Los beneficios tecnológicos siguen avanzando hacia, en muchos casos, la resolución de problemas sociales. Entre ellos, el cibersuicidio, que es un fenómeno en el que la persona afectada, tras consumir información que circula por Internet, es incitada a atentar contra su propia vida. De hecho, como señalan los Doctores Iván Castillo-Zúñiga, Francisco-Javier Luna-Rosas y Jaime-Iván López-Veyna en el estudio ‘Detección de rasgos en estudiantes con tendencia suicida en Internet aplicando Minería Web’ publicado en Comunicar 71, el suicidio es la segunda causa de muerte en la población mundial de 10 a 24 años, representando las 100.000 muertes de adolescentes anuales.
En un entorno de excesiva información, protagonizado por redes sociales y plataformas digitales, los jóvenes y adolescentes se ven inmersos entre ingentes cantidades de datos. Es por esta razón por la que los investigadores decidieron combinar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial mediante Cómputo Paralelo, Web Semántica y PLN, para buscar patrones, correlaciones desconocidas e información complementaria que facilitara la detección de rasgos de jóvenes con tendencias suicidas.
Los resultados de la investigación presentan un modelo con una precisión del 96,28% sobre detección de características de adolescentes con dicha tendencia, alcanzando hasta el 98% mediante el uso de una Red Neuronal Recurrente, estableciendo, así, un mecanismo de actualización y prevención de comportamientos cibersuicidas con fines prácticas para la institución educativa y política.
Cómo citar:
Castillo-Zúñiga, I., Luna-Rosas, F., & López-Veyna, J. (2022). Detection of traits in students with suicidal tendencies on Internet applying Web Mining. [Detección de rasgos en estudiantes con tendencia suicida en Internet aplicando Minería Web]. Comunicar, 71, 105-117. https://doi.org/10.3916/C71-2022-08
