Martes 20 de octubre de 2026 ·
Extra Trees alcanza un 97,79% de acierto al detectar ciberacoso en un estudio que compara modelos de IA por edad, género, religión y etnia
Un estudio compara modelos clásicos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para detectar ciberacoso, evaluándolos en cuatro categorías demográficas: edad, género, religión y etnia. Extra Trees Classifier obtiene la mejor precisión global, con 97,79% de accuracy y 97,80% de F1, seguido de la Support Vector Machine con 93,30%. Entre los modelos de aprendizaje profundo, BiLSTM y BiGRU rinden de forma competitiva.
Qué significa
Muestra que una precisión global alta no garantiza buenos resultados en todos los grupos culturales, algo que deben tener en cuenta quienes diseñen moderadores automáticos de redes sociales.
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