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Algoritmo desenmascara a misóginos en Twitter

La violencia desatada y las descalificaciones textuales en Twitter han provocado que la red social tome una serie de medidas para limpiar las interacciones de sus usuarios, pero los esfuerzos no han sido tan grandes para evitar, por ejemplo, el machismo.

Para arreglar ese problema, investigadores de la Universidad de Queensland, Australia, crearon un algoritmo capaz de detectar actitudes misóginas.

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El equipo desarrolló la herramienta basado en inteligencia artificial y un estudio profundo de más de un millón de tuits.

Luego, refinaron el conjunto de datos al buscar en las publicaciones tres palabras clave abusivas.

Después, categorizaron los 5,000 mensajes restantes como misóginos o no, según su contexto e intención. Estos tuits etiquetados se enviaron luego a un clasificador de aprendizaje automático, que utilizó las muestras para crear su propio modelo de agrupación.

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

“Tomemos la frase ‘volver a la cocina’ como ejemplo: sin un contexto de desigualdad estructural, la interpretación literal de una máquina podría perder el significado misógino —dijo el  profesor Richi Naya, coautor del estudio–. Pero visto con la comprensión de lo que constituye un lenguaje abusivo o misógino, puede identificarse como un tweet misógino”.

Los investigadores han comentado que hasta ahora el algoritmo ha podido identificar hasta 75 por ciento de tuits con contenido machista.

“Nos alegramos mucho cuando nuestro algoritmo identificó ‘volver a la cocina’ como misógino: demostró que el aprendizaje del contexto funciona”, señalaron.

“Por el momento, el usuario tiene la responsabilidad de denunciar el abuso que recibe —dijo  el profesor Naya—. Esperamos que nuestra solución de aprendizaje automático pueda ser adoptada por las plataformas de redes sociales para identificar e informar automáticamente sobre este contenido para proteger a las mujeres y otros grupos de usuarios en línea”.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
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Un análisis riguroso publicado en JAMA Network Open ha proporcionado evidencia empírica de lo que muchas familias sospechaban: la reducción deliberada del consumo de redes sociales genera mejoras clinicamente significativas en la salud mental de jóvenes adultos, particularmente en aquellos que presentaban síntomas moderados a severos de depresión al inicio del experimento.

Durante una semana de intervención controlada, investigadores registraron de manera pasiva la actividad digital de 295 participantes de entre 18 y 24 años, utilizando una metodología llamada "fenotipado digital" para evitar la autonotificación inexacta. Los hallazgos fueron contundentes: los síntomas de depresión disminuyeron en un 24,8%, la ansiedad se redujo en un 16,1%, y los problemas de sueño bajaron un 14,5% en tan solo siete días.

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La nueva funcionalidad, anunciada el 4 de diciembre de 2025, convierte a México en el primer país de Latinoamérica en adoptar esta integración. Aunque el lanzamiento global simultáneo incluyó Estados Unidos, Reino Unido, Irlanda, Australia y Canadá, la posición de México como primer mercado regional subraya la importancia que Uber Eats le asigna a América Latina.​

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