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17/02/2020

PESEDIA, la red social que enseña a los adolescentes a usar las redes sociales

Ayuda a los adolescentes a usar correctamente las redes sociales, alertándoles de los riesgos de un mal uso de las mismas y les enseña a proteger su privacidad. Es PESEDIA y es también una red social. 



AUTOR: UPV

RUVID UPV PESEDIA 02Desarrollada por personal investigador de la Universitat Politècnica de València (UPV), sus últimos avances han sido publicados en International Journal of Human-Computer Studies.

 

PESEDIA se basa en técnicas de Inteligencia Artificial (IA) e incluye diferentes juegos educativos. Entre otras ventajas, la red desarrollada por el equipo del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial (GTIIA) del Instituto VRAIN-UPV es capaz de advertir al usuario de forma muy gráfica sobre el alcance y riesgos de la información que va a publicar. Incluye también un analizador de contenido que detecta información sensible del usuario y es capaz de discernir sus sentimientos y nivel de estrés al escribir sus mensajes.

 

“Se trata de una red dirigida principalmente a adolescentes, ya que nuestro objetivo es que sirva como una plataforma educativa en el uso de las redes sociales. Hasta el momento, se ha utilizado ya en talleres de las cuatro últimas ediciones de l’Escola d’estiu de la UPV, con los niños y niñas de entre 11 y 14 años. Ahora bien, nuestro objetivo es poder trasladar la tecnología desarrollada a otras redes sociales para que pueda ser usada no solamente por adolescentes, sino por un público más general, que desee disponer de un agente personalizado “asesor en privacidad”, destaca Estefanía Argente, investigadora del Instituto VRAIN de la UPV.

 

¿Cómo asesora al usuario para que no corra riesgos?

 

Para el desarrollo de PESEDIA, el equipo del Instituto VRAIN-UPV clasificó la sensibilidad de diferente información del usuario: edad, nombre, fecha de nacimiento, peso… y así hasta 74 variables distintas. Además, identificó aquellos factores más relevantes que hacen que un usuario acepte determinadas sugerencias mientras navega por la red social.

 

“También hemos desarrollado un módulo que permite analizar los datos de velocidad y forma de escritura de los usuarios cuando escriben mensajes en PESEDIA, información de la que se puede inferir los sentimientos y niveles de estrés del usuario”, explica Estefanía Argente.

 

Paternalismo blando

 

Con todo ello, los investigadores del Instituto VRAIN-UPV propusieron dos mecanismos de “paternalismo blando” que ofrecen información al usuario sobre el riesgo para la privacidad de publicar un determinado contenido.

 

Según explica Estefanía Argente, el paternalismo blando consiste en mostrar mensajes al usuario, del tipo el riesgo de privacidad de tu mensaje es alto; la publicación podrá ser vista por más de 1.000 usuarios… con el fin de tratar de influir en su decisión, pero sin limitarla.

 

“Hemos trabajado con lo que se denomina “empuje mediante imágenes” mostrando, por ejemplo, las imágenes de perfil de algunos de los usuarios a los que podría llegar su mensaje, y con “empuje mediante números”, indicando cantidades de usuarios a los que alcanzará la publicación”, explica Argente.

 

PESEDIA también asesora mediante la argumentación, utilizando mecanismos de argumentación y persuasión para informar al usuario sobre el riesgo de privacidad de sus publicaciones. “Por ejemplo, advertimos al usuario de que podría estar dando información de dónde está o a dónde va, y podemos darle más razones para ayudarle a decidir sobre si publicar o no el mensaje correspondiente, en función de la audiencia del mensaje, del contenido del mismo (si revela datos médicos, personales), y a los posibles problemas sociales que pudiera ocasionar (por ejemplo, si el mensaje implica a terceras personas que podrían verse afectadas)”, concluye Estefanía Argente.


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Referencia bibliográfica

 

J.Alemany, E.del Val, J.Alberola, A.García-Fornes. Enhancing the privacy risk awareness of teenagers in online social networks through soft-paternalism mechanisms. International Journal of Human-Computer Studies. DOI:10.1016/j.ijhcs.2019.03.008. 



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