Detección de Diferentes Aspectos de Discurso de Odio en Redes Sociales

Resumen: En los últimos años las redes sociales fueron un punto de intersección entre usuarios y la libre expresión masiva. Esto con sus ventajas, presentó un problema para ciertas comunidades de la sociedad que se vieron avasalladas por comentarios o discusiones, las cuales denominamos discurso de odio, que hacen peligrar la calidad de sus vidas. El discurso de odio se presenta como una gran problemática en la sociedad de nuestro siglo que tiene la capacidad de presentar ideas agresivas, racistas, machistas,... al resto de las personas, influyendo cómo éstas perciben las comunidades más vulnerables. En los últimos años, la generación automática de contranarrativas fue una técnica de moderación de gran interés en la comunidad para evitar los problemas que conlleva la censura, fuertemente utilizada por las redes en la actualidad y muy difícil de automatizar sin caer en problemas como la sobre censura. En este trabajo, buscamos detectar de forma automática las diferentes y diversas unidades argumentativas que se presentan en el discurso de odio, empleando arquitecturas de aprendizaje profundo, con el objetivo de que sirvan de utilidad para las tareas de generación automática de contranarrativas. Además, realizamos un análisis a nivel cualitativo sobre estas arquitecturas y modelos lineales, y de lenguaje, siendo estos últimos de gran interés en los últimos años por llegar al estado del arte en diversas tareas del aprendizaje automático.