Andrés Montoro Montarroso defiende su tesis sobre computación blanda para abordar conductas dañinas en redes sociales
Andrés Montoro Montarroso defendió el pasado 15 de octubre en la Escuela Superior de Informática su tesis doctoral, dirigida por los doctores José Ángel Olivas Varela y Adán Nieto Martín. La tesis propone un enfoque de inteligencia artificial híbrido e interpretable para analizar el discurso de odio, la desinformación y la radicalización.
Andrés Montoro Montarroso, investigador del grupo SMILe de la Escuela Superior de Informática de la Universidad de Castilla-La Mancha, defendió el pasado 15 de octubre su tesis doctoral, Soft Computing-based approaches for addressing harmful behaviors on social media, y obtuvo la máxima calificación.
La tesis ha sido dirigida por el Dr. José Ángel Olivas Varela y el Dr. Adán Nieto Martín, catedrático de Derecho Penal. El tribunal lo presidió la Dra. María José Martín Bautista (Universidad de Granada). Actuaron como secretario el Dr. Jesús Serrano Guerrero (Universidad de Castilla-La Mancha) y como vocal el Dr. Víctor J. Sosa Sosa, del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav, México).
Resumen de la tesis
Analizar con herramientas computacionales fenómenos como el discurso de odio, la desinformación o la radicalización exige considerar múltiples factores como los lingüísticos, sociales, contextuales, jurídicos y éticos, a menudo en situaciones marcadas por la imprecisión, la incertidumbre y la verdad parcial. Para abordar este reto, la tesis presenta un enfoque híbrido de Inteligencia Artificial que combina la Computación Blanda e Ingeniería del Conocimiento.
El método propone un ciclo completo de trabajo que abarca desde la adquisición, conceptualización y representación del conocimiento, así como la inferencia, su ampliación, adaptación y la evaluación. Para ello integra el saber de expertos, el razonamiento borroso, el aprendizaje automático y técnicas de optimización.
El principal caso de estudio consiste en estimar la severidad del discurso de odio penalmente relevante mediante un sistema de Inteligencia Artificial híbrido interpretable que combina razonamiento aproximado y enfoques dirigidos por datos guiado por Ingeniería del Conocimiento. En la evaluación, los resultados del sistema coincidieron ampliamente con el criterio de expertos jurídicos. Además, la ampliación del conocimiento y la optimización multiobjetivo mejoraron tanto el ajuste empírico del sistema como su interpretabilidad.
Otros estudios sobre desinformación, radicalización y riesgo de incumplimiento en la contratación pública confirman que el enfoque puede aplicarse a ámbitos distintos.
En definitiva, la investigación demuestra que combinar conocimiento experto, razonamiento aproximado y métodos dirigidos por datos permite desarrollar sistemas de apoyo a la decisión robustos, trazables e interpretables, sin renunciar a la supervisión humana.
