Detección de acoso cibernético en datos multimodales utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenado
Introducción: El presente artículo es producto de la investigación “Detección del ciberacoso en datos mul-timodales utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas”, desarrollada en Pondicherry Engineering College en el año 2020.
Problema: Identificación de actividades de ciberacoso en datos multimodales de redes sociales.
Objetivo: Proponer un modelo que pueda identificar la actividad de ciberacoso para datos de texto e imágenes.
Metodología: Este artículo ha extraído las características del uso de dos arquitecturas previamente entrenadas para datos de texto e imágenes, con el fin de identificar actividades de ciberacoso en datos multimodales, características de texto concatenadas y características de imagen, antes de suministrarlas como entradas al clasificador.
Resultados: Se ha realizado un análisis sobre el enfoque propuesto implementado en datos multimodales con Recall y F1-Score como medidas. La visualización Grad-cam se presenta para que las imágenes muestren regiones destacadas.
Conclusión: Los resultados indican que el enfoque propuesto es eficiente en comparación con los métodos de referencia.
Originalidad: el enfoque propuesto es eficaz y está conceptualizado para mejorar la detección del ciberacoso en datos multimodales.
Limitaciones: existe la necesidad de desarrollar un modelo que pueda identificar imágenes gráficas y videos de intimidación
Derechos de autor 2021 Ingeniería Solidaria
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Compromiso ético y cesión de derechos
El autor debe declarar que su trabajo es original e inédito y que no se ha postulado a evaluación simultánea para su publicación por otro medio. Además, debe asegurar que no tiene impedimentos de ninguna naturaleza para la concesión de los derechos previstos en el contrato.
El autor se compromete a esperar el resultado de evaluación de la revista Ingeniería Solidaria, antes de considerar su presentación a otro medio; en caso de que la respuesta de publicación sea positiva, adicionalmente, se compromete a responder por cualquier acción de reivindicación, plagio u otra clase de reclamación que al respecto pudiera sobrevenir por parte de terceros.
Asimismo, debe declarar que, como autor o coautor, está de acuerdo por completo con los contenidos presentados en el trabajo y ceder todos los derechos patrimoniales, es decir, su reproducción, comunicación pública, distribución, divulgación, transformación, puesta a disposición y demás formas de utilización de la obra por cualquier medio o procedimiento, por el término de su protección legal y en todos los países del mundo, al Fondo Editorial de la Universidad Cooperativa de Colombia, de manera gratuita y sin contraprestación presente o futura.
