Tecnológico Nacional de México
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El Llano, Ags., 09 de febrero de 2022. TecNM/DCD. El investigador Iván Castillo Zúñiga del Tecnológico Nacional de México, campus El Llano en Aguascalientes, desarrolló un modelo informático de análisis de datos en Internet, para la detección de estudiantes universitarios con tendencia suicida.
La herramienta de búsqueda basada en Minería Web, tiene el objetivo de encontrar conocimiento sobre grandes cantidades de datos en el ciberespacio, a fin de contar con un método de investigación que permita localizar casos de estudiantes con conductas de esta problemática social.
Castillo Zúñiga considera 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.
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. Por lo anterior es un problema de salud pública, en donde la información es esencial para su análisis y un medio útil para educar y prevenir el comportamiento anormal.
En su trabajo de tesis de Maestría, el experto en informática 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”, destacó Iván Castillo, Ingeniero en Sistemas Computacionales con Maestría en Ciencias Computacionales por el CENIDET.
El investigador adscrito al Campus El Llano Aguascalientes explicó que la primera etapa del estudio inició con un web scraper para localizar y descargar información de Internet, para lo cual descargaron 1,157 páginas web para las pruebas.
En la etapa 2, se utilizaron 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”, detalló Castillo Zúñiga.
Para evaluar la eficiencia del modelo, agregó, se utilizaron algoritmos de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo empleando cómputo paralelo y aceleración con unidades de procesamiento gráfico – GPU, es tercera etapa del proyecto.
Indicó que 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.
El modelo informático para detectar tendencia suicida en jóvenes, podrá ser implementado en instituciones educativas de salud, concluyó.
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