Diseño de un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos tendientes al suicidio en Twitter, en un contexto Latinoamericano
Los hechos demuestran que los jóvenes utilizan las redes sociales para manifestar sus pensamientos, experiencias y sentimientos. Algunos de ellos son depresivos, suicidas e incluso se han evidenciado publicaciones de autolesiones, las cuales comienzan a desencadenar una interacción entre usuarios, q...
- Autores:
-
Navarro Alvarado, Paula Estefanía
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/54134
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/54134
- Palabra clave:
- Minería de texto
Redes sociales
Suicidio
Clasificación
Aprendizaje automático
Text mining
Social media
Suicide
Classification
Machine learning
Ciencia de la información, Bibliotecología y Archivística - Tesis y disertaciones académicas
Redes sociales
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Suicidio
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Design of a prototype of machine learning that classifies behaviors tending to suicide on Twitter, in a Latin American context |
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Los hechos demuestran que los jóvenes utilizan las redes sociales para manifestar sus pensamientos, experiencias y sentimientos. Algunos de ellos son depresivos, suicidas e incluso se han evidenciado publicaciones de autolesiones, las cuales comienzan a desencadenar una interacción entre usuarios, que puede afectar positiva o negativamente al usuario que hizo la publicación, ya que dichas interacciones virtuales influirán en su toma de decisiones. Por esta razón, la finalidad de este proyecto es proponer un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos suicidas en Twitter. Para cumplir con ese objetivo, se utilizó la interfaz de programación de aplicación- API de Twitter, para extraer el contenido que publican los usuarios en relación al suicidio; se crearon reglas y condiciones que permitieran clasificar los trinos en tendientes o no tendientes al suicidio; posteriormente se procedió con una minería de datos efectuada en el software Orange, para procesar y clasificar los datos y también para aplicar los algoritmos de clasificación adecuados para que el prototipo pueda aprender y predecir cuales trinos son tendientes al suicidio. Finalmente, se probó el prototipo para verificar su precisión al momento de clasificarlos. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pájaro Hernández, Juan PabloNavarro Alvarado, Paula EstefaníaOrdoñez Paz, Adriana JedsabelAmérica Latina2021-06-18T02:03:41Z2021-06-18T02:03:41Z2021-06-11http://hdl.handle.net/10554/54134instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coLos hechos demuestran que los jóvenes utilizan las redes sociales para manifestar sus pensamientos, experiencias y sentimientos. Algunos de ellos son depresivos, suicidas e incluso se han evidenciado publicaciones de autolesiones, las cuales comienzan a desencadenar una interacción entre usuarios, que puede afectar positiva o negativamente al usuario que hizo la publicación, ya que dichas interacciones virtuales influirán en su toma de decisiones. Por esta razón, la finalidad de este proyecto es proponer un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos suicidas en Twitter. Para cumplir con ese objetivo, se utilizó la interfaz de programación de aplicación- API de Twitter, para extraer el contenido que publican los usuarios en relación al suicidio; se crearon reglas y condiciones que permitieran clasificar los trinos en tendientes o no tendientes al suicidio; posteriormente se procedió con una minería de datos efectuada en el software Orange, para procesar y clasificar los datos y también para aplicar los algoritmos de clasificación adecuados para que el prototipo pueda aprender y predecir cuales trinos son tendientes al suicidio. Finalmente, se probó el prototipo para verificar su precisión al momento de clasificarlos.The facts show that young people use social media to express their thoughts, experiences and feelings. Some of them are depressive, suicidal and even self-harm publications have been evidenced, which begin to trigger an interaction between users, which can positively or negatively affect the user who made the publication, since these virtual interactions will influence their decision-making . For this reason, the purpose of this project is to propose a machine learning prototype that classifies suicidal behaviors on Twitter. To meet this objective, the Twitter API-application programming interface was used to extract the content posted by users in relation to suicide; rules and conditions were created that would allow trills to be classified as tending or not tending to suicide; Subsequently, data mining was carried out in the Orange software to process and classify the data and also to apply the appropriate classification algorithms so that the prototype can learn and predict which trills are prone to suicide. Finally, the prototype was tested to verify its accuracy when classifying them.Profesional en Ciencia de la Información, Bibliotecología y ArchivísticaPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaCiencia de la Información, Bibliotecología y ArchivísticaFacultad de Comunicación y Lenguajehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Minería de textoRedes socialesSuicidioClasificaciónAprendizaje automáticoText miningSocial mediaSuicideClassificationMachine learningCiencia de la información, Bibliotecología y Archivística - Tesis y disertaciones académicasRedes socialesAprendizaje automático (Inteligencia artificial)SuicidioDiseño de un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos tendientes al suicidio en Twitter, en un contexto LatinoamericanoDesign of a prototype of machine learning that classifies behaviors tending to suicide on Twitter, in a Latin American contextTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALDiseño de un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos tendientes al suicidio en Twitter, en un contexto Latinoamericano..pdfDiseño de un prototipo de aprendizaje automático que clasifique comportamientos tendientes al suicidio en Twitter, en un contexto Latinoamericano..pdfDocumentoapplication/pdf1338042http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/54134/3/Dise%c3%b1o%20de%20un%20prototipo%20de%20aprendizaje%20autom%c3%a1tico%20que%20clasifique%20comportamientos%20tendientes%20al%20suicidio%20en%20Twitter%2c%20en%20un%20contexto%20Latinoamericano..pdf14d5de38e487544021cbbb618d464d0aMD53open accessCarta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfLicencia de usoapplication/pdf1327450http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/54134/4/Carta%20de%20autorizaci%c3%b3n.pdf27ea6416bc6de372a289ec8b86f5d18aMD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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