Identificacão de Sintomas de Depressão por Dados de Mídias Sociais: Aplicando Design Science Research para Desenvolver um Modelo de Classificação
Resumo
O artigo aborda a prevalência da depressão como uma condição incapacitante e destaca a importância da identificação precoce de sintomas para intervenções oportunas. Explorando o conteúdo gerado pelo usuário em redes sociais, o estudo propõe o uso de modelos de aprendizado de máquina na detecção de sintomas depressivos. Seguindo a metodologia DSR, a pesquisa valida a eficácia desses modelos em comparação com abordagens existentes, envolvendo profissionais de saúde e especialistas do domínio. O artigo introduz um modelo de stacking inovador, utilizando métricas LIWC de posts em redes sociais, contribuindo para a compreensão de soluções baseadas em aprendizado de máquina na identificação de sintomas do transtorno depressivo.
Palavras-chave:
Informática na Saúde Mental, Transtorno Depressivo, Análise de Redes Sociais
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Publicado
29/04/2024
Como Citar
LIMA FILHO, Silas; SILVA, Mônica Ferreira da; OLIVEIRA, Jonice.
Identificacão de Sintomas de Depressão por Dados de Mídias Sociais: Aplicando Design Science Research para Desenvolver um Modelo de Classificação. In: CONCURSO DE TESES, DISSERTAÇÕES E TCCS EM SISTEMAS COLABORATIVOS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS COLABORATIVOS (SBSC), 19. , 2024, Salvador/BA.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 75-86.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbsc_estendido.2024.238465.
