Resumen
Se presenta un análisis estadístico descriptivo y predictivo sobre los datos de intentos de suicidio en Colombia entre los años 2016-2023. Adicionalmente, se desarrolla el estudio de datos no estructurados provenientes de una red social, empleando un modelo de aprendizaje profundo. Se emplea el proceso CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) siendo un método probado para guiar proyectos de minería de datos, proporcionando un enfoque estructurado y eficiente. Los datos de intentos de suicidio muestran una tendencia ascendente, con un total acumulado de 237,924 casos reportados. En 2023, el promedio mensual fue de 3,404 intentos, lo que equivale a aproximadamente 111 casos diarios. Además, el análisis de sentimientos realizado sobre comentarios en la red social reveló que el 87.35% de estos presentan una alta probabilidad de estar asociados con ideación suicida o con una intención negativa. Respecto a las ideas suicidas en redes sociales, se observa que la mayoría de las conversaciones contienen expresiones de este tipo. Se ha señalado que cada vez más personas recurren a las redes sociales para manifestar sus sentimientos suicidas. Los hallazgos refuerzan la necesidad de implementar políticas de salud pública más dinámicas, enfocadas en la prevención y en el monitoreo de grupos vulnerables, tanto en el entorno físico como digital.
Presentadores
Victor Alfonso Guzman BrandStudent, Ingenieria de Sistemas, Corporación Unificada Nacional (CUN), Distrito Capital de Bogotá, Colombia
Details
Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
Theme
KEYWORDS
Estadística, Intento de Suicidio, Idea Suicida, Red Social, Aprendizaje Profundo
