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.
