Modelo para la Detección y prevención de Ciberacoso en línea persistente (Cyberstalking) en plataformas digitales basado en técnicas de Inteligencia Artificial (AI) - Han Leime, Micahel Martin (2025)
Este trabajo de integración curricular realiza una revisión sistemática de la literatura sobre cuáles son las técnicas de inteligencia artificial más utilizadas para realizar la detección de cyberstalking en plataformas digitales, mediante el uso de la guía metodológica de PRISMA. Se encontraron 33 artículos relacionados y después de analizarlos os resultados mostraron que algoritmos como Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN) y Long Short-Term Memory (LSTM) han mostrado altos porcentajes de precisión, sin embargo, se encontraron con ciertas limitaciones como el no poder realizar la detección en tiempo real o poder realizar un enfoque combinado que pueda realizar la tarea de detección. Y es en esa área donde se va a realizar la creación de un modelo multicapa que permita tener este enfoque combinado y poder realizar predicciones en tiempo real. Para llevar a cabo este trabajo se utilizó varias metodologías como es el caso de CRISP-DM para la recopilación de datos y entrenamiento de los modelos y SCRUM para el desarrollo de la plataforma en donde se va a poner a prueba el modelo desarrollado, es importante señalar que esta plataforma va a utilizar los principios de diseño UI/UX para conseguir una interacción humano computadora agradable. Para que el desarrollo no se empírico se va a utilizar arquitecturas limpias como es el caso de la arquitectura hexagonal y se aplicaran patrones de diseño para que el código se mantenga limpio. Finalmente se pondrá aprueba todo el sistema desarrollado utilizando las métricas planteadas por la ISO/IEC 25010.