Seguimiento de casos de feminicidio en Colombia mediante técnicas de minería de texto

Abstract

En el presente trabajo se aborda la problemática de violencia feminicida cómo la máxima expresión de violencia contra la mujer. Se presentan los antecedentes alrededor de este flagelo en Colombia y cómo ha evolucionado en los años recientes. A partir de ello, se llega a la premisa de que la primera forma de abordar una problemática de esta índole es con una adecuada visibilización. Para lograr una correcta visibilización primero se debe hacer una caracterización y dicha caracterización se nutre de un cuidadoso proceso de extracción de información. De esta manera, en este trabajo final de Maestría se propone un modelo de minería de texto que inicia con la integración de fuentes de información alrededor de la problemática de violencia feminicida en Colombia entre julio de 2017 y diciembre de 2021. Luego, se adecúa la información extraída para identificar señales clave mediante técnicas cómo bolsa de palabras, dendograma, reconocimiento de entidades y clusterización o agrupamiento. A partir de las técnicas previamente mencionadas se realiza una caracterización de los casos de violencia feminicida y se validan los resultados a la luz de la fuente principal de información y datos oficiales de la Fiscalía General de la Nación. Se encuentra que el modelo propuesto ofrece buenos resultados y puede contribuir positivamente al proceso inicial de mitigación de la problemática. Adicionalmente, se plantean algunas fortalezas replicables a otros estudios y algunos aspectos a mejorar en análisis futuros. (tomado de la fuente)

In the present work the problem of femicide violence is addressed as the maximum expression of violence against women. It is presented background around this scourge in Colombia and how it has evolved in recent years. From this, is reached the premise that the first way to address a problem of this nature is with adequate visibility. To achieve correct visibility a characterization must be made first and this characterization is nourished by a careful process of information extraction. In this way, in this final Master's project, is proposed a text mining model that begins with the integration of information sources around the problem of femicide violence in Colombia between July 2017 and December 2021. Then, the extracted information is adequated to identify key signals through techniques such as bag of words, dendrogram, entity recognition and clustering or grouping. Based on the previously mentioned techniques, a characterization of the cases of femicide violence is carried out and the results are validated in light of the main source of information and official data of the General Attorney of the Nation. It is found that the proposed model offers good results and can contribute positively to the initial process of mitigating the problem. Additionally, some strengths that can be replicated in other studies and some aspects to improve in future analyzes are proposed.