Predicción de Lenguas en Peligro de Extinción Mediante El Aprendizaje Automático: Una Revisión Sistemática de la Literatura

• Autor: Ato Fernandez, Keysi Ariana
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur
• Repositorio: UNTL-Biotech
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.localhost:article/113
• Enlace del recurso: https://revistas.untels.edu.pe/index.php/files/article/view/113
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Lengua en peligro de extinción; Factores de vitalidad; Predicción; Modelos matemáticos

Las lenguas en peligro de extinción es un problema que está ocurriendo de forma acelerada debido a diversos factores, según United Nations (2023) más del 43% de lenguas en el mundo se encontraban en peligro de extinción. Identificar la vitalidad de una lengua es una tarea complicada e importante para mantener la diversidad cultural, y debido a que va a depender de muchas causas y la accesibilidad a los datos, puede ser no del todo predecibles. Esta tarea de predecir la vitalidad de un lenguaje puede ser más eficiente y precisa gracias a las técnicas de machine learning. En este sentido, se realizó una revisión sistemática de la literatura en modelos de predicción de la extinción de una lengua basando la búsqueda en cinco preguntas de investigación utilizando la metodología PRISMA. Este estudio científico recuperó 962 artículos de las bases de datos Scopus, IEEE y ScienceDirect. El número de estudios utilizados para responder las preguntas de investigación fue 33. Finalmente, analizando los Modelos de aprendizaje de máquina, el Generalized Linear Mixed Model y Linear Regression Model fueron las más referenciadas con dos menciones cada una; y los modelos matemáticos más referenciados fueron Modified Abrams-Strogatz y Model of Nonlinear Differential Equations of Reaction-Diffusion Type con tres menciones cada una. Concluimos destacando los estudios de Che et al (2018) y Dwivedi et al (2020) como investigaciones representativas en el uso del aprendizaje de máquina para la identificación de lenguas en peligro de extinción.