Transversality of Information and Communication Technologies in the Prevention of Gender-Based Violence from a Multilevel Approach — Proposals of Application
En la presente tesis se estudia, bajo la forma de compendio de publicaciones, el rol que pueden jugar las denominadas Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en la raíz de la desigualdad de género y las violencias que se desencadenan a partir de ésta. Muchas investigaciones se han centrado en la Violencia de Género (VG) y su conexión con otros temas relacionados, así como sus causas, orígenes, y medidas para hacerle frente. La interseccionalidad de las cuestiones de género, y dentro de éstas, la violencia, obliga a que el enfoque sea transversal y se aborde en diversos ámbitos (multinivel). A pesar de este enfoque múltiple y teniendo en cuenta que la forma en que se desarrolla la violencia y su impacto en las mujeres en un entorno caracterizado por el uso de las TIC, (teléfonos móviles, redes sociales o, en general, el uso de Internet), no se ha estudiado ni documentado suficientemente aún esta vertiente tecnológica. Esta tesis aborda las intersecciones entre las TICs y el ámbito de la igualdad y la VG como si de un relato cronológico se tratara. Así, primeramente, se parte del estudio del ámbito docente como origen de las brechas de género educativa y digital, las cuales, a la postre, pueden representar el germen de la desigualdad y la violencia. En este ámbito educativo, se analizan las distintas medidas que las universidades implementan basándose en aspectos tecnológicos para mitigar la violencia que se puede producir en dicho entorno. Con posterioridad, se evalúa la posible predicción de las agresiones mediante técnicas de aprendizaje máquina. Seguidamente, se analiza la gestión de esta violencia de género en un entorno Internet of Things y, finalmente, se aborda la protección de las personas supervivientes de VG por el uso de biosensores y análisis inteligente de datos.
Género, Violencia, Educación, Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Machine Learning, Internet of Things, Biosensores
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