Vol. 7 (2023): Publicación continua
F) Tecnologías de la información y la comunicación en educación

Machine learning para la detección de situaciones de riesgo a través del uso de aplicaciones de citas entre estudiantes universitarios

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  • Mariana Carolyn Cruz Mendoza,
  • Roberto Ángel Meléndez Armenta,
  • Narendra Velázquez Carmona
Mariana Carolyn Cruz Mendoza
Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico Superior de Misantla, Veracruz, México
Biografía
Roberto Ángel Meléndez Armenta
Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico Superior de Misantla, Veracruz, México
Biografía
Narendra Velázquez Carmona
Tecnológico Nacional de México/Tecnológico de Estudios Superiores de Valle de Bravo, Estado de México
Biografía
Portada-7
DOI: https://doi.org/10.33010/recie.v7i0.2012

Publicado 2023-12-31

Palabras clave

  • Data analysis,
  • students,
  • social media,
  • violence,
  • social safety
  • Análisis de datos,
  • estudiantes,
  • redes sociales,
  • violencia,
  • seguridad social

Cómo citar

Cruz Mendoza, M. C., Meléndez Armenta, R. Ángel, & Velázquez Carmona, N. (2023). Machine learning para la detección de situaciones de riesgo a través del uso de aplicaciones de citas entre estudiantes universitarios. RECIE. Revista Electrónica Científica De Investigación Educativa, 7, e2012. https://doi.org/10.33010/recie.v7i0.2012

Derechos de autor 2023

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Resumen

En la era actual de las redes sociales, la comunicación y las interacciones humanas se han trasladado en gran medida al ámbito virtual, sin embargo, esta transición también ha dado lugar a la aparición de comportamientos violentos, la cual tuvo un incremento considerable durante la pandemia mundial de COVID-19. Esta investigación surge para abordar las crecientes preocupaciones sobre la seguridad y la prevención de situaciones de riesgo en aplicaciones de citas. En este proyecto, estudiantes de diversos programas académicos en el Tecnológico de Estudios Superiores de Valle de Bravo (TESVB) participan activamente, proporcionando una visión integral del uso de aplicaciones de citas en un entorno universitario. El análisis de la información recolectada permitirá identificar patrones de comportamiento y signos de tendencias violentas en los usuarios de Tinder. Es esencial comprender las dinámicas actuales de las interacciones en línea y contribuir al desarrollo de medidas para que abarquen no solo las relaciones románticas, sino también las amistades y otros tipos de relaciones, implementando instrumentos de recolección de datos y herramientas de análisis de datos para visualizar las experiencias y percepciones de los usuarios de aplicaciones de citas, especialmente los jóvenes universitarios, quienes pueden tener distintas perspectivas sobre las situaciones de riesgo que enfrentan en su entorno virtual, familiar y académico.

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