Los aportes de la lingüística forense
contra el cibercrimen
The contributions of forensic linguistics
against cybercrime
Sheila Queralt
Laboratorio SQ-Lingüistas Forenses
sheila.queralt@cllicenciats.cat
https://orcid.org/0000-0002-0641-0727
Resumen: Este artículo presenta distintas tareas
del análisis lingüístico que pueden contribuir a
la persecución del ciberdelincuente durante la
investigación o a asesorar a los agentes judicia-
les en la toma de decisiones a través del informe
pericial. Este artículo muestra la aplicación de
distintos ámbitos de la lingüística forense como
pueden ser la construcción de perles lingüísti-
cos, el análisis de autoría, el análisis del signi-
cado o del lenguaje criminal, en distintos casos
relacionados con el cibercrimen. Entre los ciber-
delitos analizados se incluyen el ciberacoso, los
ataques mediante código malicioso, el discurso
de odio o las ciberestafas, destacando de este
modo el potencial de la lingüística forense en la
lucha contra el cibercrimen.
Abstract: This article presents dierent tasks
of linguistic analysis that can contribute to the
prosecution of cybercriminals during an inves-
tigation or to aid legal experts to reach decisions
through an expert report. This article shows the
application of dierent areas of forensic linguis-
tics, such as linguistic proling, authorship anal-
ysis, the analysis of meaning or criminal lan-
guage, to dierent cases related to cybercrime.
The cybercrimes analyzed include cyberbully-
ing, cyberattacks through malware, hate speech
or cyberfraud. Thus, this contribution highlights
the potential of forensic linguistics in the ght
against cybercrime.
Palabras clave: Cibercrimen, análisis de autoría,
análisis del signicado, ciberacoso, discurso de
odio, ciberestafas
Keywords: Cybercrime, authorship analysis,
meaning analysis, cyberbullying, hate speech,
cyberfraud
ĐL
REVISTA DE LENGUA
ESPAÑOL
N
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
Recibido: 11/10/2022
Aceptado: 12/12/2022
De lingüística forense, sección monográca dirigida por María García Antuña
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
1. Introducción
El número de ciberdelitos a nivel mundial incrementa a una velocidad
imparable. Según el Observatorio Español de Delitos Informáticos (OEDI,
2022), hay cuatro factores que facilitan este aumento: la instantaneidad a la
que se transmite la información, la afectación global de los incidentes tecno-
lógicos, la falta de medidas legislativas y la multiplicidad de jurisdicciones
causante de vacíos legales y, nalmente, la ausencia de medidas de protec-
ción que permitan evitar los incidentes. España no es una excepción y los da-
tos reejan este crecimiento exponencial de los ciberdelitos, entre los cuales
destacan el fraude informático, las amenazas y coacciones, la falsicación, el
acceso o la interceptación ilícita de información, los delitos contra el honor y
los delitos sexuales.
En un gran número de ciberdelitos, la comunicación por parte del delin-
cuente se produce a través de mensajes escritos (Perkins, 2021); de hecho,
como señala Williams (2011: 164) la mayoría de las formas de abuso en línea
ocurren por el canal escrito. Este artículo tiene como objetivo ilustrar los
distintos casos en los que la lingüística forense puede contribuir a la perse-
cución policial y judicial del ciberdelito (Queralt, 2020).
En el caso de la ciberinvestigación, la rama de la lingüística forense más
destacada es la del lenguaje como evidencia, ya sea durante el proceso de
investigación o en la presentación de pruebas de un proceso judicial. El ma-
terial que analizan los lingüistas forenses en este tipo de casos evoluciona
al ritmo de la tecnología y abarca desde llamadas telefónicas o mensajes de
texto y de mensajería instantánea hasta chats de la dark web o incluso códigos
maliciosos. Las tareas que se llevan a cabo con este tipo de material depen-
den de cada caso, pero suelen estar relacionadas con el análisis de autoría y
el análisis del signicado.
2. Análisis de autoría
Hoy en día nos comunicamos a diario y de forma constante a través de
los distintos medios electrónicos. En estas comunicaciones digitales deja-
mos evidencia de nuestras informaciones personales, entre las que destaca,
para el propósito de este artículo, el rastro de nuestra forma de hablar y de
escribir. De forma inconsciente y automática, cedemos nuestro rastro digital
a distintas bases de datos, como pueden ser Facebook, Instagram, Twitter,
| 260 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
comentarios en foros o vídeos, etc. La mayor parte de los usuarios de estas
plataformas no son conscientes de la cantidad de información que dejan en
acceso abierto y que puede ser utilizada por las autoridades judiciales y poli-
ciales (Fortin, Delle Donne y Knop, 2021; Falik, Deuchar, Crichlow y Hodges,
2020), pero también, con nes maliciosos, por los ciberdelincuentes. Algu-
nas de las nalidades delictivas para las que se puede emplear información
obtenida en línea son la creación y el uso indebido de identidades falsas y la
comisión de estafas (Queralt, 2022b).
Son muchos ciberdelincuentes los que se valen de la comunicación a
través de la red para cometer sus crímenes, puesto que el mundo digital
les otorga cierta sensación de anonimato mediante plataformas como Tor
o Telegram. En efecto, el uso de la tecnología ha magnicado el anonimato
percibido, pero también el real y es por este motivo que los investigadores se
han focalizado en su lucha (Hughes, Rayson, Walkerdine, Lee, Greenwood,
Rashid, May-Chahal y Brennan, 2008). La lingüística forense es una de las
disciplinas utilizadas para luchar contra el anonimato en la red y desvelar
quién se encuentra detrás de la pantalla desde la que se está cometiendo un
delito. En encargos donde el ciberdelincuente se vale del anonimato, desde
la lingüística forense se pueden desarrollar dos tareas. Por un lado, la cons-
trucción de un perl lingüístico cuando todavía no existen sospechosos y, por
otro lado, el análisis de autoría en el caso contrario o cuando se sospecha que
puede haber más de una persona al teclado.
La elaboración de un perl lingüístico es una tarea que permite asesorar
a los investigadores sobre las características sociolingüísticas o el estilo del
hablante (Nini, 2019). Algunas de las características lingüísticas individuales
que se pueden extraer del análisis de muestras lingüísticas son la edad, el
sexo, la ocupación, el nivel educativo, las creencias religiosas y la ideología
política de los hablantes. En cuanto a características sociales, se pueden sacar
conclusiones acerca del origen geográco, la etnia o el posible conocimiento
o contacto con más de un idioma (Turell, 2010). Aun así, debe subrayarse
que la información que se puede proporcionar en un perl lingüístico de-
pende en gran medida de la muestra de la que se dispone (Queralt, 2014).
Este tipo de análisis puede ser utilizado tanto para trazar nuevas líneas
de investigación cuando no se ha identicado a ningún sospechoso como
para reducir el número de posibles autores del delito investigado (Picornell,
2012). Por ejemplo, a través del análisis de conversaciones interceptadas, se
puede determinar la procedencia geográca de los miembros de una red de
tráco de personas o asesorar a unidades policiales especializadas para me-
| 261 |
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
jorar la detección de pedólos que se hacen pasar por menores de edad en
la red (Coulthard, Grant y Kredens, 2011: 5). Así, se ha documentado un
número considerable de casos judiciales a cuya resolución ha contribuido la
construcción de perles lingüísticos basada en muestras digitales (Knika,
1996; Leonard, 2005; Schilling y Marsters, 2015; Queralt, 2020).
En cuanto al análisis de autoría, solicitado en casos en que se dispone de
uno o varios sospechosos, como se ha dicho anteriormente, consiste en la
comparación de los conjuntos de textos disponibles, es decir, los textos anó-
nimos (o dubitados) y los generados por uno o más autores conocidos (textos
indubitados). El objetivo de esta comparación es examinar similitudes y dife-
rencias entre los textos que puedan determinar la probabilidad de que hayan
sido escritos o no por la misma persona. Este análisis lingüístico implica el
estudio de los distintos niveles de la lengua: léxico, sintaxis, ortotipografía,
pragmática, etc. A continuación, se proporcionan ejemplos de análisis de au-
toría en relación con casos de ciberacoso y de ciberataques mediante código
malicioso.
2.1 Ciberacoso
El ciberacoso es un acoso agresivo e intencionado a través de medios elec-
trónicos, que se produce de forma repetida por parte de un individuo o un
grupo y que se mantiene en el tiempo hacia una víctima que no puede defen-
derse fácilmente (Ovejero, Yuero, Larrañaga y Moral, 2015: 5). El anonimato
que permite el mundo cibernético, como se ha adelantado, diculta determi-
nar la identidad de la persona que está detrás de una cuenta. Esta situación
puede percibirse como una ventaja para atreverse a criticar a otras personas
en línea y, en casos extremos, llegar al ciberacoso (Supriadi, Gunawan y Mu-
niroh, 2020).
En investigaciones sobre ciberacoso, la perlación lingüística puede tener
varios objetivos. Entre otros, puede tratar de determinar si el autor de los
textos dubitados tiene la misma edad que la víctima, si se trata de un único
agresor o, por el contrario, de un grupo de individuos. Cuando el ciberacoso
se produce en un contexto escolar, características como la edad, el sexo o la
lengua inicial de los autores pueden ser claves para su identicación (Gimé-
nez García, 2022). En cambio, cuando la víctima es una persona famosa, el
análisis lingüístico suele centrarse en la construcción de la identidad socio-
lingüística del acosador para estrechar el círculo de sospechosos y algunas
| 262 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
de las características que suelen resultar de más relevancia son el origen
geográco, el sexo, la edad y la profesión.
Además de la elaboración de un perl lingüístico propiamente dicho, du-
rante la investigación es posible que al lingüista forense se le solicite analizar
amenazas, preparar una lista de palabras clave para que otros investigadores
puedan crear ltros y bloquear cuentas o mensajes de forma automática e
incluso asesorar en las comunicaciones con el agresor para obtener informa-
ción relevante para la investigación. Una vez se ha localizado el sospechoso, el
lingüista forense suele ser requerido para realizar un análisis comparativo de
autoría entre los mensajes anónimos y los del posible sospechoso con el n
de determinar la probabilidad de que se trate de la misma persona.
2.2. Código malicioso
El código malicioso es, según González, López y Martínez (2012: 6), «un
tipo de programa el cual es diseñado por su creador, con la nalidad de in-
gresar de forma ilegal en algún equipo informático o bien provocarle algún
tipo de daño».
En casos de ataque mediante código malicioso, el lingüista forense puede
ser contratado para analizar el lenguaje natural pero también el lenguaje de
programación. Esto se debe a que el autor deja, tanto en sus comunicaciones
como en el conjunto de comandos que forman el código malicioso, un rastro
lingüístico que puede relacionarse, como en los casos comentados anterior-
mente, con sus características individuales y sociales. Por lo que concierne
al código malicioso, el autor puede escoger, en ocasiones, escribir comandos
en líneas independientes o agruparlos en bloques mediante el uso de llaves
(esto último podría compararse con la estructuración de un texto en párra-
fos). Por ejemplo, si un autor deseara escribir la función «mostrar la frase A
es mayor que 10 y B menor que 8», podría utilizar el siguiente código (Figu-
ra 1).
Figura 1
if (A>10 && B<8) {
printf(«A es mayor que 10 y B menor que 8\n»);
}
| 263 |
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
Sin embargo, podría también utilizar otra formulación, reproducida a
continuación (Figura 2), con igual resultado. Ambas opciones son igualmente
válidas y reflejan preferencias lingüísticas del autor.
Figura 2
3. Análisis del signicado
Los lingüistas forenses son requeridos para analizar documentos en los
que se disputa el signicado de una palabra o un fragmento. Por ejemplo,
pueden ser requeridos para determinar el signicado más probable de una
cláusula de un documento legal que resulta ambigua para una de las partes.
No obstante, los casos de ambigüedad no son los únicos en lo que se reere
al análisis del signicado. También se analizan los delitos lingüísticos, habi-
tualmente conocidos en inglés como language crimes (Shuy, 1993; 1996). Los
delitos lingüísticos son aquellos actos ilegales (Gibbons, 2003; Tiersma y So-
lan, 2012) que se realizan a través del lenguaje (oral o escrito), por ejemplo,
amenazar, sobornar, coaccionar, acosar o estafar. A continuación, se exponen
dos ciberdelitos para cuya persecución se solicitan actualmente peritajes lin-
güísticos de análisis del signicado, el discurso de odio y las ciberestafas.
3.1 Discurso de odio
El borrado de contenido abusivo en redes es una de las grandes preocupa-
ciones de las redes sociales actualmente, y es que el incremento de mensajes
de odio con contenido agresivo en redes no cesa. Estos mensajes pueden
resultar ofensivos para sus víctimas, dañar su dignidad y honor o incluso
incitar a la violencia en el plano físico. Por estos motivos, son muchos los
trabajos que se han centrado en el estudio de este delito y cómo puede com-
batirse. Desde el punto de vista lingüístico, el análisis y la categorización de
este tipo de lenguaje es clave para mejorar su detección. La mayoría de los de-
litos lingüísticos son susceptibles de cometerse de forma directa e indirecta
if (A>10 && B<8) printf(«A es mayor que 10 y B menor que 8\n»)
| 264 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
(Tiersma y Solan, 2012: 22). El discurso de odio no es una excepción, ya que
el lenguaje puede ser abusivo de forma explícita o implícita.
El lenguaje abusivo explícito «siempre tiene una evidencia supercial de
abuso con respecto a un objetivo por medio de blasfemias, construcciones
performativas, imperativos, modismos, adjetivos o sustantivos con una cla-
ra connotación negativa» (Caselli, Basile, Miltrović, Kartoziya y Granitzer,
2020: 5). De este modo, es un tipo de lenguaje que no suele mostrar ambi-
güedad respecto a su connotación ni a «su potencial para ser abusivo, por
ejemplo, lenguaje que contiene insultos raciales u homofóbicos» (Waseem,
Davidson, Warmsley y Weber, 2017: 2).
En el caso del lenguaje implícito sucede lo contrario, no suele mostrarse
de forma supercial a través de palabras malsonantes, sino que el abuso se
sugiere y debe ser inferido por el receptor (Caselli, Basile, Miltrović, Kartoziy
Granitzer, 2020, p. 5). Esta falta de supercialidad diculta su detección,
sobre todo, en el caso de detectores automáticos del discurso del odio. Los
autores de este tipo de discurso de odio suelen ocultarlo a través de distintos
recursos lingüísticos como pueden ser el sarcasmo, la metonimia, la ironía,
las lítotes, los eufemismos o la broma.
En este tipo de casos, el lingüista forense es requerido para indicar si en
los mensajes se observa lenguaje abusivo constitutivo de un posible delito de
odio según nuestro Código Penal. Generalmente, su participación suele ser
más frecuente en el caso del lenguaje implícito en el que se debe demostrar
que los recursos lingüísticos utilizados camuan el discurso de odio y la toxi-
cidad del lenguaje resulta menos evidente que cuando se emplea el lenguaje
abusivo explícito.
3.2 Ciberestafas
En España, más de la mitad de las denuncias por ciberdelitos están
relacionadas con las estafas. Entre las estafas más comunes se encuentran
las estafas amorosas. Este tipo de ciberestafas son cometidas, generalmente,
por organizaciones criminales internacionales a través de páginas web de ci-
tas y redes sociales (Whitty y Buchanan, 2012) o por lobos solitarios (Queralt,
2022a). En estos casos los delincuentes seleccionan, contactan, seducen y
engañan para establecer una relación romántica y explotar a su víctima para
su propio benecio económico de manera parasitaria (Burns, 2019).
| 265 |
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
Las tareas que desempeña el lingüista forense en estos casos pueden ser
múltiples, desde determinar el perl sociolingüístico del estafador, esclare-
cer si se trata de un lobo solitario o de una organización criminal y/o analizar
las estrategias lingüísticas de que se sirven los estafadores para conseguir
engañar a la víctima y demostrar si se trata de un modus operandi típico de
este tipo de estafadores del amor.
El primer paso en este tipo de engaños consiste en seleccionar a la vícti-
ma. Para hacerlo, los estafadores utilizan la técnica conocida como pesca del
gato o catshing en inglés (Hartney, 2018). Mediante esta técnica el estafador
consigue fabricar una identidad digital falsa que sea atractiva para la víctima,
ya sea desde el punto de vista físico (a través de la fotografía), de las carac-
terísticas del usuario (por ejemplo, edad, profesión, gustos, etc.) o de una
combinación de ambas. En muchos casos, los estafadores incluso crearán un
círculo de conanza a través de la adhesión de contactos de la futura víctima,
para que crea que tienen contactos en común. Este círculo de conanza hace
que la víctima baje el nivel de sospecha. Una vez establecido el contacto, el
estafador suele declarar su supuesto amor de forma rápida y profunda. El he-
cho de que conozca los gustos de la víctima favorece que, de nuevo, la víctima
baje la guardia. Una vez iniciada la relación, suelen abandonar la plataforma
de citas y continuar la comunicación a través de correos electrónicos o What-
sApp. En este punto el delincuente ya ha preparado a la víctima para la estafa
(Whitty, 2013; Whitty, 2015).
Los estafadores utilizan el lenguaje como un arma para seducir y engañar
a sus víctimas (Carter, 2021; Queralt, 2022a). El análisis lingüístico permi-
te observar las estrategias lingüísticas que utiliza el estafador para crear su
identidad, manifestar la autenticidad de esta, consolidar la relación e involu-
crar a la víctima en el fraude.
La construcción de identidades en comunicaciones digitales fraudulen-
tas es un caso inusual porque los estafadores únicamente disponen de sus
primeras comunicaciones con las víctimas para establecer conanza (Hiß,
2015). Es decir, no existen otros contextos dados entre el emisor y el receptor
que puedan serles útiles para establecer un vínculo con ellas. Por este moti-
vo, el primer objetivo comunicativo del estafador es persuadir a la posible víc-
tima, entablar un vínculo de forma inmediata y establecer una relación «de
tú a tú» basada en la conanza mutua. Para establecer ese vínculo ambos in-
terlocutores deben conocerse. Es por ello que el estafador se presenta desde
el inicio a la víctima explicando quién es (género, edad, profesión, origen,
ideología) e incluso declarando sus expectativas (Queralt, 2022b).
| 266 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
En esas primeras comunicaciones, destaca la repetición de ciertas ideas
que ayudan a construir el vínculo de conanza mutua. Entre las palabras que
utiliza para describirse destacan «soy una persona conable», «soy digno
de conanza», y también suele insistir en que eso es lo que busca mediante
expresiones como «busco a alguien en quien conar» o «puedes conar en
mí».
Otro de los objetivos que tiene es conocer a la víctima, para poder ir adap-
tando su perl. Una de las cosas que más destacan las víctimas es que el
estafador las escuchaba atentamente (Queralt, 2022a). Lamentablemente,
las víctimas desconocían que esa escucha era interesada y pretendía sacarles
el máximo de información para utilizarla en su benecio y perfeccionar la
estafa. En ocasiones incluso se interesan por los secretos de sus víctimas con
el n de poder utilizarlos para extorsionarlas en caso de que se descubra el
fraude (Queralt, 2022b).
Estas estrategias lingüísticas propias del inicio de la relación y las que
utilizan para la sustracción del dinero pueden ser detectadas por el lingüista
forense para probar que las comunicaciones analizadas presentan un patrón
comúnmente utilizado por estafadores. Además, el análisis lingüístico de
las comunicaciones también puede ser clave para iniciar un proceso judicial
contra el delincuente por violencia de género, ya que muchas de estas estra-
tegias son propias de la violencia psicológica sobre la víctima. La víctima ha
entablado una relación honesta con el interlocutor y desconoce que se le está
manipulando, presionando y engañando para conseguir su dinero (Queralt,
2022a).
4. Conclusión
Los avances tecnológicos han contribuido a un aumento de los ciberdeli-
tos gracias, en gran medida, a la sensación de anonimato que ofrece la red
a los delincuentes. Ese incremento galopante provoca que los investigado-
res tengan que adaptarse y actualizarse de forma constante (Choo y Smith,
2008) para hacer frente a este tipo de delitos. Los agentes policiales intentan
disponer del mayor número de herramientas posible para combatirlos y eso
incluye recurrir a más disciplinas que hace unos años. Es por este motivo que
campos como la lingüística forense han recibido un mayor énfasis en los
últimos años para ayudar a los investigadores (Hughes, Rayson, Walkerdine,
Lee, Greenwood, Rashid, May-Chabal y Brennan, 2008). Los avances en los
| 267 |
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
métodos utilizados por los ciberdelincuentes también afectan al trabajo de
los lingüistas forenses. Por este motivo, no es sorprendente que el trabajo
de los lingüistas forenses también esté en constante evolución y crecimiento
(Perkins, 2021: 9).
Como se ha podido observar a lo largo de este artículo, el análisis lingüís-
tico de las comunicaciones digitales puede resultar especialmente signica-
tivo en el marco más amplio de la lucha contra el cibercrimen para encontrar
al autor o autores de un delito, para determinar si existe un delito lingüístico
o incluso para detectar y describir patrones típicos de ciertos delitos. Ade-
más, los análisis lingüísticos no deben entenderse únicamente como prue-
bas en una investigación o en un juicio, sino también como una herramienta
que pueden utilizar los agentes policiales que hayan sido entrenados. Por
ejemplo, Grant y MacLeod (2020) explican cómo se puede entrenar desde el
punto de vista lingüístico a los agentes policiales para asumir distintas iden-
tidades en internet o incluso para detectar a posibles pedólos que se hacen
pasar por menores.
Los ciberdelincuentes utilizan los avances de la tecnología en su propio
benecio y, sin duda, los lingüistas forenses debemos seguir de cerca esos
avances para poder combatirlo. Por ejemplo, debemos avanzar en la investi-
gación del lenguaje creado o modicado por Inteligencia Articial (IA) que
ya está siendo usado en distintos tipos de delitos como pueden ser el uso de
bots para acosar o robar informaciones en las redes sociales o la conocida es-
tafa del CEO, en la que se suplanta la voz de un directivo para engañar a uno
de sus trabajadores y ordenarle que realice una transferencia de dinero. Fi-
nalmente, se debe destacar el interés por esta disciplina en España y en otros
países como Reino Unido o Estados Unidos para combatir el cibercrimen, y
cómo la cooperación entre los lingüistas forenses y los cuerpos policiales ha
demostrado tener un impacto positivo en aras de la justicia.
| 268 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
Audelo González, Jesús; Guevara López, Pedro, y
Valdez Martínez, Jorge Salvador (2012). «De-
niciones Formales de los Conceptos
Básicos en los Modelos de Propaga-
ción de Gusanos Informáticos», en
AA. VV., Actas del XIII Congreso Na-
cional de Ingeniería Electromecánica y
de Sistemas, Ciudad de México, pp. 5-9.
Burns, Asia Simone (2019). «Match.com user
bought BMW with $80K from woman
he promised to marry, police say», The
Atlanta Journal-Constitution (AJC),
https://www.fox23.com/news/trending-now/
matchcom-user-bought-bmw-with-80k-
from-woman-he-promised-to-marry-police-
say/955986311/.
Carter, Elisabeth (2021). «Distort, extort, de-
ceive and exploit: Exploring the inner
workings of a romance fraud»,The
British Journal of Criminology,61, 2, pp.
283-302, https://doi.org/10.1093/bjc/azaa072.
Caselli, Tommaso; Basile, Valerio; Miltrović,
Jelena; Kartoziya, Inga; y Granitzer, Michael
(2020). «I feel oended, don’t be abu-
sive! implicit/explicit messages in
oensive and abusive language», en
Nicoletta Calzolari, Frédéric Béchet,
Philippe Blache, Khalid Choukri,
Christopher Cieri, Thierry Declerck,
Sara Goggi, Hitoshi Isahara, Bente
Maegaard, Joseph Mariani, Hélène
Mazo, Asuncion Moreno, Jan Odijk
y Stelios Piperidis (eds.), Proceedings
of the 12th language resources and eval-
uation conference, Marsella, European
Language Resources Association, pp.
6193-6202.
Choo, Kim-Kwang Raymond; y Smith, Russell G.
(2008). «Criminal exploitation of online
systems by organised crime groups»,
Asian Journal of Criminology, 3, 1, pp.
37-59, https://doi.org/10.1007/s11417-007-
9035-y.
Coulthard, Malcolm; Grant, Tim; y Kredens,
Krzysztof (2011). «Forensic Linguistics»,
en Ruth Wodak, Barbara Johnstone
y Paul Kerswill (eds.), The SAGE
Handbook of Sociolinguistics, Los
Ángeles, Sage, pp. 529-544, https://doi.
org/10.4135/9781446200957.
Fallik, Seth Wyatt; Deuchar, Ross; Crichlow,
Vaughn J.; y Hodges, Hannah (2020).
«Policing through social media: a
qualitative exploration», Interna-
tional Journal of Police Science & Man-
agement, 22, 2, pp. 208-218, https://doi.
org/10.1177/1461355720911948.
Fortin, Francis; Delle Donne, Julie; y Knop, Jus-
Bibliografía
| 269 |
Sheila Queralt
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
tine (2021). «The Use of Social Media in
Intelligence and Its Impact on Police
Work», enPolicing in an Age of Reform.
An Agenda for Research and Practice,
Cham, Palgrave Macmillan, pp. 213-
231, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-
56765-1_13.
Gibbons, John (2003).Forensic Linguistics: An
Introduction to Language in the Justice
System, John Wiley & Sons.
Giménez García, Roser (2022). Edat, sexe i llen-
gua inicial en l’elaboració de perls lin-
güístics forenses d’adolescents en català,
tesis doctoral, dirigida por Francesc
Xavier Vila i Moreno y Sheila Queralt
Estévez, tutorizada por Lluís Payrató,
Barcelona, Universitat de Barcelona,
http://handle.net/10803/675636.
Grant, Tim; y MacLeod, Nicci (2020). Language
and Online Identities: The Undercover
Policing of Internet Sexual Crime, Cam-
bridge, Cambridge University Press.
Hartney, Tyler (2018). «Likeness used as bait
in catshing: How can hidden victims
of catshing reel in relief», Minnesota
Journal of Law, Science and Technology,
19, 1, pp. 277-303.
Hughes, Danny; Rayson, Paul; Walkerdine, James;
Lee, Kevin; Greenwood, Phil; Rashid, Awais;
May-Chahal, Corinne; y Brennan, Margaret
(2008). «Supporting law enforcement
in digital communities through nat-
ural language analysis», en Sargur N.
Srihari y Katrin Franke (eds.), Interna-
tional workshop on computational foren-
sics, Berlín/Heidelberg, Springer, pp.
122-134.
Knika, Hannes (1996). «On Forensic Lin-
guistic “Dierential Diagnosis”», en
Hannes Knika, Susan Blackwell
y Malcolm Coulthard (eds.), Recent
Developments in Forensic Linguis-
tics, Fráncfort del Meno, Peter Lang
GmbH, pp. 75-122.
Leonard, Robert Andrew (2005): «Forensic Lin-
guistics», The International Journal of
the Humanities, 3, pp. 65-70.
Nini, Andrea (2019): «Developing forensic
authorship proling», Language and
Law/Linguagem E Direito, 5, 2, pp. 38-
58.
Ovejero, Anastasio; Yubero, Santiago; Larrañaga,
Elisa; y Moral, María de la V. (2015). «Cy-
berbullying: Denitions and Facts
from a Psychosocial Perspective», en
Raúl Navarro, Santiago Yubero y Elisa
Larrañaga (eds), Cyberbullying Accros
the Globe: Gender, Family and Mental
Health, Nueva York, Springer, pp. 1-31,
https://doi.org/10.1007/978-3-319-25552-1_1.
Perkins, Ria C. (2021). «The Application of
Forensic Linguistics in Cybercrime
Investigations», Policing. A Journal of
Policy and Practice,15, 1, pp. 68-78.
Picornell, Isabel (2012). «La aplicación de la
atribución de autoría en la investiga-
ción e inteligencia: La aplicación prác-
tica (y su problemática)», en Elena Ga-
rayzábal, Miriam Jiménez y Mercedes
Reigosa (eds.), Lingüística forense: la lin-
güística en el ámbito legal y policial, Ma-
drid, Euphonía Ediciones, pp. 79-96.
Queralt, Sheila (2014). «Acerca de la prue-
ba lingüística en atribución de
autoría hoy», Revista de Llengua
i Dret, 62, pp. 35-48, http://dx.doi.
org/10.2436/20.8030.02.77.
— (2020). Atrapados por la lengua, Barcelo-
na, Larousse.
— (2022a). Estafas amorosas: El donjuán se-
duce, convence y manipula, Larousse.
— (2022b). «Cuando el amor es una esta-
fa», en M.ª Mar Galindo y M.ª Carmen
Méndez (eds.), La lingüística del amor:
| 270 |
Los aportes de la lingüística forense contra el cibercrimen
Del Español: Revista de Lengua, 1, 2023, pp. 259-271
ISSN: 3020-2434 (en línea), 3045-543X (impresa). https://doi.org/10.33776/dlesp.v1.7923
de la pasión a la palabra, Madrid, Pie de
Página (col. Tinta Roja), Madrid, pp.
229-246.
Schilling, Natalie; y Marsters, Alexandria (2015).
«Unmasking Identity: Speaker Prol-
ing for Forensic Linguistic Purposes»,
en Alison Mackey (ed.), Annual Review
of Applied Linguistics, Cambridge, Cam-
bridge University Press, pp. 195-214,
https://doi.org/10.1017/S0267190514000282.
Shuy, Roger (1993). Language Crimes: the Use
and Abuse of Language Evidence in the
Courtroom, Cambridge, MA, Black-
well.
— (1996). Language Crimes: The Use and
Abuse of Language Evidence in the
Courtroom, John Wiley & Sons.
Supriadi, Nabila Putri; Gunawan, Wawan; y Mu-
niroh, R. Dian Dia-an (2020). «Bullies’
Attitudes on Twitter: A Forensic Lin-
guistics Analysis of Cyberbullying
(Systemic Functional Linguistics Ap-
proach)», Passage, 8, 2, pp. 111-124.
Tiersma, Peter; y Solan, Lawrence M. (2012):
«The language of crime», Brooklyn
Law School Legal Studies Research Pa-
pers, 263, http://ssrn.com/abstract=2017652.
Turell, M. Teresa (2010): «The use of textual,
grammatical and sociolinguistic evi-
dence in forensic text comparison»,
International Journal of Speech, Lan-
guage & the Law, 17, 2, pp. 211-250,
https://doi.org/10.1558/ijsll.v17i2.211.
Waseem, Zeerak; Davidson, Thomas; Warmsley,
Dana; y Weber, Ingmar (2017). «Under-
standing abuse: A typology of abu-
sive language detection subtasks», en
Zeerak Waseem, Wendy Hui Kyong
Chung, Dirk Hovy y Joel Tetreault
(eds.), Proceedings of the First Workshop
on Abusive Language Online, Vancou-
ver, Association for Computational
Linguistics pp. 78-84.
Whitty, Monica T.; y Buchanan, Tom (2012). «The
Online dating romance scam: a seri-
ous crime», Cyberpsychology, Behavior,
and Social Networking, 15, pp. 181-183,
https://doi.org/10.1089/cyber.2011.0352.
Whitty, Monica T. (2013). «The scammers
persuasive techniques model: devel-
opment of a stage model to explain the
online dating romance scam», British
Journal of Criminology, 53, 4, pp. 665-
684, https://doi.org/10.1093/bjc/azt009.
— (2015). «Anatomy of the online dat-
ing romance scam», Security Journal,
28, pp. 443-455, https://doi.org/10.1057/
sj.2012.57.
Williams, Matthew (2001). «The Language
of Cybercrime», en David Wall (ed.),
Crime and the Internet, Londres, Rout-
ledge, pp. 152-166.
| 271 |
