Detección de Contenido Adictivo en la plataforma TikTok usando algoritmos de aprendizaje supervisado.
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Resumen
El crecimiento exponencial de las plataformas de redes sociales, como TikTok, ha traído consigo preocupaciones sobre los efectos negativos del contenido adictivo en la salud mental y el bienestar de los usuarios, especialmente en niños y adolescentes. Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de clasificación automatizada utilizando modelos de aprendizaje automático para identificar contenido potencialmente adictivo en TikTok. Se entrenaron y evaluaron varios modelos, incluidos Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Árboles de Decisión, Naive Bayes y Redes Neuronales, utilizando un conjunto de datos de interacciones de usuarios y características del contenido. Los resultados preliminares muestran que los modelos de Redes Neuronales y SVM lineal y Decision Tree son los más efectivos para capturar las complejas relaciones que definen la adictividad del contenido. Con una precisión superior al 90%, el sistema desarrollado puede ser una herramienta valiosa para mitigar la exposición de los usuarios a contenido perjudicial, reduciendo así el tiempo de pantalla y promoviendo hábitos digitales más saludables. Este estudio propone un enfoque innovador para abordar el problema emergente de la adicción a las redes sociales mediante la intervención directa en los algoritmos de recomendación.
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