Análisis de los datos obtenidos de la red social Twitter para la identificación precoz de la tendencia al suicidio de los usuarios - Mulas Camara, Pedro Jose; Fernández-Calvillo Cáceres, R.; Martínez Cabezali, C.; Molina Cañizares, ME. (Comunitania. Revista Internacional de Trabajo Social y Ciencias Sociales, 2023)
Aunque no todo el mundo sea consciente todos los datos disponibles en la red son útiles y tienen un gran potencial de ayuda a nuestra sociedad. La plataforma digital Twitter es una red social donde en ocasiones las personas expresan sus sentimientos y emociones, y este proyecto surge de la idea de hacer un análisis de estos datos de que se pueda realizar a través de una herramienta de Machine Learning un perfil típico un cuadro psiquiátrico de depresión, y si es posible la tendencia al suicidio asociada. La herramienta para la extracción de datos de Twitter utilizada ha sido Tweepy, y con los usuarios obtenidos con ésta y las características definidas para ellos, se ha generado una base de datos en formato excel en la nube One Drive que recoge toda esta información. A continuación, con la herramienta de Machine Learning llamada UMAP, se ha realizado un análisis de forma no supervisada de la base de datos, gracias al cuál se han podido diferenciar tres grupos, con una distancia intercluster muy baja, lo que quiere decir que cada observación se parece mucho a sus vecinos. De estos tres grupos hay uno al que se asociaría una conducta o uso de esta plataforma de una forma normal o estándar, y otros dos de diferente dimensión que cumplen parte de las características asociadas al trastorno de depresión.