Un grupo de investigadores de la Escuela Politécnica de la Universidad de Extremadura ha desarrollado ‘SHS-Albeto’, un sistema basado en inteligencia artificial que mejora la detección automática de mensajes de odio en español en redes sociales, superando en precisión y tiempo los métodos actuales.
‘SHS-Albeto’ está entrenado exclusivamente en español y se basa en la arquitectura BERT (‘Bidirectional Encoder Representations from Transformers’, por sus siglas en inglés), un modelo de inteligencia artificial creado por Google en 2018 para que las máquinas entiendan el lenguaje humano. ‘SHS-Albeto’ necesita menos recursos de cómputo y entrena más rápido sin sacrificar rendimiento, lo que lo convierte en ideal para aplicaciones en tiempo real.
Según ha explicado Carlos Javier Pérez Sánchez, catedrático en el área de Matemáticas, han entrenado y ajustado ‘SHS-Albeto’ con datos reales de la red social X intentando mejorar la detección de mensajes de odio frente a otras soluciones existentes. El modelo ha logrado resultados muy relevantes. En primer lugar, destaca su eficiencia al ser más preciso y más ligero que los anteriores. A su vez, detectó más mensajes de odio correctamente en español y con menos errores que las soluciones actuales, estableciendo un nuevo referente en la detección de odio en español.
La mejor precisión y eficiencia de ‘SHS-Albeto’ lo convierten en un buen complemento para reforzar los filtros automáticos existentes en entornos digitales y en las redes sociales en español, un idioma que plantea desafíos particulares en la detección de lenguaje de odio.
De hecho, existe una escasez de datos y recursos dedicados al español, ya que se ha prestado mucha más atención al inglés, lo que dificulta la investigación y el entrenamiento de buenos modelos en nuestro idioma. Además, el español es muy diverso y tiene variaciones dialécticas entre regiones que complican el análisis uniforme del texto. Estas diferencias y la falta de grandes corpus etiquetados en español afectan la precisión y robustez de los sistemas.
La herramienta ‘SHS-Albeto’ puede ayudar a redes sociales y comunidades online a eliminar o moderar contenidos ofensivos o de odio rápidamente, impidiendo que alcancen a más usuarios o se vuelvan virales.
“Los medios digitales lo podrían aplicar para controlar mejor los comentarios ofensivos que escapan a sus actuales mecanismos”, explica Carlos Javier Pérez. “Y en el caso de instituciones públicas, educativas o entidades que luchan contra la discriminación, facilitaría la monitorización de tendencias o de incidentes de odio en tiempo real, ayudando a reaccionar antes y con más información”, concluye.
Referencia bibliográfica: Jesus M. Sanchez-Gomez, Fernando Batista, Miguel A. Vega-Rodríguez, Carlos J. Pérez. ‘A transformer-based deep learning approach for detecting online hate speech in Spanish’. Applied Soft Computing, Volume 187, 2026, 114259, ISSN 1568-4946. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114259
Fuente: Servicio de Difusión de la Cultura Científica
