Detección de misoginia en Twitter

Abstract

Este TFG tiene como objetivo determinar si existe misoginia en un texto. Para ello se ha propuesto una herramienta que dispone de 2 interfaces, una que permite realizar test para identificar si existe misoginia en un tweet y qué tipo de misoginia. Otra interfaz que permite descargar tweets de Twitter, por nombre de usuario o palabra clave, para predecir si existe misoginia en dichos tweets y si va dirigido a un individuo o colectivo. Con el resultado generado se obtienen corpus etiquetados, formados por estos tweets con la predicción realizada por un algoritmo de aprendizaje supervisado.

This TFG aims to determine whether there is misogyny in a text. For this purpose, a tool has been proposed that has 2 interfaces, one that allows to perform tests to identify if there is misogyny in a tweet and what type of misogyny. Another interface allows downloading tweets from Twitter, by username or keyword, to predict if there is misogyny in those tweets and if they are directed to an individual or collective. With the generated result, tagged corpus are obtained, formed by these tweets with the prediction made by a supervised learning algorithm.