1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Veracruz
4. Instituto Tecnológico de Orizaba
5. Tesis de Posgrado
6. Tesis de Maestría
7. Maestría en Sistemas Computacionales

Título:	MODULO PARA LA IDENTIFICACION DE CIBERBULLYING UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
Autor:	ROSETE ROSAS, LISSETE
Data:	2024-01-31
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descrição:	El cyberbullying, también conocido como ciber acoso es el tipo de acoso que se presenta a través de dispositivos digitales (celulares, computadoras o tablets). A su vez, el ciberacoso ocurre en diversas plataformas como, por ejemplo, las redes sociales, foros o juegos en línea. El objetivo de las personas que cometen cyberbullying es atemorizar, enfadar o humillar a otras personas repetidamente durante un tiempo prolongado. El hecho de que una persona este sufriendo ciberacoso, provoca que se sienta atacado en todas partes, incluyendo su propia residencia. Además, genera consecuencias graves, en las que se ve afectada la salud mental, emocional y física de la víctima. A lo largo de los años se ha apostado por implementar técnicas que prevengan situaciones de ciber acoso, sin embargo, pocas soluciones se encargan de ofrecer una detección temprana de indicios de ciber acoso entre los jóvenes. Por lo anterior descrito, en el presente proyecto tuvo como objetivo el desarrollo de un módulo para la detección de cyberbullying mediante procesamiento de lenguaje natural. Dicho módulo se implementó en una aplicación móvil base que fue desarrollada en el trabajo de tesis “APLICACIÓN MÓVIL DE MONITORIZACIÓN DE BULLYING EN SALONES DE CLASE EMPLEANDO DSM-V Y EL ALGORITMO FOAF” por el maestro en sistemas computacionales, René Navarrete Tenco. El módulo desarrollado permite identificar posibles situaciones de ciberacoso, a través de la clasificación de tweets pertenecientes a la red social X. Dicha clasificación se logra por medio de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y un método de clasificación de aprendizaje supervisado. Así como la aplicación móvil base, el módulo se implementó como una aplicación móvil nativa del sistema operativo Android.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
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