{"id":90053,"date":"2026-07-31T12:12:35","date_gmt":"2026-07-31T12:12:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=90053"},"modified":"2026-07-31T12:15:07","modified_gmt":"2026-07-31T12:15:07","slug":"un-estudio-de-la-ull-desarrolla-un-metodo-mas-eficiente-para-detectar-el-discurso-de-odio-en-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2026\/un-estudio-de-la-ull-desarrolla-un-metodo-mas-eficiente-para-detectar-el-discurso-de-odio-en-redes-sociales\/","title":{"rendered":"Un estudio de la ULL desarrolla un m\u00e9todo m\u00e1s eficiente para detectar el discurso de odio en redes sociales"},"content":{"rendered":"

Las redes sociales se han consolidado como espacios fundamentales para el debate p\u00fablico y la conversaci\u00f3n social. Millones de personas las utilizan cada d\u00eda para informarse, compartir opiniones e interactuar con otros usuarios, lo que ha convertido la moderaci\u00f3n de contenidos en uno de los grandes retos tecnol\u00f3gicos de la actualidad. En este contexto, la proliferaci\u00f3n de mensajes de odio supone uno de los principales desaf\u00edos para las plataformas digitales.<\/p>\n

Detectar autom\u00e1ticamente el discurso de odio no es una tarea sencilla. Los sistemas deben enfrentarse, por un lado, al desequilibrio entre las distintas categor\u00edas de mensajes y, por otro, a la constante evoluci\u00f3n del lenguaje, ya que los insultos y las referencias a determinados colectivos cambian con el tiempo, entre comunidades e incluso seg\u00fan el idioma. Para responder a estos desaf\u00edos, un estudio<\/a> de la Universidad de La Laguna propone una alternativa m\u00e1s eficiente que los m\u00e9todos actuales, capaz de identificar este tipo de contenidos sin depender de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) en tiempo real.<\/p>\n

El art\u00edculo publicado en Online Social Networks and Media<\/em>, est\u00e1 liderado por Marcos Rodr\u00edguez Vega<\/a>, investigador del departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas de la Universidad de La Laguna. En la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n participan Pino Caballero Gil<\/a>, catedr\u00e1tica del mismo departamento, y Carlos Rosa Remedios<\/a>, del \u00e1rea de Arquitectura y Tecnolog\u00eda de Computadores de la ULL. El trabajo propone separar el l\u00e9xico m\u00e1s cambiante del proceso de aprendizaje, con el fin de facilitar la detecci\u00f3n de nuevas formas emergentes de discurso de odio.<\/p>\n

Para lograrlo, los investigadores combinan dos estrategias complementarias. La primera, denominada enmascaramiento asistido por LLM, consiste en utilizar un modelo de lenguaje para sustituir insultos y referencias a determinados colectivos por etiquetas neutras, de modo que el sistema aprenda a identificar el contexto del mensaje sin depender de palabras concretas y, adem\u00e1s, preserve la privacidad de las personas. La segunda estrategia, denominada Telephone Game Augmentation<\/em> (TGA), utiliza ese mismo modelo para generar distintas versiones de un mismo mensaje con el mismo significado, aumentando as\u00ed la variedad de ejemplos disponibles para entrenar el sistema y mejorar su capacidad para detectar los tipos de discurso de odio menos frecuentes.<\/p>\n

Los resultados del estudio ponen de manifiesto que el enfoque h\u00edbrido propuesto constituye una alternativa eficaz para la moderaci\u00f3n autom\u00e1tica de contenidos, ya que combina la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM) durante la fase de preparaci\u00f3n de los datos, con la rapidez y el bajo coste de los clasificadores ligeros durante su aplicaci\u00f3n. Es decir, que el enmascaramiento asistido por LLM mejora la capacidad del sistema para adaptarse a nuevas expresiones de discurso de odio, mientras que TGA ampl\u00eda la diversidad de los datos de entrenamiento y refuerza especialmente la detecci\u00f3n de las categor\u00edas menos representadas.<\/p>\n

Si bien el m\u00e9todo obtiene buenos resultados, los investigadores subrayan que a\u00fan existen desaf\u00edos por resolver. La eficacia del sistema depende, en gran medida, de la capacidad del modelo de lenguaje para reconocer correctamente las expresiones ofensivas y sigue encontrando dificultades ante mensajes m\u00e1s complejos, como aquellos que emplean sarcasmo o referencias impl\u00edcitas. Por este motivo, los autores consideran que la tecnolog\u00eda debe utilizarse como apoyo a la labor de moderaci\u00f3n, siempre bajo supervisi\u00f3n humana, y no como un sistema capaz de tomar decisiones de forma completamente aut\u00f3noma.<\/p>\n

En definitiva, el estudio demuestra que es posible desarrollar sistemas de moderaci\u00f3n m\u00e1s robustos, r\u00e1pidos y escalables, sin necesidad de recurrir continuamente a grandes modelos de lenguaje durante la fase de inferencia. Adem\u00e1s, la metodolog\u00eda puede aplicarse a diferentes conjuntos de datos y adaptarse a nuevos idiomas o formas emergentes de discurso de odio, as\u00ed como servir como base para futuras investigaciones que incorporen contenidos multimodales, modelos de lenguaje m\u00e1s compactos y nuevas estrategias de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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