Vol. 7 (2023): RECIE. Revista Electrónica Científica de Investigación Educativa (enero-diciembre)
F) Tecnologías de la información y la comunicación en educación

Machine learning para la detección de situaciones de riesgo a través del uso de aplicaciones de citas entre estudiantes universitarios

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  • Mariana Carolyn Cruz Mendoza,
  • Roberto Ángel Meléndez Armenta,
  • Narendra Velázquez Carmona
Mariana Carolyn Cruz Mendoza
Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico Superior de Misantla, Veracruz, México
Biografía
Roberto Ángel Meléndez Armenta
Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico Superior de Misantla, Veracruz, México
Biografía
Narendra Velázquez Carmona
Tecnológico Nacional de México/Tecnológico de Estudios Superiores de Valle de Bravo, Estado de México
Biografía
Portada-7
DOI: https://doi.org/10.33010/recie.v7i0.2012

Publicado 2023-12-31

Palabras clave

  • Data analysis,
  • students,
  • social media,
  • violence,
  • social safety
  • Análisis de datos,
  • estudiantes,
  • redes sociales,
  • violencia,
  • seguridad social

Cómo citar

Cruz Mendoza, M. C., Meléndez Armenta, R. Ángel, & Velázquez Carmona, N. (2023). Machine learning para la detección de situaciones de riesgo a través del uso de aplicaciones de citas entre estudiantes universitarios. RECIE. Revista Electrónica Científica De Investigación Educativa, 7, e2012. https://doi.org/10.33010/recie.v7i0.2012

Derechos de autor 2023

Creative Commons License

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Resumen

En la era actual de las redes sociales, la comunicación y las interacciones humanas se han trasladado en gran medida al ámbito virtual, sin embargo, esta transición también ha dado lugar a la aparición de comportamientos violentos, la cual tuvo un incremento considerable durante la pandemia mundial de COVID-19. Esta investigación surge para abordar las crecientes preocupaciones sobre la seguridad y la prevención de situaciones de riesgo en aplicaciones de citas. En este proyecto, estudiantes de diversos programas académicos en el Tecnológico de Estudios Superiores de Valle de Bravo (TESVB) participan activamente, proporcionando una visión integral del uso de aplicaciones de citas en un entorno universitario. El análisis de la información recolectada permitirá identificar patrones de comportamiento y signos de tendencias violentas en los usuarios de Tinder. Es esencial comprender las dinámicas actuales de las interacciones en línea y contribuir al desarrollo de medidas para que abarquen no solo las relaciones románticas, sino también las amistades y otros tipos de relaciones, implementando instrumentos de recolección de datos y herramientas de análisis de datos para visualizar las experiencias y percepciones de los usuarios de aplicaciones de citas, especialmente los jóvenes universitarios, quienes pueden tener distintas perspectivas sobre las situaciones de riesgo que enfrentan en su entorno virtual, familiar y académico.

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Citas

  1. Anaconda (2023). The operating system for AI. https://www.anaconda.com/
  2. Byerly, C. M. (2020, oct. 4). Incels online reframing sexual violence. The Communication Review, 23(4). https://doi.org/10.1080/10714421.2020.1829305
  3. Castaño-Pulgarín, S. A., Suárez-Betancur, N., Tilano, L. M., y Herrera, H. M. (2021). Internet, social media and online hate speech. Systematic review. Aggression and Violent Behavior, 58, 101608. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359178921000628
  4. De la Villa, P., y Prieto, P. (2022). Emotional dependence and partner cyber abuse through social networks in Spanish university students. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, 13(1), 15-27. https://www.rips.cop.es/pdf/art512022.pdf
  5. Di Lisio, Sorrentino, R., y Trezza, D. (2022). Platformization hate. Patterns and algorithmic bias of verbal violence on social media. Mediascapes Journal, 20(2), 47-69. https://rosa.uniroma1.it/rosa03/mediascapes/article/view/18039/17287
  6. Free Software Foundation (2023, may. 20). ¿Qué es el software libre? GNU Operating System. https://www.gnu.org/philosophy/free-sw.es.html
  7. Google (2022). Te damos la bienvenida a Colab. https://colab.research.google.com/?hl=es-419
  8. Haggerty, B., Bradbury, T. N., y Karney, B. R. (2022). The disconnected couple: Intimate relationships in the context of social isolation. Current Opinion in Psychology, 43, 24-29. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10185005/
  9. Heidari, H. (2021). A socialogical study of marital violence and the impact of online social networks on it (Case study: Marital couples of Tehran). Quarterly Journal of Social Development, 16(2), 33-70.
  10. Infobae (2022, mar. 16). INEGI: durante la pandemia la violencia familiar en contra de las mujeres aumentó 5.3%. https://www.infobae.com/america/mexico/2022/03/16/inegi-durante-la-pandemia-la-violencia-familiar-en-contra-de-las-mujeres-aumento-53/
  11. Menini, S., Moretti, G., Corazza, M., Cabrio, E., Tonelli, S., y Villata, S. (2019). A system to monitor cyberbullying based on message classification and social network analysis. En S. T. Roberts, J. Tetreault, V. Prabhakaran y Z. Waseem (eds.), Proceedings of the Third Workshop on Abusive Language Online (pp. 105-110). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/W19-3511
  12. Modelo Canvas (2023). Importancia de las redes sociales en la vida cotidiana. https://modelocanvas.pro/importancia-de-las-redes-sociales-en-la-vida-cotidiana/
  13. Molnar, L. I. (2022). “I didn’t have the language”: Young people learning to challenge gender-based violence throught consumption of social media. Youth, 2(3), 318-338. https://www.mdpi.com/2673-995X/2/3/24
  14. Statista Research Department (2023, feb. 20). Apps de citas con el mayor porcentaje de usuarios en México en 2023. https://es.statista.com/estadisticas/1073996/apps-citas-populares-mexico/
  15. Ting, A. E., y McLachlan, C. S. (2022). Intimate relationships during COVID-19 across the genders: An examination of the interactions of digital dating, sexual behavior, and mental health. Social Sciences, 11(7), 297. https://www.mdpi.com/2076-0760/11/7/297