Descripción: La detección de anomalías juveniles se refiere a técnicas centradas en identificar comportamientos o actividades inusuales en datos relacionados con jóvenes. Este enfoque utiliza algoritmos de inteligencia artificial (IA) para analizar patrones de comportamiento, permitiendo a los investigadores y profesionales detectar desviaciones que podrían indicar problemas como el acoso escolar, la violencia, el abuso de sustancias o la deserción escolar. La detección de anomalías se basa en la premisa de que los comportamientos típicos de los jóvenes pueden ser modelados y, por lo tanto, cualquier desviación significativa de estos modelos puede ser considerada una anomalía. Este proceso implica la recopilación de datos de diversas fuentes, como redes sociales, registros escolares y encuestas, y su análisis mediante técnicas de aprendizaje automático. La relevancia de esta técnica radica en su capacidad para proporcionar intervenciones tempranas y personalizadas, mejorando así el bienestar juvenil y la prevención de problemas sociales. Además, la detección de anomalías juveniles puede contribuir a la investigación académica y a la formulación de políticas públicas más efectivas, al ofrecer una comprensión más profunda de los factores que afectan a los jóvenes en la sociedad actual.
