Nuevas tecnologías al servicio de la Geointeligencia Computacional para la detección automática de textos misóginos

Según el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial, la geointeligencia computacional es una disciplina que, mediante la fusión de técnicas y herramientas de geomática, estadística y ciencias de la computación, se encarga del estudio, diseño, desarrollo e implementación de técnicas para el análisis avanzado de datos espacio-temporales provenientes de diversas fuentes (por ejemplo: Internet, videocámaras, drones y sensores en general).  Esta disciplina le pone cara, en México, al discurso de odio y a la discriminación contra las mujeres, con la ayuda de una plataforma muy conocida: Twitter. Así nos lo informaba Investigación y Desarrollo ID.

Si bien es cierto, hemos visto las innovaciones tecnológicas como una amenaza para la diversidad y la igualdad, una enemiga de la inclusión de la mujer  y las minorías, permitiendo el reforzamiento de posturas machistas y la perpetuación de patrones y conductas que degradan a la mujer, paradójicamente, esta visión podría empezar a dar un giro en otro sentido: las nuevas tecnologías procurando ser aliadas con herramientas que permitan combatir actos violentos contra las mujeres.  Muchos productos tecnológicos, en app’s y asistentes virtuales, han sido ejemplo de un sesgo de género,  pero estos estereotipos están siendo replanteados en las aplicaciones y asistentes virtuales. Algunas empresas tecnológicas han abierto espacios para personas emprendedoras que puedan aportar, además de  innovación, propuestas que den soluciones a un problema real.

Es el caso de Technovation Challenge”, programa de emprendimiento y tecnología, es un ejemplo del cambio en el uso de la tecnología. Tiene como objetivo disminuir la brecha tecnológica de género que existe en la actualidad. Dentro de ese programa ha sido finalista la aplicación When & Where (una App diseñada por cinco alumnas de un instituto de Móstoles, Madrid), una herramienta para hacer que la vida de las mujeres sea más segura en sus trayectos a pie, facilitando su ubicación.

Otra cosa bien diferente es la violencia escrita en las redes sociales y los delitos violentos contra las mujeres bajo el amparo de las plataformas. Su uso es deliberado y cuesta mucho su control y supervisión. La naturalización de la violencia contra la mujer en las redes sociales favorece su reproducción: “Como otros discursos de odio, la misoginia muchas veces se expresa de manera velada y tolerada en chistes, parodias y expresiones que circulan de boca en boca, en programas de radio y televisión, así como en redes sociales” explicaba el ID.

No es mucho lo adelantado hasta hoy, pero es un paso gigante el que se esté preguntando por el impacto de los discursos misóginos en nuestra sociedad. Estamos reconociendo que estos mensajes, textos o tweets, favorecen la permanencia de una cultura de desigualdad por razones de género, e incluso pueden desencadenar en delitos de feminicidio o violencia machista. Las redes sociales están llenas de misoginia, de linchamiento irracional, discriminación y una total impunidad en contra de las mujeres. Este es un tema que preocupa  mucho, pero requiere abordarse desde una óptica multidisciplinar, donde confluyan la sociología y la antropología social, entre otras disciplinas.

En México, por ejemplo,  se lanzó una investigación, que a través de la “Geointeligencia Computacional” y utilizando las nuevas tecnologías, analiza millones de datos, buscando establecer una relación entre la violencia escrita en redes sociales y los delitos violentos contra las mujeres.  Según la noticia publicada por el ID  “(…)de 12 feminicidios al día en América Latina, 7 ocurren en México”.

El proyecto titulado “Misoginia en pocas palabras: Identificación y análisis de violencia escrita contra las mujeres en textos cortos de twitter”, tal como se explica por el equipo de investigación de México, servirá para descubrir si existen diferencias significativas en la frecuencia de mensajes misóginos para las distintas entidades geográficas del país y, eventualmente, se contrastará con estadísticas de violencia y feminicidios para generar indicadores, recomendaciones y mapas de riesgo.

Lo relevante es que este método proporciona un sofisticado modelo de clasificación textual capaz de reconocer cuándo un comentario es misógino, basándose en muestras explícitas de este fenómeno. Esto facilita la detección de lo que se escribe en las redes sociales permitiendo igualmente reconocer indicadores de riesgo sobre un determinado espacio. A día de hoy en México se está aplicando este método bastante novedoso, basado en un algoritmo de Machine Learning 8. 

Queda claro entonces que la tecnología puede verse como enemiga y promotora de la violencia machista, o como una aliada en la lucha contra la violencia de mujeres y niñas. Es ambicioso, pero no imposible pensar en el compromiso de grandes plataformas (Twitter, Facebook e Instagram), para la aplicación de algoritmos de aprendizaje automáticos que sean capaces de reconocer patrones recurrentes en el discurso de odio o de mensajes misóginos, que ayuden al control preventivo de estos delitos de feminicidio o de violencia machista.

Hasta ahora, los algoritmos que se usan por el gigante Google para limitar los contenidos afines al usuario (con fines diferentes a lo expuesto), producen un efecto contrario y acaban reforzando las posturas machistas, como lo revela el diario el País en una publicación del 6 de marzo de 2019.

En conclusión, todo dependerá del uso que les demos a las herramientas de las nuevas tecnologías y de la educación de los internautas en materia de igualdad. Las personas somos las que establecemos los parámetros de pensamiento, de búsquedas o de preferencias. Sin que le restemos importancia a cualquier gesto de compromiso por parte de quienes administran y dirigen estas plataformas, para la lucha contra la misoginia o cualquier acto violento contra las mujeres y niñas, se requiere la alianza de muchos poderes y fuerzas.

Para más información consulta los siguientes enlaces: 

 

 

 

 

 

 

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