SENTIBOX: Marco Híbrido para Detección de Bots en X (Congreso Nacional de Ciencia y Tecnología – APANAC, 2026)
Proponemos SENTIBOX, un nuevo marco para la detección de bots en Twitter reubatizada recientemente como la red social X, aprovechando varios tipos de datos, incluyendo características basadas en el perfil, tweets y vecinos. Al incorporar el análisis de sentimientos y emociones  utilizando un aprendizaje de representación adversarial, SENTIBOX mejora notablemente la detección de bots. El nuevo enfoque incluye un extractor de características multi-tipo y un mecanismo adaptativo de selección de características. Para integrar diferentes tipos de datos, SENTIBOX además diseña un extractor de características que calcula valores estadísticos para enriquecer las características basadas en tweets, produciendo características profundas basadas en perfiles al aprovechar las relaciones entre las propiedades del usuario. Los experimentos muestran que SENTIBOX mejora la precisión en un 1.9% y MCC (Coeficiente de Correlación de Matthew) en un 3.5% en comparación con los estados del arte más avanzados en tres conjuntos de datos del mundo real. Además, en diferentes escenarios con varias combinaciones de características, SENTIBOX logra consistentemente el mejor rendimiento.