Identificación de Usuarios entre Redes Sociales (Jóvenes en la Ciencia, 2021)
La identificación de usuarios entre redes sociales es una tarea que ha tomado relevancia en los últimos años. Esto se debe a que las redes sociales han tenido un aumento significativo y constante en el número de usuarios. El poder identificar las cuentas de estos usuarios a través de distintas redes sociales podría permitir diferentes aplicaciones como recomendación de productos, marketing, identificación tanto de cuentas falsas como de usurpación de identidad, ciencias forenses, entre otros. En este artículo, se presenta un estudio sobre el análisis de las publicaciones y tweets generados por usuarios verificados en Facebook y Twitter, respectivamente, con la finalidad de identificar a un usuario de una red social en otra. Para el trabajo, se utilizaron dos conjuntos de datos correspondientes a las redes sociales antes mencionadas. Estos conjuntos de datos cuentan con un total de 453 usuarios verificados. El conjunto de datos de Facebook cuenta con un total de 787,649 publicaciones, mientras que el conjunto de datos de Twitter cuenta con 1,303,885 tweets. Lo conjuntos de datos están en dos idiomas, inglés y español. Utilizando el contenido textual de las publicaciones y tweets generados por los usuarios, se extrajeron las palabras y con ellas se construyeron y probaron una serie de modelos de aprendizaje de máquina para resolver la tarea. Para evaluar el desempeño de los modelos se utilizaron las métricas de accuracy y top-n accuracy.