Resumen

Las organizaciones terroristas están utilizando las redes sociales para distribuir mensajes con la intención de influenciar a las personas y reclutar nuevos miembros. La investigación presentada en este artículo se centra en el análisis de mensajes de Twitter para detectar a los líderes que orquestan las redes terroristas y a sus seguidores. Se propone una arquitectura de big data para analizar mensajes en tiempo real con el fin de clasificar a los usuarios según diferentes parámetros como el nivel de actividad, la capacidad de influir en otros usuarios y el contenido de sus mensajes. Se han utilizado gráficos para analizar cómo se propagan los mensajes a través de la red, lo que implica un estudio de los seguidores basado en retweets y su impacto general en otros usuarios. Luego, se utilizaron técnicas de agrupamiento difuso para clasificar a los usuarios en perfiles, con la ventaja sobre otras técnicas de clasificación de proporcionar una probabilidad para cada perfil en lugar de una categorización binaria. Se probaron algoritmos utilizando bases de datos públicas de Kaggle y otras técnicas de extracción de Twitter. Los perfiles resultantes detect

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Redes sociales; Organizaciones terroristas; Mensajes de Twitter; Arquitectura de big data; Técnicas de agrupamiento difuso; Algoritmos
• Keywords:Social networks; Terrorist organizations; Twitter messages; Big data architecture; Fuzzy clustering techniques; Algorithms