Abstract

PINTO-MUNOZ, Cristian-Camilo; ZUNIGA-SAMBONI, Jhon-Alex  and  ORDONEZ-ERAZO, Hugo-Armando. Machine learning aplicado a la violencia de género: un estudio de mapeo sistemático. Rev. Fac. ing. [online]. 2023, vol.32, n.64, 5.  Epub Aug 27, 2023. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v32.n64.2023.15944.

Machine Learning (ML) se ha posicionado como una de las mejores herramientas para abordar diferentes problemáticas gracias a su capacidad de procesamiento de datos y a los diferentes modelos, algoritmos y factor predictivo para ayudar a dar solución a los problemas definidos. Es por ello, que este artículo presenta un mapeo sistemático de los años 2018 a 2023, el cual se orienta en la aplicación de ML enfocado en la violencia de género. La metodología seguida para la realización del estudio parte de la definición de elementos, como preguntas de investigación, cadenas de búsqueda, fuentes bibliográficas y criterios de inclusión y exclusión. Los resultados de la investigación permiten comprender los beneficios y retos que presenta el uso de inteligencia artificial, desde específicamente una de sus ramas, el ML, para ayudar a combatir problemas en diferentes ámbitos de la sociedad, como educación, salud, violencia, entre otros. Además de constatar en qué países se está investigando el ML y en qué contextos es aplicado. El trabajo discute la aplicación de ML para combatir la violencia de género. Tras realizar el estudio de revisión de la literatura, se encontraron resultados beneficiosos de la aplicación de inteligencia artificial y ML, ya que los resultados obtenidos en los diferentes artículos presentaban capacidad predictiva y mejoras en comparación con los sistemas actualmente usados. Sin embargo, pese a los resultados positivos, no se encontró en la revisión evidencia de desarrollo de un modelo o algoritmo de ML aplicado a la violencia de género en Colombia.

Keywords : aprendizaje automático; predicción; violencia de género; violencia intrafamiliar.

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