Innovación contra el ciberacoso: estudiante crea sistema pionero en Colombia para detectar violencia digital
- calicomovamos
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Este artĆculo apareció originalmente en el sitio web de la Facultad de IngenierĆa (Universidad del Valle) aquĆ y fue reproducido con permiso. Su autor es Joan Zúñiga (NCC-FI/Univalle).

En un paĆs donde mĆ”s del 16 % de las personas mayores de 15 aƱos ha sido vĆctima de ciberacoso, una joven ha decido utilizar la tecnologĆa para enfrentar el problema. Se trata de AngĆ©lica MarĆa Agudelo Ortiz, estudiante de IngenierĆa de Sistemas de la Universidad del Valle, quien ha creado el primer sistema capaz de detectar mensajes de acoso y discriminación en redes sociales, como X (antes Twitter), en Colombia, incorporando el lĆ©xico y las particularidades del contexto nacional. Un prototipo que podrĆa abrir el camino hacia entornos digitales mĆ”s seguros e inclusivos para todas las personas.
¿Qué es el ciberacoso y a quiénes afecta?
De acuerdo con la Organización de Naciones Unidas (ONU), el ciberacoso es una forma de intimidación que se lleva a cabo a travĆ©s de tecnologĆas y plataformas digitales, como redes sociales y videojuegos en lĆnea, e implica comportamientos que tienen la intención de atemorizar, enojar o humillar a otras personas. Se trata de una manifestación del acoso que tambiĆ©n ocurre en entornos no digitales y que afecta especialmente a niƱas, jóvenes, mujeres y personas de la comunidad LGTBIQ+, como lo explica Laura SofĆa RodrĆguez Pulecio, experta en ciberseguridad y docente de la Universidad del Valle.
āLa violencia siempre ha estado, pero el ciberespacio es algo que afecta desproporcionalmente a las mujeres y a los mĆ”s jóvenes, especialmente si tienen una orientación sexual diversaā, explica la profesora, quien aborda este fenómeno desde el Grupo Mujeres STEM de la Universidad del Valle.

AsĆ, el ciberacoso es una problemĆ”tica real que genera afectaciones psicológicas y emocionales en las vĆctimas. Siendo un accionar que, a pesar de ser tipificado como delito en varios paĆses, incluyendo Colombia, se ha visto en aumento en parte por la eliminación de los sistemas de verificación de datos independientes en redes sociales como Facebook, Instagram y X, lo cual facilita la difusión de noticias falsas, la desinformación y los discursos de odio y discriminación.
Una respuesta tecnológica ante un problema creciente
Ante este panorama, la estudiante AngĆ©lica MarĆa Agudelo Ortiz desarrolló, como parte de su trabajo de grado, el Sistema Colombiano de Detección de Ciberacoso en Twitter para Idioma EspaƱol Basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Machine Learning (ML), un prototipo de aplicación web capaz de identificar mensajes textuales que buscan discriminar o acosar a las personas por su gĆ©nero, etnia u orientación sexual en dicha red social.
āEs un sistema que puede determinar si un tweet tiene contenido de acoso o no a partir del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automĆ”tico (machine learning)ā, explica AngĆ©lica MarĆa, de 28 aƱos.
Este sistema es pionero en el paĆs, ya que reconoce expresiones y jergas comĆŗnmente utilizadas en Colombia con fines discriminatorios, las cuales fueron identificadas a partir de cuatro estudios previos realizados por otros autores.
āA partir de esos trabajos, identifiquĆ© 239 palabras clave comĆŗnmente usadas de manera peyorativa para discriminar en redes sociales en Colombiaā, explica AngĆ©lica MarĆa, que, con esta información, determinó el diseƱo del dataset (conjunto de datos) del sistema, fundamental para una identificación óptima del acoso en el contexto digital colombiano.
Funcionamiento del sistema

El Sistema Colombiano de Detección de Ciberacoso en Twitter para Idioma Español utiliza una inteligencia artificial (IA) basada en redes neuronales: un modelo computacional que imita el funcionamiento del cerebro humano mediante nodos interconectados organizados en capas, por donde fluye la información de manera secuencial, similar al proceso neuronal.
Para entrenar la IA del sistema y lograr el aprendizaje automÔtico (machine learning), se utilizó el algoritmo MLPClassifier de la biblioteca sklearn.neural_network para procesar vectores derivados de la transformación numérica de 4433 tweets (el 80 % del dataset) con y sin contenido de acoso y discriminación.
āCon este modelo de inteligencia artificial, logrĆ© una exactitud de detección del acoso del 82,13 % en mensajes textuales que presentaban esta caracterĆstica; ademĆ”s de un Ć”rea bajo la curva ROC (ROC-AUC) del 91,08%, que representa una altĆsima capacidad del sistema para distinguir entre mensajes que contienen acoso y los que noā, cuenta AngĆ©lica MarĆa, que implementó este sistema en un prototipo de aplicación web desarrollado con Vue, Vuetify, Flask y Python. Dicha app se caracteriza por tener un diseƱo simplificado e intuitivo, contando con dos módulos principales: el de Predicción y el de MĆ©tricas.
El Módulo de Predicción permite a los usuarios determinar rÔpidamente si un tweet contiene ciberacoso o no, esto a través de una interfaz que incluye una caja de texto para ingresar el contenido y un botón que activa el anÔlisis, ofreciendo una respuesta inmediata.
Por otro lado, el Módulo de MĆ©tricas ofrece visualizaciones estadĆsticas sobre el ciberacoso en Colombia, esto a partir de datos previamente recopilados y analizados, brindando un panorama general de esta problemĆ”tica en el paĆs.
El prototipo del Sistema Colombiano de Detección de Ciberacoso en Twitter para Idioma Español despierta gran interés, pues tiene el potencial de ser la base del desarrollo de algoritmos que propicien redes sociales mÔs seguras en el contexto colombiano.
āSe puede crear una herramienta con una perspectiva interseccional, que considere las violencias en lĆnea por raza, etnia, orientación sexual y gĆ©nero, y que permita mitigar o censurar este tipo de agresiones. Pero las empresas como Meta deben querer hacerlo, porque tecnológicamente es posibleā, afirma la docente Laura SofĆa RodrĆguez Pulecio, quien, junto a Ćscar Fernando Bedoya Leyva de la Escuela de IngenierĆa de Sistemas y Computación, dirigió el proyecto de grado de AngĆ©lica MarĆa.
Un sistema con gran potencial

Por ahora, este sistema es un prototipo, pero ya le ha significado a AngĆ©lica MarĆa el reconocimiento de su trabajo de grado como meritorio. AdemĆ”s, a pesar de aĆŗn no ser lanzado pĆŗblicamente, se perfila como un sistema prometedor con importantes proyecciones de desarrollo.
āAhora existen tĆ©cnicas de inteligencia artificial mĆ”s avanzadas, que utilizan algoritmos capaces de analizar el contexto semĆ”ntico de los textos. Entonces se podrĆa trabajar en eso para mejorar los resultados. TambiĆ©n serĆa clave que el sistema reconozca emoticones y caracteres especiales, que muchas veces se usan para expresar emociones o reemplazar letrasā, explica AngĆ©lica MarĆa, quien espera perfeccionar el prototipo y lanzarlo pĆŗblicamente en el futuro.
De esta manera, el Sistema Colombiano de Detección de Ciberacoso en Twitter para Idioma EspaƱol Basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Machine Learning (ML) es una prueba clara de que la tecnologĆa, cuando se orienta con propósito, puede convertirse en una poderosa herramienta para enfrentar problemĆ”ticas sociales como el ciberacoso. Asimismo, esta innovación refleja el talento, la dedicación y la visión de AngĆ©lica MarĆa Agudelo Ortiz, asĆ como el valor del entorno acadĆ©mico y humano que la acompañó en la Universidad del Valle.
Ā”Felicitaciones a AngĆ©lica MarĆa por este importante y valioso aporte al paĆs!
Si le gustarĆa contactar a los investigadores o conocer mĆ”s sobre los proyectos, escriba a la Oficina de Comunicaciones Facultad de IngenierĆa: comunicaingenieria@correounivalle.edu.co.

