Las redes sociales generan grandes cantidades de datos que pueden revelar patrones de comportamiento humano, apego social y estados mentales. Este documento explora técnicas avanzadas de aprendizaje automático para detectar y modelar tales patrones, centrándose en estructuras comunitarias, usuarios influyentes y vías de difusión de información. Para abordar la escala, el ruido y la heterogeneidad de los datos sociales, aprovechamos los avances recientes en teoría de grafos, procesamiento de lenguaje natural y detección de anomalías. Nuestro marco combina agrupamiento para la detección de comunidades, análisis de sentimientos para la inferencia del estado emocional y métricas de centralidad para la estimación de influencia, integrando datos multimodales, incluidos contenido textual y visual, para obtener una visión más rica del comportamiento. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto extrae efectivamente conocimiento accionable, apoyando el bienestar mental y fortaleciendo los lazos sociales digitales. Además, enfatizamos el papel de los métodos que preservan la privacidad, como el aprendizaje federado, para garantizar un análisis ético. Estos hallazgos sientan las bases para aplicaciones responsables y efectivas del aprendizaje automático en el análisis de redes sociales.