Vol. 36 (2026): Volumen 36
Artículos de Investigación

Sistema de inteligencia artificial basado en una red neuronal recurrente para la estimación de riesgo de violencia de género

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  • Manuel Vladimir Vega Blanco,
  • Griselda Stephany Abarca Jiménez,
  • Jesús Mares Carreño,
  • Yunuén López Grijalba,
  • Odette Margarita Viveros Domínguez,
  • Francisco Gutiérrez Galicia
Manuel Vladimir Vega Blanco
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Hidalgo, Instituto Politécnico Nacional
Griselda Stephany Abarca Jiménez
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Hidalgo, Instituto Politécnico Nacional
Jesús Mares Carreño
Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería Campus Hidalgo del Instituto Politécnico Nacional
Yunuén López Grijalba
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Hidalgo, Instituto Politécnico Nacional
Odette Margarita Viveros Domínguez
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Hidalgo, Instituto Politécnico Nacional
Francisco Gutiérrez Galicia
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Hidalgo, Instituto Politécnico Nacional
DOI: https://doi.org/10.15174/au.2026.4316

Publicado 2026-02-25

Cómo citar

Vega Blanco, M. V., Abarca Jiménez, G. S., Mares Carreño, J., López Grijalba, Y., Viveros Domínguez, O. M., & Gutiérrez Galicia, F. (2026). Sistema de inteligencia artificial basado en una red neuronal recurrente para la estimación de riesgo de violencia de género. Acta Universitaria, 36, 1–23. https://doi.org/10.15174/au.2026.4316

Derechos de autor 2026 Manuel Vladimir Vega Blanco, Griselda Stephany Abarca Jiménez, Jesús Mares Carreño, Yunuén López Grijalba, Odette Margarita Viveros Domínguez, Francisco Gutiérrez Galicia

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Resumen

El objetivo de este trabajo es establecer la información pertinente para identificar, por medio de un sistema de inteligencia artificial, qué indicadores potencializan el riesgo de experimentar violencia de género. Se implementó un sistema de inteligencia artificial que calcula el nivel de riesgo de violencia física, psicológica, sexual y económica al que una mujer podría estar expuesta, de acuerdo con factores psicosociales basado en datos de mujeres mexicanas recabados en 2023. La metodología utilizada para la creación del sistema es heurística y se plantea una red neuronal recurrente implementada en Python. Los resultados obtenidos indican que los casos de mayor riesgo son mujeres sin pareja y aquellas que se encuentran en los puntos extremos de escolaridad, como estudios básicos incompletos o estudios superiores completos. Se puede concluir que es posible generar una base de datos despersonalizada con indicadores cuantificables para su potencial uso en otro estudio.

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