Palabras clave

Conducta suicida, cibersuicidio, minería web, aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo, redes neuronales recurrentes

Resumen

Este artículo presenta un modelo de análisis de datos en Internet basado en Minería Web con el objetivo de encontrar conocimiento sobre grandes cantidades de datos en el ciberespacio. A fin de probar el método propuesto, se analizaron páginas web sobre el suicidio como caso de estudio con la intención de identificar y detectar rasgos en estudiantes con tendencias suicidas. El procedimiento considera un Web Scraper para localizar y descargar información de Internet, así como técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para la recuperación de los vocablos. Con el propósito de explorar la información, se construyó un conjunto de datos basado en Tablas Dinámicas y Ontologías Semánticas, especificando las variables predictivas en jóvenes con inclinación suicida. Por último, para evaluar la eficiencia del modelo se utilizaron algoritmos de Aprendizaje de Máquina y Aprendizaje Profundo. Cabe destacar que se optimizaron los procedimientos para la construcción del dataset (utilizando Algoritmos Genéticos) y obtención del conocimiento empleando Cómputo Paralelo y Aceleración con Unidades de Procesamientos de Gráfico (GPU). Los resultados revelan una precisión del 96,28% sobre la detección de las características en adolescentes con tendencia suicida, alcanzando el mejor resultado a través de una Red Neuronal Recurrente con un 98% de precisión. De donde se infiere que el modelo es viable para establecer bases sobre mecanismos de actuación y prevención de comportamientos suicidas, que pueden ser implementados en instituciones educativas o distintos actores de la sociedad.

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Ficha técnica

Recibido: 27-09-2021

Revisado: 24-10-2021

Aceptado: 03-12-2021

OnlineFirst: 01-02-2022

Fecha publicación: 01-04-2022

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Tiempo de publicacicón final del artículo: 186 (en días) | Media tiempo de publicación final de los articulos del número 71: 189 (en días)

Recibido: 26-12-2021

Revisado: 18-01-2022

Aceptado: 02-03-2022

OnlineFirst: 15-05-2022

Fecha publicación: 01-07-2022

Tiempo de revisión del artículo : 23 (en días) | Media de tiempo de revisión de los manuscritos del número 72: 31 (en días)

Tiempo de aceptación del artículo: 66 (en días) | Media tiempo aceptación de los manuscritos del número 72: 75 (en días)

Tiempo de edición OnlineFirst: 141 (en días) | Media tiempo edición de los OnlineFirst del número 72: 150 (en días)

Tiempo de publicacicón final del artículo: 186 (en días) | Media tiempo de publicación final de los articulos del número 72: 195 (en días)

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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

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