El proceso de monitoreo predictivo tiene como objetivo predecir con precisión una variable de interés (por ejemplo, tiempo restante) o el estado futuro de la instancia del proceso (por ejemplo, resultado o próximo paso). La búsqueda de modelos con mayor poder predictivo ha llevado al desarrollo de una variedad de enfoques novedosos. Sin embargo, aunque se reconoce ampliamente que los factores contextuales sociales impactan la forma en que se manejan los casos, hasta el momento no ha habido estudios que hayan investigado el impacto de las características contextuales sociales en el marco de monitoreo predictivo del proceso. Estos factores abarcan la forma en que interactúan humanos y agentes automatizados dentro de una organización particular para ejecutar actividades relacionadas con el proceso. Este documento busca abordar este problema investigando el impacto de las características contextuales sociales en el marco de monitoreo predictivo del proceso utilizando un enfoque de análisis de supervivencia. Proponemos un enfoque para censurar un registro de eventos y construir una función de supervivencia utilizando el modelo de Weibull, lo que nos permite explorar el impacto de los factores contextuales sociales como covariables. Además, proponemos un enfoque para predecir el tiempo restante de una instancia de proceso en curso utilizando la función de supervivencia para estimar el tiempo de procesamiento para cada traza, que luego se utiliza junto con el tiempo transcurrido para predecir el tiempo restante para la traza. El enfoque propuesto se compara con enfoques existentes utilizando cinco registros de eventos de la vida real y supera a estos enfoques.