Aproximación a la identificación del sexo biológico del autor en columnas de opinión escritos en español mediante rasgos estilísticos

La lingüística forense ha centrado su estudio en la atribución de autoría y la detección de plagio. No obstante, el auge de los medios digitales ha generado un interés creciente en identificar características específicas de los autores, como el sexo biológico, especialmente en textos anónimos vincul...

Full description

Autores:
Sepúlveda Castaño, Maria Camila
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47060
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/47060
Palabra clave:
Lingüística forense
Idiolecto
Perfil lingüístico
Atribución de autoría
Identidad de género
Gender identity
ODS 4: Educación de calidad. Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos
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openAccess
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description La lingüística forense ha centrado su estudio en la atribución de autoría y la detección de plagio. No obstante, el auge de los medios digitales ha generado un interés creciente en identificar características específicas de los autores, como el sexo biológico, especialmente en textos anónimos vinculados con la suplantación de identidad, amenazas y terrorismo. Aunque en las últimas dos décadas han surgido investigaciones al respecto, la mayoría se han centrado en el inglés y el español peninsular. Este estudio propone un análisis para determinar el sexo biológico del autor de textos en español desde la lingüística forense. A partir de un corpus de artículos de opinión, se examinan rasgos lingüísticos clave para la elaboración de perfiles que faciliten la identificación del género, empleando análisis de corpus y estadística lingüística.
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Brezina, V. (2021). Lancaster University. The development of this website was supported by ESRC grants reference ES/K002155/1 and EP/P001559/1. Recuperado de #LancsBox: Lancaster University corpus toolbox
Cameron, D. (2007). The myth of Mars and Venus: Do men and women really speak different languages? Oxford University Press.
Castillo Velásquez, F. A., Godoy Martínez, J. L., Zavala de Paz, J. P., Rizzo Sierra, J. A., & Torres Falcón, M. D. C. P. (2021). Identificación del género de autores de textos cortos. Computación y Sistemas, 25(3), 659-665.
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Routledge. (Capítulo 2, pp. 20-21). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences.
Coulthard, R.M. (2004). «Author identification, idiolect, and linguistic uniqueness». Applied Linguistics, 25, 4, 431- 447.
Coulthard, R.M. (2005). Algunas aplicaciones forenses de la lingüística descriptiva. En M. T. Turell. (Ed.), Lingüística forense, lengua y derecho: Conceptos, métodos y aplicaciones (Vol. 8, pp. 307 - 342). Documenta Universitaria.
Coulthard, M., Johnson, A., & Wright, D. (2007). An introduction to forensic linguistics: Language in evidence. Routledge.
Díaz Campos, M. (2013). Introducción a la sociolingüística hispánica. John Wiley & Sons.
Foucault, M. (1987). ¿Qué es un autor? Revista de la Universidad Nacional (1944-1992), 2(11), 4-19.
Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE Publications Ltd. (Capítulo 11, pp. 263-276).
Funez, D. G., Cagnina, L., & Errecalde, M. L. (2013). Determinación de género y edad en blogs en español mediante enfoques basados en perfil. In XVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación.
Garayzábal Heinze, Elena. (2016). En J. Gutiérrez-Rexach. (Ed.), Enciclopedia de lingüística hispánica (Vol. 1, pp. 225-233). London/New York: Routledge.
Gelbukh, A., & Sidorov, G. (2006). Procesamiento automático del español con enfoque en recursos léxicos grandes. México DF: Instituto Politécnico Nacional.
Gundlach, R.A. (1981).«On the nature and development of children’s writing». En Stefanova Spassova, M. (2009). El potencial discriminatorio de las secuencias de categorías gramaticales en la atribución forense de autoría de textos en español. [Tesis de doctorado].Universitat Pompeu Fabra.
Halliday, M. A. K. (1989). Spoken and written language. Oxford University Press.
Hernández-Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2018). Metodología de la investigación (Vol. 4, pp. 310-386). México: McGraw-Hill Interamericana.
Johnston, B. (2021). AntConc. Recuperado de AntConc | Tecnologías educativas y de aula (princeton.edu).
Kucukyilmaz, T., Cambazoglu, B. B., Aykanat, C., & Can, F. (2006, October). Chat mining for gender prediction. In International conference on advances in information systems (pp. 274-283). Springer. Berlin, Heidelberg.
Lakoff, R. (1975). Language and woman’s place (2nd ed.). Harper & Row. (Trabajo original publicado en 1973).
Martínez, L. B. (s.f.). Atribución de género al autor de un documento textual. Departamento de Ciencias de la Computación. Universidad de Alcalá.
Molina Mejía, J. M. (2021). Lingüística computacional y de corpus: Teorías, métodos y aplicaciones. Editorial Universidad de Antioquia.
Morales, R. M. C., & Maria, R. (2007). Clasificación automática de textos considerando el estilo de redacción. Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica.
Moreno Sandoval, Antonio. (2016). Lingüística Computacional. En J. Gutiérrez-Rexach. (Ed.), Enciclopedia de lingüística hispánica (Vol. 1, pp. 204-215). London/New York: Routledge. Olsson, J. (2008). Forensic Linguistics. Continuum International.
Pezuk, J. A., Diniz, S. N., Pereira, R. M., Gonçalves, I. D., Costa, N. M. L. D., & Dias, M. A. (2020). El uso de softwares para identificar plagio en textos académicos y educacionales. Educação e Pesquisa, 46.
Queralt, S. (2020). Atrapados por la lengua: 50 casos resueltos por la lingüística forense. Larousse.
Queralt, S., Spassova, M., & Turell, M. T. (2011). L’ús de les combinacions de seqüències de categories gramaticals com a nova tècnica de comparación forense de textos escrits. Llengua, societat i comunicació, 60-68.
Queralt, S. (2014). Acerca de la prueba lingüística en atribución de autoría hoy. Revista de Llengua i Dret, 62, 35-48.
Queralt, S., & Giménez García, R. (2018). La imitación como contraargumento en peritajes de atribución de autoría: estudio de un caso. Estudios de Lingüística Aplicada, 2018, vol. 36, num. 68, p. 131-164.
Rubio, R., & Bernal, J. (2016). Introducción a la lingüística computacional. Ediciones de la U.
Rueda, J. M. F. (2016). El análisis estilométrico aplicado a la literatura española: las novelas policíacas e históricas. Caracteres: estudios culturales y críticos de la esfera digital, 5(2), 196-245.
Sánchez Acero, F. (2020). JASP Introducción. Disponible en: https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/2484.
Stefanova Spassova, M. (2009). El potencial discriminatorio de las secuencias de categorías gramaticales en la atribución forense de autoría de textos en español. [Tesis de doctorado].Universitat Pompeu Fabra.
Simaki, V., Aravantinou, C., Mporas, I., Kondyli, M., & Megalooikonomou, V. (2016). Sociolinguistic features for author gender identification: From qualitative evidence to quantitative analysis. Journal of Quantitative Linguistics, 24(1), 65-84.
Stotsky, S. (1983) Research on reading/writing relationships: a synthesis and suggested directions. Language arts, 60(5). págs. 627- 642.
Tello, J. C., & Soler, J. C. (2018). La conquista de Jerusalén ¿de Cervantes? Análisis estilométrico sobre autoría en el teatro del Siglo de Oro español. Digital Humanities Quarterly, 12(1).
Tiersma, Peter. (2008). The nature of legal language. En M. T. Turell & J. Gibbons. (Ed.), Dimensions of Forensic Linguistics (pp. 7-26). John Benjamins B.V.
Turell, M. T. (Ed.). (2005). Lingüística forense, lengua y derecho: Conceptos, métodos y aplicaciones (Vol. 8). Documenta Universitaria.
Universidad Nacional de Colombia [UN]. Propiedad intelectual. Recuperado el 22 de diciembre de 2022 de: https://propiedadintelectual.unal.edu.co/acerca-de/derechos-de-autor/
Velásquez, F. A. C., Falcón, M. D. C. P. T., Rivera, E. K. A., Valderrama, I. P., & de Paz, J. P. Z. (2016). Determinación del género de autores de textos cortos a través de n-gramas. Res. Comput. Sci., 115, 57-66.
Velarde López, C. (3 de mayo de 2020). Voyant-tools: una herramienta web en línea para analizar contenido textual. Rastreado de Voyant-tools: una herramienta web en línea para analizar contenido textual - Café de lobos (cafedelobos.com).
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spelling Molina Mejía, Jorge MauricioSepúlveda Castaño, Maria CamilaMarín Morales, María Isabel2025-08-13T17:27:09Z2025Sepúlveda Castaño, M. C. (2025). Aproximación a la identificación del sexo biológico del autor en columnas de opinión escritos en español mediante rasgos estilísticos[Trabajo de grado profesional]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.https://hdl.handle.net/10495/47060La lingüística forense ha centrado su estudio en la atribución de autoría y la detección de plagio. No obstante, el auge de los medios digitales ha generado un interés creciente en identificar características específicas de los autores, como el sexo biológico, especialmente en textos anónimos vinculados con la suplantación de identidad, amenazas y terrorismo. Aunque en las últimas dos décadas han surgido investigaciones al respecto, la mayoría se han centrado en el inglés y el español peninsular. Este estudio propone un análisis para determinar el sexo biológico del autor de textos en español desde la lingüística forense. A partir de un corpus de artículos de opinión, se examinan rasgos lingüísticos clave para la elaboración de perfiles que faciliten la identificación del género, empleando análisis de corpus y estadística lingüística.Forensic linguistics has focused its study on authorship attribution and plagiarismdetection. However, the rise of digital media has generated a growing interest in identifyingspecificcharacteristics of authors, such as biological sex, especially in anonymous texts linkedtoimpersonation, threats and terrorism. Although research has emerged in the last two decades, most of it has focused on English and peninsular Spanish. This study proposes an analysistodetermine the biological sex of the author of Spanish texts from the perspective of forensiclinguistics. Based on a corpus of opinion articles, key linguistic features are examinedfor theelaboration of profiles that facilitate gender identification, using corpus analysis and linguisticstatistics.PregradoFilólogo(a) Hispanista33 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaFilología HispánicaMedellín, ColombiaFacultad de Comunicaciones y FilologíaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aproximación a la identificación del sexo biológico del autor en columnas de opinión escritos en español mediante rasgos estilísticosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftBernal Chávez, J. A., & Hincapié Moreno, D. A. (2018). Lingüística de corpus. Instituto Caro y Cuervo. Bogotá.Brezina, V. (2021). Lancaster University. The development of this website was supported by ESRC grants reference ES/K002155/1 and EP/P001559/1. Recuperado de #LancsBox: Lancaster University corpus toolboxCameron, D. (2007). The myth of Mars and Venus: Do men and women really speak different languages? Oxford University Press.Castillo Velásquez, F. A., Godoy Martínez, J. L., Zavala de Paz, J. P., Rizzo Sierra, J. A., & Torres Falcón, M. D. C. P. (2021). Identificación del género de autores de textos cortos. Computación y Sistemas, 25(3), 659-665.Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Routledge. (Capítulo 2, pp. 20-21). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences.Coulthard, R.M. (2004). «Author identification, idiolect, and linguistic uniqueness». Applied Linguistics, 25, 4, 431- 447.Coulthard, R.M. (2005). Algunas aplicaciones forenses de la lingüística descriptiva. En M. T. Turell. (Ed.), Lingüística forense, lengua y derecho: Conceptos, métodos y aplicaciones (Vol. 8, pp. 307 - 342). Documenta Universitaria.Coulthard, M., Johnson, A., & Wright, D. (2007). An introduction to forensic linguistics: Language in evidence. Routledge.Díaz Campos, M. (2013). Introducción a la sociolingüística hispánica. John Wiley & Sons.Foucault, M. (1987). ¿Qué es un autor? Revista de la Universidad Nacional (1944-1992), 2(11), 4-19.Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE Publications Ltd. (Capítulo 11, pp. 263-276).Funez, D. G., Cagnina, L., & Errecalde, M. L. (2013). Determinación de género y edad en blogs en español mediante enfoques basados en perfil. In XVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación.Garayzábal Heinze, Elena. (2016). En J. Gutiérrez-Rexach. (Ed.), Enciclopedia de lingüística hispánica (Vol. 1, pp. 225-233). London/New York: Routledge.Gelbukh, A., & Sidorov, G. (2006). Procesamiento automático del español con enfoque en recursos léxicos grandes. México DF: Instituto Politécnico Nacional.Gundlach, R.A. (1981).«On the nature and development of children’s writing». En Stefanova Spassova, M. (2009). El potencial discriminatorio de las secuencias de categorías gramaticales en la atribución forense de autoría de textos en español. [Tesis de doctorado].Universitat Pompeu Fabra.Halliday, M. A. K. (1989). Spoken and written language. Oxford University Press.Hernández-Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2018). Metodología de la investigación (Vol. 4, pp. 310-386). México: McGraw-Hill Interamericana.Johnston, B. (2021). AntConc. Recuperado de AntConc | Tecnologías educativas y de aula (princeton.edu).Kucukyilmaz, T., Cambazoglu, B. B., Aykanat, C., & Can, F. (2006, October). Chat mining for gender prediction. In International conference on advances in information systems (pp. 274-283). Springer. Berlin, Heidelberg.Lakoff, R. (1975). Language and woman’s place (2nd ed.). Harper & Row. (Trabajo original publicado en 1973).Martínez, L. B. (s.f.). Atribución de género al autor de un documento textual. Departamento de Ciencias de la Computación. Universidad de Alcalá.Molina Mejía, J. M. (2021). Lingüística computacional y de corpus: Teorías, métodos y aplicaciones. Editorial Universidad de Antioquia.Morales, R. M. C., & Maria, R. (2007). Clasificación automática de textos considerando el estilo de redacción. Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica.Moreno Sandoval, Antonio. (2016). Lingüística Computacional. En J. Gutiérrez-Rexach. (Ed.), Enciclopedia de lingüística hispánica (Vol. 1, pp. 204-215). London/New York: Routledge. Olsson, J. (2008). Forensic Linguistics. Continuum International.Pezuk, J. A., Diniz, S. N., Pereira, R. M., Gonçalves, I. D., Costa, N. M. L. D., & Dias, M. A. (2020). El uso de softwares para identificar plagio en textos académicos y educacionales. Educação e Pesquisa, 46.Queralt, S. (2020). Atrapados por la lengua: 50 casos resueltos por la lingüística forense. Larousse.Queralt, S., Spassova, M., & Turell, M. T. (2011). L’ús de les combinacions de seqüències de categories gramaticals com a nova tècnica de comparación forense de textos escrits. Llengua, societat i comunicació, 60-68.Queralt, S. (2014). Acerca de la prueba lingüística en atribución de autoría hoy. Revista de Llengua i Dret, 62, 35-48.Queralt, S., & Giménez García, R. (2018). La imitación como contraargumento en peritajes de atribución de autoría: estudio de un caso. Estudios de Lingüística Aplicada, 2018, vol. 36, num. 68, p. 131-164.Rubio, R., & Bernal, J. (2016). Introducción a la lingüística computacional. Ediciones de la U.Rueda, J. M. F. (2016). El análisis estilométrico aplicado a la literatura española: las novelas policíacas e históricas. Caracteres: estudios culturales y críticos de la esfera digital, 5(2), 196-245.Sánchez Acero, F. (2020). JASP Introducción. Disponible en: https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/2484.Stefanova Spassova, M. (2009). El potencial discriminatorio de las secuencias de categorías gramaticales en la atribución forense de autoría de textos en español. [Tesis de doctorado].Universitat Pompeu Fabra.Simaki, V., Aravantinou, C., Mporas, I., Kondyli, M., & Megalooikonomou, V. (2016). Sociolinguistic features for author gender identification: From qualitative evidence to quantitative analysis. Journal of Quantitative Linguistics, 24(1), 65-84.Stotsky, S. (1983) Research on reading/writing relationships: a synthesis and suggested directions. Language arts, 60(5). págs. 627- 642.Tello, J. C., & Soler, J. C. (2018). La conquista de Jerusalén ¿de Cervantes? Análisis estilométrico sobre autoría en el teatro del Siglo de Oro español. Digital Humanities Quarterly, 12(1).Tiersma, Peter. (2008). The nature of legal language. En M. T. Turell & J. Gibbons. (Ed.), Dimensions of Forensic Linguistics (pp. 7-26). John Benjamins B.V.Turell, M. T. (Ed.). (2005). Lingüística forense, lengua y derecho: Conceptos, métodos y aplicaciones (Vol. 8). Documenta Universitaria.Universidad Nacional de Colombia [UN]. Propiedad intelectual. Recuperado el 22 de diciembre de 2022 de: https://propiedadintelectual.unal.edu.co/acerca-de/derechos-de-autor/Velásquez, F. A. C., Falcón, M. D. C. P. T., Rivera, E. K. A., Valderrama, I. P., & de Paz, J. P. Z. (2016). Determinación del género de autores de textos cortos a través de n-gramas. Res. Comput. Sci., 115, 57-66.Velarde López, C. (3 de mayo de 2020). Voyant-tools: una herramienta web en línea para analizar contenido textual. Rastreado de Voyant-tools: una herramienta web en línea para analizar contenido textual - Café de lobos (cafedelobos.com).Lingüística forenseIdiolectoPerfil lingüísticoAtribución de autoríaIdentidad de géneroGender identityODS 4: Educación de calidad. Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todosPublicationORIGINALSepulvedaMaria_2025_AproximacionSexoAutor.pdfSepulvedaMaria_2025_AproximacionSexoAutor.pdfTrabajo de grado de pregradoapplication/pdf516339https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d09d2071-5a10-4fdd-b55a-f8d5484917bf/downloadf4b0357ae5e3659b7507e49c8dd3d960MD52trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/16ebf55e-f779-40d5-b641-0309a6548182/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD54falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81160https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/5426a0f6-d640-4765-908f-6ec55a0bc119/download5643bfd9bcf29d560eeec56d584edaa9MD55falseAnonymousREADTEXTSepulvedaMaria_2025_AproximacionSexoAutor.pdf.txtSepulvedaMaria_2025_AproximacionSexoAutor.pdf.txtExtracted 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