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Las redes sociales fomentan las agresiones hacia mujeres y niñas

Un estudio de la Universitat Politécnica de València (UPV) revela que las redes sociales perpetúan estereotipos de género y agresiones hacia mujeres. La investigadora Milagros del Saz identifica patrones de comportamiento agresivo, principalmente en Twitter, advierte sobre los sesgos de la IA que refuerzan la desigualdad y propone incluir la perspectiva de género en la formación y mejorar la ética en el diseño de IA.

Para elaborar el estudio, se han analizado patrones lingüísticos y de comportamientos agresivos en estas plataformas digitales y se ha concluido que las  redes sociales perpetúan estereotipos de género y fomentan agresiones hacia mujeres y niñas.

El trabajo de Del Saz, investigadora del departamento de Lingüística Aplicada de la UPV, ha identificado un patrón común de agresión y advierte también de los riesgos asociados a los modelos de inteligencia artificial (IA), cuyos sesgos perpetúan las desigualdades.

La investigadora ha analizado patrones lingüísticos y de comportamiento agresivo en diferentes redes sociales, fundamentalmente en Twitter/X.

La IA, a examen

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 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".

Asimismo, la investigadora advierte de riesgos asociados a los modelos de inteligencia artificial y señala que "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", añade.

Propuestas para mejorar

La investigadora propone 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 la investigadora.

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'.

Se han publicado en revistas científicas de gran impacto, como Journal of Pragmatics (Elsevier), Journal of Language Aggression and Conflict (John Benjamins) y Poznan Studies in Contemporary Linguistics (De Gruyter), los resultados de índole lingüística sobre la detección e identificación de patrones lingüísticos de agresión hacia mujeres y estereotipos de género.

La investigadora de la UPV trabaja actualmente en el análisis de otras plataformas como TikTok e Instagram. "Si bien 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.