Agredir oculto detrás de una pantalla es sencillo: teclear, dar enter y voilá, cualquiera puede ver el insulto. Zorra, pinche culera: Cuando se trata de temas de género, las agresiones contra las mujeres se multiplican y los agravios más hirientes en redes sociales están ahí, todos los días, a la vista de todos.
Hay esfuerzos por disminuirlos, por combatirlos, pero no se han desarrollado, hasta ahora, métodos efectivos para medirlos e identificarlos.
Y lo que no se mide no se puede mejorar.
Así que por algún lado hay que comenzar y Alejandra Pedroza Marchena, maestra en Tecnología de la Información por la Universidad de Guadalajara, puso manos y cerebro a la obra. Como proyecto de tesis, Ale desarrolló un sistema para detectar, de forma automatizada, las agresiones verbales contra las mujeres y lo aplicó a mensajes en redes sociales.
En síntesis: construyó un diccionario enfocado a violencia de género, en concreto contra las mujeres, y con esto, un código que identifica los discursos agresivos contra mujeres. “En la medida en que lo identificamos es una forma de tener diagnósticos y los diagnósticos nos sirven para tomar decisiones y planear estrategias y soluciones”, dice Alejandra.
De la agresión verbal al feminicidio
Durante su investigación, Alejandra se encontró con el análisis de la violencia contra la mujer y cómo esta va escalando. Inicia con manifestaciones verbales, insultos, control psicológico, aumenta a la agresión física y sexual, hasta llegar al feminicidio, la máxima expresión de violencia en contra de la mujer.
“En la medida en que lo identifiquemos lo estamos visibilizando, estamos haciendo conciencia, estamos aprendiendo del tema y podemos darnos cuenta”, dice Alejandra, quien antes de estudiar Tecnología de la Información, hizo la licenciatura en Periodismo, también en la UDG, y trabajó algunos años en medios locales en Jalisco.
“También, en la medida en que detectemos las agresiones verbales es una forma de comenzar a prevenir actos más drásticos de violencia contra la mujer”.
Minería de texto vs. violencia contra mujeres en redes sociales
Para desarrollar el sistema de detección de agresiones contra mujeres en redes sociales, Alejandra analizó de forma automatizada grandes cantidades de datos, con una técnica llamada minería de texto.
“Una forma de hacer análisis de texto, o minería de texto, es el análisis de sentimientos, que es la técnica que yo utilicé. Analizas las emociones que hay en ese texto, si la polaridad es negativa, positiva, neutra, si hay enojo, miedo, alegría”.
Para hacer este análisis de sentimientos, se basó en una especie de diccionario llamado Lexicon, mismo que metió en un código para poder comparar y sacar el resultado de las palabras y agresiones más comunes.
Ya existe un Lexicon, pero Alejandra tuvo que ir más allá y “especializarlo” en violencia de género en redes sociales.
Ah, caray, suena muy complejo, pero vamos por partes.
En el diccionario inicial no había palabras como feminazi, puta, machita, vieja, pendeja, entonces ella tuvo que agregar este tipo de insultos.
Pero no fue algo “sacado de la manga”. Para identificar las agresiones monitoreó por una semana, alrededor del Día Internacional de la Mujer (8 de marzo), las páginas de Facebook con más seguidores a nivel local, Tráfico ZMG; a nivel nacional, Aristegui Noticias; y a nivel internacional, CNN.
“Descargué todos los comentarios y de ahí extraje las agresiones contra mujeres que se utilizaban en esos comentarios. Esas agresiones me ayudaron a construir el diccionario, de estas hice una serie de análisis sobre las mismas palabras, o comentarios utilizados, y saqué las palabras más frecuentes”.
Ajá, sin saberlo, los usuarios de Facebook ayudaron a Ale a formar un diccionario de insultos contra mujeres. “Al entrar y descargar todos estos mensajes y ver toda la serie de agresiones verbales sí me dio tristeza ver cómo todo esto ocurre en la esfera de la vida virtual y al ser violencia verbal también me hizo pensar en que el lenguaje es una manifestación de una sociedad y estas agresiones contra mujeres son un síntoma de cómo estamos como sociedad”.
