Aprendizaje automático para combatir la toxicidad en conversaciones sobre salud en línea

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UDC.coleccionInvestigaciónes_ES
UDC.conferenceTitleCAEPIA 2024es_ES
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Informaciónes_ES
UDC.endPage667es_ES
UDC.grupoInvLaboratorio de Investigación e Desenvolvemento en Intelixencia Artificial (LIDIA)es_ES
UDC.startPage662es_ES
dc.contributor.authorPaz Ruza, Jorge
dc.contributor.authorAlonso-Betanzos, Amparo
dc.contributor.authorGuijarro-Berdiñas, Bertha
dc.contributor.authorEiras-Franco, Carlos
dc.date.accessioned2025-01-17T13:58:41Z
dc.date.available2025-01-17T13:58:41Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionPresentado na: XX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2024), organizado por Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), A Coruña, 19 al 21 de junio de 2024.es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: En temas relacionados con la salud publica, la toxicidad de usuarios en conversaciones en redes sociales puede ser una fuente de conflicto social o promover comportamientos peligrosos sin base científica. Los metodos existentes para combatir esta toxicidad unicamente detectan conductas inadecuadas; en este trabajo, exploramos la idea de combatirla predictivamente, anticipando donde un usuario podría interactuar de forma toxica en discusiones sobre salud publica. Aplicando una metodología de Aprendizaje Automatico con Filtrado Colaborativo, predecimos la toxicidad en conversaciones sobre COVID entre cualquier usuario y subcomunidad de Reddit. La rendimiento alcanzado por nuestro metodo supera el 80 % en métricas relevantes al problema, permitiendo evitar el emparejamiento de usuarios y subcomunidades conflictivos.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo está financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y FEDER Una manera de hacer Europa (ayuda PID2019-109238GB-C22),MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y el FSE+(ayuda FPU21/05783),y la Xunta de Galicia (ED431C2022/44) mediante fondos ERDF de la Unión Europea. CITIC, como Centro de Investigación acreditado por el Sistema Universitario Galego, está financiado por la Consellería de Cultura, Educación e Universidades de la Xunta de Galicia, apoyado un 80% por el Programa Operacional ERDF Galicia 2014-2020, y un 20% por la Secretaría Xeral de Universidades de la Xunta de Galicia (ED431G 2019/01).es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431C 2022/44es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431G 2019/01es_ES
dc.identifier.citationJ. Paz-Ruza, A. Alonso-Betanzos, B. Guijarro-Berdinas, C. Eiras-Franco, "Aprendizaje automático para combatir la toxicidad en conversaciones sobre salud en línea", XX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2024), organizado por Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), A Coruña, 19 al 21 de junio de 2024, pp. 662-667. ISBN Libro de Actas: 978-84-09-62724-0es_ES
dc.identifier.doi10.5281/zenodo.14679220
dc.identifier.isbn978-84-09-62724-0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/40760
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAEPIAes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-109238GB-C22/ES/APRENDIZAJE AUTOMATICO ESCALABLE Y EXPLICABLEes_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MECD/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/FPU21%2F05783/ES/es_ES
dc.relation.urihttps://caepia24.aepia.org/inicio_files/XX%20Caepia_2024_Actas_General.pdfes_ES
dc.rightsAtribución 3.0 Españaes_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectDatos diádicoses_ES
dc.subjectCOVID-19es_ES
dc.subjectSalud públicaes_ES
dc.subjectFiltrado colaborativoes_ES
dc.subjectToxicidad en líneaes_ES
dc.titleAprendizaje automático para combatir la toxicidad en conversaciones sobre salud en líneaes_ES
dc.typeconference outputes_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublicationc91f7d18-38fb-42b8-8be2-b402a40b10c5
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