Detección de estados alterados de conciencia en usuarios de Facebook
Author
Jerez Villota, Eleana InésAdvisor
Moreno Llorena, JaimeEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2015-09Subjects
Facebook; Redes sociales; Comunicación; InformáticaNote
Máster en Investigación e Innovación de Tecnologías de la Información y las ComunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Actualmente las interacciones que ocurren entre las personas no solo se producen físicamente, es decir cara a cara, sino también a través de nuevas formas de comunicación, en especial de las redes sociales en internet. Facebook es la plataforma de red social dominante en todas las regiones del mundo en lo que a popularidad se refiere, con respecto a otras plataformas. Mediante el uso de Facebook la gente puede publicar y compartir contenidos, que en algunos casos son de tipo controversial e inapropiado, lo que en determinadas circunstancias puede afectar de forma negativa a la vida de las personas. Por otro lado, es posible que el estado de conciencia de las personas a la hora de publicar contenido influya en el tipo de información que comparten, llevándolas a publicar contenido sensible cuando tienen determinados estados alterados de conciencia, como los producidos por el consumo de drogas como el alcohol.
En este trabajo, se indaga en una solución para controlar de una forma automática la publicación de contenido inapropiado en Facebook cuando el usuario se encuentra en un estado alterado de conciencia por consumo de alcohol. Para ello se propone un modelo de usuario que considera aspectos relacionados con el comportamiento del sujeto, tanto cuando está en línea, dentro de Facebook, como cuando esta fuera de ella, en la vida real.
Para validar el modelo de usuario y comprobar la viabilidad de la solución propuesta, se integra un prototipo del sistema que constituye una primera iteración de su desarrollo y que se ha utilizado para realizar un ensayo experimental con un grupo de usuarios. El ensayo permite validar la aproximación propuesta para la detección de estados alterados de conciencia a partir de información sobre los usuarios y sus publicaciones en Facebook, utilizando una máquina de predicción con técnicas de aprendizaje automático supervisado.
Los resultados obtenidos en el ensayo experimental demuestran con altos porcentajes de acierto en las predicciones, que es posible detectar estados alterados de conciencia inducidos por el consumo de alcohol en usuarios de Facebook conociendo cierta información sobre ellos y sus publicaciones. Today interactions among people not only take place physically, that is face to face, but also through new ways of communication, especially social networking sites. As far as popularity is concerned, Facebook is the dominant platform for social networking in all the world’s regions when compared to other platforms. By using Facebook people can publish and share content, which in some cases can be considered controversial and inappropriate, what also under certain circumstances can negatively affect people’s lives. On the other hand, it is possible that the state of consciousness of individuals, when it comes to posting content, influences the type of information they share, making them publish sensitive content when they find themselves under certain altered states of consciousness, such as those produced by drug use in this case alcohol.
In this work, a solution is explored for automatically controlling the publishing of inappropriate content on Facebook as the user is in an altered state of consciousness caused by alcohol consumption. For this to be accomplished a user model is proposed which considers the subject's behavioral aspects, whether online, within Facebook, or outside of it in real life.
To validate the user model and test the feasibility of the proposed solution, a system's prototype is integrated which consists in a first iteration of its development and that has been used for an experimental trial with a group of users. Such trial allows for the validation of the proposed approach when detecting altered states of consciousness using as starting point, information about the users and their Facebook posts, applying a prediction machine with supervised learning techniques.
The results obtained in the experimental trial show, with high rates of prediction success that it is in fact possible to detect altered states of consciousness induced by alcohol intake in Facebook users by knowing certain information about them and their publications.
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