Percepción y detección del ciberacoso: comparativa entre la comunidad educativa y las GenAI

  Dr. Ruben Nicolas-Sans UNIE Universidad (España)

  Rocío Navarro Martínez UNIE Universidad (España)

https://doi.org/10.58262/C80-2025-01

Keywords

Redes sociales, cyberbullying, educación superior, estudiantes universitarios, tic, inteligencia artificial

Abstract

El acoso escolar implica comportamientos repetitivos y agresivos para intimidar o dañar a otros, siendo el ciberacoso el tipo que se beneficia de las plataformas digitales para transmitir tales mensajes. Ambos tienen consecuencias graves sobre la salud mental y el rendimiento académico de los estudiantes, lo que requiere estrategias de prevención e intervención, incluyendo la capacitación de los docentes y el uso de herramientas para detectar estos comportamientos en los entornos universitarios. La inteligencia artificial (IA), específicamente la IA generativa, puede detectar automáticamente el lenguaje ofensivo en las plataformas digitales, convirtiéndose en una herramienta eficaz para combatir el ciberacoso. Este estudio analiza la capacidad de los miembros de la comunidad universitaria—estudiantes, docentes y personal administrativo—para percibir y detectar el ciberacoso en los mensajes de redes sociales. La investigación utiliza herramientas de IA generativa para evaluar su efectividad en reconocer patrones de ciberacoso, comparando los resultados con las evaluaciones de expertos. Los resultados indican que los docentes son los más efectivos en identificar el ciberacoso, mientras que los estudiantes muestran mayor indulgencia, lo que resalta la necesidad de intervenciones educativas más específicas. A pesar de sus limitaciones, los modelos de IA generativa demuestran un gran potencial para la detección temprana del ciberacoso. Los hallazgos subrayan la importancia de la formación dentro de las comunidades educativas y sugieren que las herramientas de IA, cuando se integran en programas preventivos, pueden mejorar la intervención temprana y promover entornos.

References

Fundref

Crossmark

Technical information

Metrics

Metrics of this article

Views: 38099

Abstract readings: 36810

PDF downloads: 1289

Full metrics of Comunicar 77

Views: 459033

Abstract readings: 446071

PDF downloads: 12962

Cited by

Cites in Web of Science

Currently there are no citations to this document

Cites in Scopus

Currently there are no citations to this document

Cites in Google Scholar

Currently there are no citations to this document