| Sumario: | Objetivos y método de estudio: El objetivo general de esta investigación es el de contribuir al desarrollo de un enfoque que permita avanzar en la detección del ciber acoso de manera automática en una red social, utilizando técnicas de aprendizaje computacional, análisis de sentimiento y minería de datos, herramientas que forman parte de las tecnologías de información. De manera particular, para desarrollar este enfoque, se realiza una búsqueda de los comentarios destacados como agresivos. Además, se identifican los involucrados dentro de un caso de ciber acoso, así como la frecuencia con la que se envían los comentarios agresivos, siendo estos los componentes que se consideran para lograr la detección de ciber acoso en una red social.
Contribuciones y conclusiones: La contribución principal es una metodología que favorece en la detección de casos de ciberacoso en una red social. Este proceso de búsqueda, comienza con la recopilación de comentarios y la asignación automática de un nivel de agresividad a estos comentarios.
Este nivel de agresividad nos ayuda a poder identificar los componentes que se consideran en un caso de ciberacoso, la frecuencia del envío de mensajes de textos considerados agresivos y los involucrados en este envío de mensajes. Al contar con estos datos se puede lograr conseguir detectar casos de ciber acoso en una red social.
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