la parte inferior de la página. Internamente, la interfaz automatiza
los siguientes procesos:
i) validación de sesión, ii) petición web, iii) inclusión de respuestas y

iv)  visualización de resultados. A continuación,
se describen los pasos de la automatización.

•
Validación de sesión: Se accede a la página de inicio de X a través de su URL. Si la solicitud es exitosa, se confirma la sesión activa
y se procede al siguiente paso. Caso
contrario, si la sesión no ha sido iniciada, la solicitud
redirigirá automáticamente a la página de inicio de
sesión. De ser este el caso, automáticamente se rellenan los
campos de credenciales y la cookie de sesión es almacenada en un archivo
para futuros eventos.

•
Petición web: Una solicitud web es generada con los parámetros y criterios definidos. Una
vez cargados los tweets, se procedió a extraer y almacenar la
información relevante. Para ello, ha sido aprovechada la estructura de la página web de X, donde
cada
tweet se encuentra en un elemento HTML con el atributo data-testid = “tweet”. Todos los elementos similares fueron
identificados y se obtuvieron los detalles de cada tweet, como el texto, la cantidad de “me
gusta”, re-tweets, enlaces, etc. Además,
la función de desplazamiento fue utilizada para cargar los resultados hasta alcanzar
la cantidad requerida o alcanzar el número de tweets existentes.

•
Inclusión de respuestas: En
caso de haber seleccionado la opción de incluir respuestas, a través de una petición web, se extraen las respuestas de cada tweet hasta alcanzar
el número máximo de respuestas definido. Son almacenadas
únicamente las respuestas al tweet original realizado por el mismo
usuario, evitando así las respuestas irrelevantes o inapropiadas que no
aportan al desarrollo del hilo.

•
Visualización
de resultados:
Los resultados
obtenidos en
la búsqueda
son visualizados

en
la interfaz gráfica.

Pre-procesamiento de datos

En esta etapa, tras finalizar la etapa
de búsqueda y extracción, los datos fueron almacenados en un
conjunto de datos y posteriormente en un objeto DataFrame de la librería Pandas para su manipulación mediante Python. Luego, se inició el pre-procesamiento de los datos recopilados con el objetivo
de limpiar y preparar los textos con el objetivo de optimizar los resultados en
la generación del guion. Para ello, en la Tabla 1 se describen las
técnicas de PLN utilizadas.

Tabla 1

Técnicas de pre-procesamiento utilizadas

TÉCNICA

DEFINICIÓN

Convertir
el texto a minúsculas.

Esta técnica transforma todas las
letras del texto
a minúsculas con
el objetivo de normalizar y facilitar el análisis textual.

Eliminar
hashtags.

Consiste en eliminar las palabras o frases precedidas con el símbolo “#” o hashtag. Si bien se utilizan

para agrupar publicaciones, no tienen
relevancia para el resto del estudio.

Eliminar correos
electrónicos.

Esta técnica consiste en eliminar los correos electrónicos presentes en los registros, ya que no contribuyen
al análisis posterior.

Eliminar signos de puntuación y caracteres especiales.

Tiene
como objetivo
reducir la
dimensionalidad, simplificar
y normalizar
los datos.
Consiste en
eliminar

de los registros todos los signos
de puntuación como puntos, comas,
signos de interrogación, etc.

Eliminar
números.

Los números presentes en los registros no aportan ninguna
información valiosa para el estudio, por lo tanto, con esta técnica, fueron
eliminados todos los caracteres numéricos de los registros.

Eliminar
Stopwords.

Consiste en remover palabras comunes de un texto que
no aportan un significado relevante al estudio, como “el”, “la”, “de”, etc. Esto reduce la dimensionalidad de los datos y destaca las palabras relevantes.

Lematizar.

Se
reducen las
palabras a
su forma
base o
lema, que
es la
forma en
la que
se encuentra
en un
diccionario.

Por ejemplo,
el lema de “corriendo” es “correr”.

Análisis de sentimientos.

Esta técnica tiene como objetivo determinar la actitud o emoción que
expresa un texto.
Esta actitud o emoción
puede ser positiva, neutral o negativa, dependiendo de la herramienta
utilizada.

Extracción de palabras clave

En esta etapa,
se utilizó el modelo LDA de la librería Gensim en Python para identificar
las palabras más relevantes en los textos.
Para determinar el número óptimo de tópicos ha sido
utilizado el indicador
de coherencia LDA, buscando
el valor más cercano a 1. Las pruebas fueron
realizadas con un rango de 1 a 30 tópicos. Una vez identificado
el número óptimo de tópicos con el mayor indicador
de coherencia, se utilizaron las palabras más importantes de cada tópico.
Para este estudio, se ha establecido un límite de 50 palabras
clave en total. Por ejemplo, si el número óptimo de
tópicos fuera 10, serían seleccionadas 5 palabras de cada
tópico.

Generación del guion

Para la generación del guion, fue
utilizado el modelo generativo pre-entrenado Transformer de tercera generación denominado
“text-davinci-003” de la empresa OpenAI a través de su API
y el lenguaje de programación Python.
Este modelo es ideal para tareas que requieren
seguir instrucciones detalladas sin necesidad de ejemplos previos,
además de manejar una amplia ventana de contexto de
hasta 4,097 tokens. Su entrenamiento previo garantiza la generación de
contenido relevante y coherente.

OpenAI ofrece recomendaciones para el uso efectivo de sus modelos
de generación de texto. Para esta tarea, fueron
consideradas las siguientes:

•
Utilizar un modelo adecuado:
“text-davinci-003” es recomendado para generación de texto y
modelos como “code-davinci-002” para generación de
código.

•
Poner instrucciones al inicio:
Separar las instrucciones del contexto mejora la
efectividad del modelo.

•
Ser específico: Detallar
el contexto, salidas,
longitud, formato, estilo,
etc., para

obtener resultados más precisos.

Por lo tanto, tomando en
consideración las recomendaciones de la empresa en cuanto al uso
efectivo de sus modelos de generación de texto, fueron identificados y
establecidos los siguientes parámetros presentados en la Tabla 2.

Tabla 2

Parámetros
para la generación del guion

PARAMETRO

DEFINICIÓN

Modelo

El modelo
seleccionado, en
este caso
“text-davinci-003”, la
elección del
modelo afecta
el contenido

generado y los costos
de su utilización.

Prompt

Las instrucciones que ejecuta el
modelo.

Temperatura

Un valor
cercano a 1 genera respuestas más creativas, pero menos predecibles. Se utilizó un valor de 0.

Max tokens

Límite máximo de tokens permitidos, 3,000 tokens en este caso.

Top p

Valor máximo
para la distribución de probabilidad
de los tokens a usar. Se estableció un valor
de 1.

Frecuency penalty

Penaliza tokens repetidos, se estableció un
valor de 0.

Validación

Los resultados obtenidos fueron evaluados en colaboración con un experto
en la materia para determinar si se cumplieron los objetivos
planteados. La herramienta presenta los datos clave del análisis exploratorio realizado, así como el guion generado para la cápsula educativa. Para evaluar los resultados, se utilizó el
enfoque de Meta-Pregunta-Respuesta (GQM, por sus siglas en inglés) (Van Solingen
et al., 2002). La Tabla 3
presenta la meta de la
evaluación y la

Tabla 4 expone las preguntas formuladas al experto en la
materia utilizando el enfoque antes mencionado. En caso de responder afirmativamente las preguntas, se considera el modelo como válido.

Tabla 3

Meta de la evaluación con el enfoque GQM

META

COMPONENTE

Evaluar

Modelo de generación de guion para
cápsulas educativas.

Con
el propósito de

Evaluar la calidad del guion generado.

Desde
el punto de vista de

Experto en la materia.

Tabla 4

Preguntas y métricas de la evaluación con el enfoque
GQM

PREGUNTA

MÉTRICAS

¿El guion generado cumple con sus expectativas en el contexto solicitado?

- Promueve el
fortalecimiento de la autoestima.

- Promueve la empatía.

¿Cumple las características de una cápsula educativa?

- Es
un contenido
que se
puede dar
en unidades
pequeñas de
tiempo.

- Es fácil de comprender.

¿Usa las palabras solicitadas?

- El número de palabras solicitadas.

- El número de palabras utilizadas.

Resultados y Discusión

Para una mejor comprensión, los
resultados fueron divididos en cuatro etapas: i) definición de criterios de búsqueda, donde
se exponen los criterios definidos
luego del análisis con el experto en la materia;
ii) extracción y pre-procesamiento de datos, donde se exponen los resultados de la extracción de
datos y la aplicación de las técnicas de pre-procesamiento;
iii) extracción de palabras clave,
donde se exponen
los resultados de la extracción de palabras clave con la técnica LDA y iv) generación y validación del guion, donde se expone el guion generado
con el modelo pre-entrenado y su validación.

Definición de criterios de búsqueda

Los criterios de búsqueda fueron
establecidos en colaboración con un experto en la materia
de acoso escolar y ciberacoso, seleccionando información relevante para el estudio sobre el acoso
escolar y el ciberacoso en la plataforma X. Se decidió excluir cualquier tipo de enlace de la búsqueda, ya que los usuarios suelen
compartir contenido externo
que no es relevante para este estudio. La Tabla 5 detalla los
criterios definidos para la búsqueda.

Tabla 5

Resultados de los criterios de búsqueda

CRITERIO

DEFINICIÓN

CRITERIOS DEFINIDOS

Tipo de publicación

El tipo de publicación en la red social X: Tweets, Retweets,
Hilos, Respuestas, etc.

Hilos.

Palabras relevantes

El contenido de las
publicaciones a extraer.

“Bullying”, “Cyberbullying”,
“Acoso escolar”, “Ciberacoso”.

Hashtags

Palabras o frases precedidas por el símbolo “#”

utilizadas para
categorizar y agrupar
tweets.

#bullying, #cyberbullying, #acosoescolar, #ciberacoso,
#ciberbullying, #acoso.

Lenguaje

Lenguaje de las
publicaciones.

Español.

Sección

Nombre de la sección de la plataforma.

Secciones “Destacado” y “Más reciente”.

Adicionalmente, se decidió excluir las respuestas de la búsqueda, ya que el enfoque se centra en los hilos de
conversación, que son respuestas a un tweet inicial. De esta manera, los
textos de búsqueda que fueron utilizados son los siguientes:

•
“hilo (#bullying) Lang:es -filter:links -filter:replies”

•
“hilo (#cyberbullying) Lang:es -filter:links -filter:replies”

•
“hilo (#acosoescolar) Lang:es -filter:links -filter:replies”

•
“hilo (#ciberacoso) Lang:es -filter:links -filter:replies”

•
“hilo (#acoso) Lang:es -filter:links -filter:replies”

•
“hilo (#ciberbullying) Lang:es -filter:links -filter:replies”

Extracción y pre-procesamiento de datos

Durante el proceso de automatización de la
búsqueda de datos, se filtraron varios anuncios entre los resultados; por ende, la cantidad de caracteres permitidos en un tweet aumentó
de 280 a 4,000 caracteres. Debido a esto, se realizaron ajustes durante el proceso de extracción
para mitigar estos problemas. De este modo, 1,645 tweets fueron recuperados. En la Tabla 6 se aprecia el número de tweets
recuperados de acuerdo con los hashtags utilizados.

Tabla 6

Cantidad de tweets
por hashtag

HASHTAG

CANTIDAD DE TWEETS

#bullying

921

#acosoescolar

342

#acoso

237

#ciberacoso

97

#cyberbullying

32

#ciberbullying

16

Tras
el pre-procesamiento de los datos,
el análisis de sentimientos reveló que 146 tweets fueron clasificados como positivos y 1,325 fueron clasificados como negativos. Esto indica que el tema del acoso escolar
y ciberacoso se asocia predominantemente con sentimientos negativos en la plataforma X. Adicionalmente, la Figura 3 ilustra los hashtags más utilizados en los resultados
de la búsqueda, y la Figura 4 ilustra las palabras más comunes en los resultados de la búsqueda.

Figura 3

Hashtags más utilizados en los resultados de la búsqueda

Figura 4

Palabras más populares
en los resultados de la búsqueda

Es importante subrayar
que el acceso a los datos de la plataforma X se ha convertido en un proceso complejo
y costoso. Inicialmente, la API ofrecía un acceso sencillo
y gratuito, pero los cambios recientes han limitado su
uso. Esto ha impulsado a los usuarios a recurrir al web scraping como alternativa para obtener datos. Durante un tiempo, esta alternativa se convirtió en la principal fuente para obtener
datos de X. Sin embargo,
la plataforma identificó estos puntos de acceso y tomó medidas para restringirlos. Este cambio en la política de acceso a datos plantea
nuevos desafíos para las investigaciones que dependen de la
información de X.

Extracción de palabras clave

Utilizando la técnica LDA y un límite de 50 palabras
clave, se calculó el indicador de coherencia para determinar el
número óptimo de tópicos. La Figura 5 muestra los
indicadores en un rango
de 1 a 30 tópicos, donde un valor
cercano a 1 indica la cantidad óptima de tópicos.

Figura 5

Indicador de coherencia para el número óptimo de tópicos

Como se observa en la Figura 5, el indicador de coherencia alcanza su punto máximo

alrededor del número 11, lo que sugiere que el número óptimo de temas a considerar es 11.

Generación y validación del guion

Con el modelo seleccionado
“text-davinci-003” de la empresa OpenAI se ha generado el guion para la cápsula educativa. Este
modelo responde a instrucciones específicas para la creación de
contenido que cumpla con los requisitos solicitados. Adicionalmente, el modelo
sugirió recursos visuales
que acompañan al texto del guion; estos
elementos se presentan en la Tabla 7.

Tabla 7

Guion generado con el modelo
“text-davinci-003”

NARRADOR

RECURSOS

Esta es la historia de un niño de 8 años.

(Imagen de un niño
de 8 años)

Él vive con su familia
en una casa normal.

(Imagen de una familia feliz)

Va a la escuela y trabaja duro para aportar algo a su comunidad.

(Imagen de un niño
en la escuela)

Un día, él publicó una foto
en una red social.

(Imagen de un niño
en una computadora)

Pero
alguien comienza a acosarlo.

(Imagen de un niño
con una mirada triste)

El
niño se siente triste y confundido.

(Imagen de un niño llorando)

Él decide hablar
con alguien de su familia para pedir ayuda.

(Imagen de un niño
hablando con un adulto)

Él denuncia el caso y lleva pruebas para respaldar su denuncia.

(Imagen de un niño
hablando con un policía)

Él habla con sus
amigos sobre el tema y les explica
lo que deberían hacer si alguna vez
se enfrentan a una situación similar.

(Imagen
de un niño hablando con un grupo de
amigos)

El niño se siente
mejor al saber que hay gente
que lo entiende y que puede
ayudarlo.

(Imagen de un niño sonriendo)

Él aprende que siempre puede
contar con su familia y
amigos para seguir adelante.

(Imagen de un niño
abrazando a un adulto)

Él aprende que la
autoestima es importante y que siempre
hay alguien que puede ayudar.

(Imagen de un niño sonriendo)

Gracias por trabajar juntos
para entender este tema y ayudar a los niños a pensar de forma positiva.

(Música de fondo)

A simple vista, el guion generado cumple con las características esenciales de las cápsulas educativas: es conciso, claro
y enfatiza los aspectos clave
del tema, alineándose con el contexto requerido. Además, el experto en la materia
ha respondido afirmativamente todas las peguntas de la evaluación preparada
con el enfoque GQM, lo cual valida
que el mensaje transmitido es adecuado para el objetivo de contribuir al
aprendizaje y la prevención del ciberacoso con el formato de
cápsulas educativas, tal como se muestra en la Tabla 8.

Tabla 8

Evaluación
de resultados con el enfoque
GQM

PREGUNTA

MÉTRICAS

RESULTADOS

¿El
guion generado cumple con sus expectativas en el contexto solicitado?

- Promueve el fortalecimiento de la autoestima.

- Positivo.

-
Promueve la empatía.

- Positivo.

PREGUNTA

MÉTRICAS

RESULTADOS

¿Cumple
las características de una cápsula educativa?

- Es un contenido que se puede
dar en unidades
pequeñas de tiempo.

- Positivo.

- Es fácil de comprender.

- Positivo.

¿Usa
las palabras solicitadas?

- El
número de
palabras solicitadas.

- 27 palabras de 36.

- El número de palabras utilizadas.

- Usa
el 75%
de las
palabras.

Conclusiones

A pesar
de las limitaciones para la extracción de datos, este estudio ha demostrado la factibilidad de utilizar modelos pre-entrenados en la creación de cápsulas
educativas para el combate del ciberacoso. La técnica LDA resultó efectiva
en la extracción de palabras
clave de textos cortos,
siempre y cuando se realice un adecuado pre-procesamiento de los datos. En cuanto
a la generación de contenido textual, se demostró la eficacia del modelo “text-davinci-003” en la creación de guiones
coherentes y relevantes a partir de instrucciones precisas.

Adicionalmente, el proceso de
extracción de datos relacionados con el acoso escolar y el ciberacoso ha
sido automatizado. Se destacó la importancia de definir adecuadamente
los términos de búsqueda para obtener datos
relevantes, considerando la evolución y actualización
continua de la plataforma. A través de un análisis riguroso y la
colaboración con un experto en la materia, se validaron los resultados
obtenidos, confirmando que las cápsulas educativas generadas transmiten
un mensaje adecuado para prevenir y combatir el ciberacoso.

Este estudio demuestra
el potencial de combinar técnicas de minería de texto y modelos
de lenguaje pre-entrenados para generar contenido
educativo relevante y efectivo en la lucha contra el ciberacoso. Sin embargo,
es necesario considerar los costos tanto de la extracción de datos como del uso del modelo pre-entrenado. Actualmente, existen varios modelos pre-
entrenados que no requieren suscripción, son de acceso gratuito y pueden
ser utilizados para propósitos similares. Igualmente, es posible incorporar nuevas técnicas de extracción de palabras
clave y comparar su efectividad. De esta manera,
las cápsulas educativas pueden ser generadas de una forma más económica y en mayor cantidad,
contribuyendo activamente a la lucha contra
el ciberacoso.

A futuro, se propone ampliar el alcance
de este estudio explorando alternativas más accesibles y diversas. En
particular, se plantea evaluar el potencial de modelos de lenguaje libres para
la generación de guiones de cápsulas educativas. Este tipo de
modelos libres podrían representar una solución viable en
términos de recursos económicos, democratizando la creación de contenido educativo. Además, se propone la experimentación de otras técnicas de
extracción de palabras
clave o modelos pre-entrenados basados en la arquitectura Transformers.
La comparación del rendimiento de estas técnicas con la
técnica LDA permitirá
determinar la más adecuada para el objetivo de la investigación.
Finalmente, se propone la exploración de diversas fuentes de datos, como
otras plataformas de redes sociales, donde se podría extraer contenido relacionado
con el acoso escolar 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).

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