La iniciativa propone a la comunidad científica detectar y categorizar automáticamente los mensajes sexistas en redes sociales. Para ello, han creado un dataset de más de 11.000 mensajes cortos provenientes de Twitter y Gab.com que contienen más de 200 expresiones sexistas detectadas por los organizadores.

La campaña de evaluación Exist se organiza como parte del proyecto Mismis (Misinformation and Miscommunication in Social Networks) en el que participan investigadores de la Uned, la Universidad Politécnica de Valencia y la Universidad de Barcelona.

Los expertos advierten que el sexismo no siempre suena igual y que en ocasiones no es tan obvio y puede esconderse, incluso, tras la apariencia de algo amable o gracioso.

El profesor Jorge Carrillo de Albornoz, profesor de la Uned, ha explicado que han encontrado “una gran cantidad de conversaciones en español, en este caso concreto procedentes de Twitter, de contenido misógino”. “Dado que Twitter es una red social con mecanismos de censura y políticas de uso bastante restrictivas, esperábamos encontrar pocos tweets para la categoría de misoginia”, reconoció.

"Del mismo modo, hemos encontrado un alto porcentaje de tweets en inglés para la categoría “violencia sexual”, contó Carrillo, y añadió que, “el porcentaje de contenido sexista que podríamos considerar implícito o sutil en el dataset es considerablemente más alto que el explícitamente violento, lo que corrobora que es imprescindible avanzar en la detección automática de este tipo de sexismo”.

SEXISMO SUTIL

El profesor expuso que el objetivo no es identificar términos sexistas sino detectar conversaciones con connotaciones sexistas. “De hecho, frecuentemente, y máxime cuando se trata de un sexismo sutil, las conversaciones no presentan términos que, per sé, puedan considerarse sexistas, pero, sin hacer uso de un vocabulario específico u ofensivo, encierran mensajes que menoscaban o discriminan a la mujer”, advirtió.

Según añadió el profesor, toda esta información redundará “en una mejor toma de decisiones y permitirá a las instituciones y empresas un mejor desarrollo de políticas de igualdad”. “Por otro lado, puede utilizarse para el desarrollo de filtros y alertas automáticas que permitirá detectar las formas violentas y potencialmente peligrosas para detener comportamientos que puedan incluso amenazar la vida o poner en riesgo la salud física y mental de las mujeres, especialmente, adolescentes y mujeres jóvenes”, concluyó.