{"id":24195,"date":"2026-10-19T05:13:58","date_gmt":"2026-10-19T05:13:58","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=24195"},"modified":"2026-10-19T05:14:00","modified_gmt":"2026-10-19T05:14:00","slug":"andres-montoro-montarroso-defiende-su-tesis-sobre-computacion-blanda-para-abordar-conductas-daninas-en-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2026\/10\/19\/andres-montoro-montarroso-defiende-su-tesis-sobre-computacion-blanda-para-abordar-conductas-daninas-en-redes-sociales\/","title":{"rendered":"Andr\u00e9s Montoro Montarroso defiende su tesis sobre computaci\u00f3n blanda para abordar conductas da\u00f1inas en redes sociales"},"content":{"rendered":"\n

Andr\u00e9s Montoro Montarroso defendi\u00f3 el pasado 15 de octubre en la Escuela Superior de Inform\u00e1tica su tesis doctoral, dirigida por los doctores Jos\u00e9 \u00c1ngel Olivas Varela y Ad\u00e1n Nieto Mart\u00edn. La tesis propone un enfoque de inteligencia artificial h\u00edbrido e interpretable para analizar el discurso de odio, la desinformaci\u00f3n y la radicalizaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Andr\u00e9s Montoro Montarroso, investigador del grupo SMILe de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica<\/a> de la Universidad de Castilla-La Mancha<\/a>, defendi\u00f3 el pasado 15 de octubre su tesis doctoral, Soft Computing-based approaches for addressing harmful behaviors on social media<\/em>, y obtuvo la m\u00e1xima calificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La tesis ha sido dirigida por el Dr. Jos\u00e9 \u00c1ngel Olivas Varela y el Dr. Ad\u00e1n Nieto Mart\u00edn, catedr\u00e1tico de Derecho Penal. El tribunal lo presidi\u00f3 la Dra. Mar\u00eda Jos\u00e9 Mart\u00edn Bautista (Universidad de Granada<\/a>). Actuaron como secretario el Dr. Jes\u00fas Serrano Guerrero (Universidad de Castilla-La Mancha<\/a>) y como vocal el Dr. V\u00edctor J. Sosa Sosa, del Centro de Investigaci\u00f3n y de Estudios Avanzados del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional (Cinvestav<\/a>, M\u00e9xico).<\/p>\n\n\n\n

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Resumen de la tesis<\/h2>\n\n\n\n

Analizar con herramientas computacionales fen\u00f3menos como el discurso de odio, la desinformaci\u00f3n o la radicalizaci\u00f3n exige considerar m\u00faltiples factores como los ling\u00fc\u00edsticos, sociales, contextuales, jur\u00eddicos y \u00e9ticos, a menudo en situaciones marcadas por la imprecisi\u00f3n, la incertidumbre y la verdad parcial. Para abordar este reto, la tesis presenta un enfoque h\u00edbrido de Inteligencia Artificial que combina la Computaci\u00f3n Blanda e Ingenier\u00eda del Conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

El m\u00e9todo propone un ciclo completo de trabajo que abarca desde la adquisici\u00f3n, conceptualizaci\u00f3n y representaci\u00f3n del conocimiento, as\u00ed como la inferencia, su ampliaci\u00f3n, adaptaci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n. Para ello integra el saber de expertos, el razonamiento borroso, el aprendizaje autom\u00e1tico y t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El principal caso de estudio consiste en estimar la severidad del discurso de odio penalmente relevante mediante un sistema de Inteligencia Artificial h\u00edbrido interpretable que combina razonamiento aproximado y enfoques dirigidos por datos guiado por Ingenier\u00eda del Conocimiento. En la evaluaci\u00f3n, los resultados del sistema coincidieron ampliamente con el criterio de expertos jur\u00eddicos. Adem\u00e1s, la ampliaci\u00f3n del conocimiento y la optimizaci\u00f3n multiobjetivo mejoraron tanto el ajuste emp\u00edrico del sistema como su interpretabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Otros estudios sobre desinformaci\u00f3n, radicalizaci\u00f3n y riesgo de incumplimiento en la contrataci\u00f3n p\u00fablica confirman que el enfoque puede aplicarse a \u00e1mbitos distintos.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, la investigaci\u00f3n demuestra que combinar conocimiento experto, razonamiento aproximado y m\u00e9todos dirigidos por datos permite desarrollar sistemas de apoyo a la decisi\u00f3n robustos, trazables e interpretables, sin renunciar a la supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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