Un estudio de la UPV revela que las redes sociales perpetúan estereotipos de género y fomentan agresiones hacia mujeres y niñas
El trabajo ha identificado un patrón común de agresión y advierte también de los riesgos asociados a los modelos de inteligencia artificial, cuyos sesgos perpetúan las desigualdades
En su trabajo, la investigadora de la UPV ha analizado patrones lingüísticos y de comportamiento agresivo en diferentes redes sociales, fundamentalmente en X (antes Twitter). / FilippoBacci
València
Las redes sociales perpetúan estereotipos de género y fomentan agresiones hacia mujeres y niñas. Así se deriva de un estudio desarrollado por Milagros del Saz, investigadora del departamento de Lingüística Aplicada de la Universitat Politècnica de València.
En su trabajo, la investigadora de la UPV ha analizado patrones lingüísticos y de comportamiento agresivo en diferentes redes sociales, fundamentalmente en X (antes Twitter). Además, examina cómo la inteligencia artificial, entrenada con datos de estas plataformas, puede reproducir y amplificar dichos sesgos, exacerbando las desigualdades de género.
“Las plataformas digitales perpetúan agresiones basadas en estereotipos de género, normalizando comportamientos dañinos hacia mujeres y niñas”, apunta Mila del Saz. En su estudio, identifica además un patrón tipo de agresión: “las mujeres son atacadas principalmente en relación con su apariencia, sexualidad y capacidades profesionales, perpetuando estereotipos tradicionales”.
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Milagros del Saz Rubio (autora del estudio) explica los tipos de ataques más comunes.
Asimismo, la investigadora advierte de riesgos asociados a los modelos de inteligencia artificial. “Los asistentes virtuales no identifican adecuadamente comentarios sexistas, normalizando en muchas ocasiones las agresiones. Es cada vez más urgente diseñar sistemas más éticos y equilibrados, especialmente en estos modelos de asistentes virtuales, para evitar que la propia IA siga alimentando sesgos que fomentan la desigualdad”.
Propuestas para mejorar
En su trabajo, la investigadora propone también diferentes iniciativas para evitar este tipo de agresiones, entre las que subraya la necesidad de incluir la perspectiva de género desde las etapas formativas más tempranas y potenciar la presencia de más mujeres en estudios STEAM (sigla en inglés de Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte y Matemáticas).
“Además, hay que fomentar una mayor ética en el diseño de IA para eliminar sesgos en los corpus lingüísticos”, añade Mila del Saz.
Parte de los resultados en torno a patrones de agresión y a estereotipos se han obtenido a partir de publicaciones y de la investigación desarrollada en el marco del proyecto "Identificación de patrones lingüísticos y análisis de las imágenes que agreden a las mujeres en las redes sociales en español e inglés”.
Los resultados de índole lingüístico en torno a la detección e identificación de patrones lingüísticos de agresión hacia mujeres y de estereotipos de género han sido publicados en revistas científicas de gran impacto, entre las que destacan, Journal of Pragmatics (Elsevier), Journal of Language Aggression and Conflict (John Benjamins) y Poznan Studies in Contemporary Linguistics (De Gruyter).
La investigadora de la UPV trabaja actualmente en el análisis de otras plataformas como TikTok e Instagram. “Si bien no los resultados no se han publicado en revistas científicas -estarán próximamente- sí que estamos constatando que los patrones de agresión se repiten en ambas redes”, concluye Milagros del Saz Rubio.
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