Resumo

PINTO-MUNOZ, Cristian-Camilo; ZUNIGA-SAMBONI, Jhon-Alex  e  ORDONEZ-ERAZO, Hugo-Armando. Aprendizado de máquina aplicado à violência de gênero: um estudo de mapeamento sistemático. Rev. Fac. ing. [online]. 2023, vol.32, n.64, 5.  Epub 27-Ago-2023. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v32.n64.2023.15944.

O Machine Learning (ML) se posicionou como uma das melhores ferramentas para resolver diferentes problemas, graças à sua capacidade de processamento de dados e aos diferentes modelos, algoritmos e fator preditivo para ajudar a resolver problemas definidos. É por isso que este artigo apresenta um mapeamento sistemático dos anos de 2018 a 2023, que é orientado para a aplicação do ML com foco na violência de gênero. A metodologia seguida para a realização do estudo parte da definição de elementos, como questões de pesquisa, strings de busca, fontes bibliográficas e critérios de inclusão e exclusão. Os resultados da pesquisa permitem compreender os benefícios e desafios apresentados pelo uso da inteligência artificial, especificamente de um de seus ramos, o ML, para auxiliar no combate a problemas em diversas áreas da sociedade, como educação, saúde, violência, entre outros. Além de verificar em quais países o ML está sendo investigado e em quais contextos é aplicado. O trabalho discute a aplicação do ML no combate à violência de gênero. Após a realização do estudo de revisão da literatura, foram encontrados resultados benéficos da aplicação de inteligência artificial e ML, uma vez que os resultados obtidos nos diferentes artigos apresentaram capacidade preditiva e melhorias em comparação com os sistemas utilizados atualmente. No entanto, apesar dos resultados positivos, nenhuma evidência do desenvolvimento de um modelo ou algoritmo de ML aplicado à violência de gênero na Colômbia foi encontrada na revisão.

Palavras-chave : aprendizado de máquina; predição; violência de gênero; violência doméstica.

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