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    Detección de patrones machistas en noticas de internet

    Autor/es: Riveros García, Daniel
    Director/es: Gaya López, María Cruz
    Palabra/s clave: Machine Learning; Machismo; Sesgos machistas; Análisis de sentimientos; Periodismo
    Titulación: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
    Fecha de defensa: 2022-10
    Tipo de contenido: TFM
    URI: http://hdl.handle.net/20.500.12880/3008
    Resumen:
    En la actualidad, si buscamos en internet la palabra “machismo” nos podemos encontrar con multitud de artículos que tratan el machismo y la importancia que están tomando las redes sociales a la hora de educar y manipular a los más jóvenes (Anónimo, 2013) (Ramírez, 2022). La creciente tendencia de los algoritmos de machine learning junto al fenómeno anteriormente mencionado nos plantea una nueva forma de incorporar estas herramientas para la detección de micromachismos que, a priori podrían pasar inadvertidos ante nuestros propios ojos. Con el uso de estas herramientas junto a un correcto procesado y posterior análisis de los textos podemos conseguir un pequeño programa capaz de indicarnos de forma resumida el grado de machismo que podemos encontrar en una noticia, en nuestro caso especial, obtenidas del periódico Independent. La correcta interpretación de los datos nos puede dar lugar a una primera aproximación de una herramienta que podría ser vital para cualquier sitio de internet, evitando sesgos e inclusión de machismo en las diferentes webs publicadas, tomando especial interés en las áreas del periodismo.
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    Nombre: TFM_RiverosGarciaDaniel.pdf
    Tamaño: 2.740Mb
    Formato: PDF
    Tipo de contenido: TFM

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