As redes sociais digitais estão se tornando cada vez mais populares e, com isso, elas oferecem uma plataforma massiva para a análise do comportamento humano em contextos mediados por computadores. O comportamento humano pode ser explorado pela análise do conjunto de rastros digitais criados pelas pessoas ao interagirem com as redes sociais. Esse rastro digital é definido como pegadas digitais. As pegadas digitais podem ser classificadas em ativas e passivas, quando produzidas de forma não intencional. Este trabalho busca identificar perfis de usuários em redes sociais a partir do agrupamento de dados de comportamento em redes sociais, dados demográficos e informações socioafetivas. Dessa forma, verifica-se a viabilidade na criação de grupos significativos, bem como disponibiliza-se uma análise qualitativa e quantitativa dos grupos produzidos, a fim de entender a qualidade dos grupos formados e a validade deles em relação aos conhecimentos revisados da Psicologia da Personalidade. Mais especificamente, foram empregados algoritmos de aprendizado não supervisionados (clusterização). Embora esse trabalho analise um grupo pequeno de usuários (157 participantes), pode-se verificar correlações observadas na bibliografia relacionada, sendo um primeiro passo para propostas futuras a fim de trazer consciência sobre a relação das redes sociais, a Computação da Personalidade e os campos subjacentes relacionados.