Investigador del ITEL detecta tendencias suicidas en Internet

Investigador del ITEL detecta tendencias suicidas en Internet

Redacción

Aguascalientes, Ags.- El investigador Iván Castillo Zúñiga del Tecnológico Nacional de México, campus El Llano Aguascalientes 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 su método para la detección de estudiantes con tendencia suicida.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, el suicidio es la segunda causa de muerte en la población mundial de 10 a 24 años de edad. Convirtiéndose en un problema de salud pública, en donde la información es esencial para su análisis y un medio útil para educar y prevenir el comportamiento suicida.

Dentro de su trabajo, analizó páginas web sobre el suicidio como caso de estudio, con la intención de identificar y detectar rasgos en estudiantes con tendencias suicidas.

“El procedimiento de solución combina técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial con una estrategia genética aplicando Cómputo Paralelo.

Se inicia con un Web Scraper para localizar y descargar información de Internet, el cual descargó 1,157 páginas Web para las pruebas (etapa 1). Seguido, utiliza procesos de Extracción, Transformación y Carga de Datos, integrando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, Web Semántica (Ontologías Semánticas), Vocabularios, Corpus Lingüísticos y Tablas Dinámicas, para convertir la información no estructurada de las páginas Web en datos estructurados generando diversos conjuntos de datos para las pruebas de clasificación (etapa 2).

Por último, para evaluar la eficiencia del modelo se utilizaron algoritmos de Aprendizaje de Máquina y Aprendizaje Profundo empleando Cómputo Paralelo y Aceleración con Unidades de Procesamiento Grafico – GPU (etapa 3)”.

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.