Autor/autores:
Iván Castillo-Zúñiga, Francisco-Javier Luna-Rosas y Jaime-Iván López-Veyna
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 te...
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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 Grafico (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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