En un esfuerzo por abordar el creciente fenómeno del sexismo y la misoginia en línea, diversas investigaciones han desarrollado enfoques metodológicos que combinan estrategias ascendentes y descendentes para su identificación. Este artículo parte de un análisis exhaustivo del estado actual de estos enfoques y sus desafíos inherentes, centrándose en la integración interdisciplinaria como vía para avanzar en esta área tan compleja y multifacética.

Los estudios revisados revelan que la mayoría se enfocan en la detección de discursos de odio sextista a través de modelos de aprendizaje automático, que si bien han demostrado eficacia en la identificación de discursos abiertamente misóginos, todavía enfrentan dificultades para captar formas más sutiles y contextuales de sexismo. Los resultados han sido mixtos, con una fuerte dependencia de definiciones generales y una falta de atención en las manifestaciones más matizadas de discriminación basada en género.

Se destacan varios enfoques innovadores, como el modelado de temas y técnicas de reducción de dimensionalidad para agrupar conceptos relacionados con el sexismo. Estos enfoques permiten capturar la complejidad de los discursos y las interacciones que ocurren en plataformas digitales. A pesar de sus avances, la integración de teorías de ciencias sociales con técnicas computacionales sigue siendo un desafío que limita la efectividad de estos métodos.

Un área crítica para futuras investigaciones es el desarrollo de taxonomías conceptuales y métodos de anotación más inclusivos que consideren contextos culturales diversos y perspectivas interseccionales. La mayoría de los estudios actuales se basan en contextos occidentales, lo cual limita su capacidad para generalizar sus hallazgos a otras realidades culturales y lingüísticas.

En conclusión, la literatura revisada subraya la necesidad de enfoques más holísticos y coordinados que combinen la precisión computacional con la profundidad teórica de las ciencias sociales, promoviendo una comprensión más completa del sexismo en línea y generando herramientas más efectivas para su detección y mitigación. A medida que los investigadores continúan explorando este tema, la colaboración interdisciplinaria será crucial para desarrollar estrategias que sean no solo técnicamente sólidas, sino también socialmente responsables y sensibles a la diversidad cultural en las interacciones en línea.