Este estudio aborda la escasez de investigaciones en América Latina y el Caribe sobre el ciberbullying, debido a la complejidad lingüística de la región. Por lo que se centra en la comparación de cuatro modelos de machine learning para la detección de ciberbullying en Twitter, con énfasis en el español de Perú. Utiliza un dataset diseñado específicamente para el entrenamiento de los modelos y presenta resultados detallados sobre su rendimiento. Al destacar la eficacia de estos modelos, el estudio pretende fomentar un mayor interés en la investigación sobre el ciberbullying en ALAC, proporcionando una base para futuros estudios y estrategias de intervención en la región.
