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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4162| Título: | Detección de apología del delito en redes sociales utilizando un modelo difuso |
| Autor: | Alvarez Cruz, Araceli%921208 |
| Data: | 2022-07-01 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | Las redes sociales en la actualidad son uno de los principales medios de comunicación que permiten a los usuarios interactuar entre un mismo grupo de personas con intereses en común o diferentes gustos compartiendo opiniones sobre temas relacionados con política, artes, diseño, entretenimiento, ciencia, etc. Este tipo de redes permiten a los usuarios realizar intercambio de información mediante videos, audios, mensajes, imágenes entre otros más. De igual manera mediante el uso de las redes sociales, los usuarios pueden ejercer uno de sus principales derechos como ciudadanos, el cuál es la libre expresión u opinión sobre algún tema en este especifico. Sin embargo, últimamente se ha observado que en dichas plataformas el contenido que se comparte presenta algún tipo motivación o invitación para cometer acciones delictivas afectando psicológica y moralmente a los usuarios; este tipo de invitaciones son consideradas como apologías de delito. En esta tesis se trabajó con la red social de Twitter a fin de poder analizar la información que comparten sus usuarios mediante la publicación de comentarios, mediante un modelo difuso que asigna grados de pertenencias y los clasifica como aquellos que presentan contenido apológico y aquellos que no lo presentan. Adicionalmente se muestra la creación de un corpus con comentarios extraídos de Twitter, que muestran contenido que incita a sus usuarios a cometer algún tipo de apología del delito; otra actividad que se realizó fue la creación de la base de conocimiento que conforma al modelo difuso, la cual se compone por reglas difusas y las funciones de pertenencia. El modelo difuso creado está basado en el modelo de Takagi Sugeno, con el propósito de clasificar mediante inferencia difusa comentarios en las categorías de Apológico y No Apológico, dependiendo el grado de pertenencia que se presenta en el análisis del contenido del comentario. Para evaluar el modelo difuso se utilizaron las métricas de Precisión, Cobertura y F1-Store. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Araceli_Alvarez_Cruz_2022.pdf | Tesis | 1.66 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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