Detecção de Comportamentos Depressivos e Suicidas no Twitter por Aprendizado de Máquina usado técnica de PLN - Andrade, Quele da Silva; Santos, Jeovane dos Santos; Brito, Franklin Andrade de; Silva, Camila Bezerra da (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2025)
Este estudo apresenta uma abordagem automatizada para coleta e análise de dados textuais em redes sociais, com foco na detecção de emoções associadas a comportamentos depressivos e ideação suicida. Foram aplicadas técnicas de mineração de texto e processamento de linguagem natural para classificar postagens do Twitter em seis emoções: alegria, desgosto, medo, raiva, surpresa e tristeza. O modelo obteve desempenho excelente, com valores de AUC acima de 0,99 e alta precisão na detecção de emoções negativas como raiva e medo (95,6%). A matriz de confusão revelou classificações coerentes, indicando o potencial do uso dessas tecnologias como ferramentas complementares no monitoramento da saúde mental em plataformas digitais.