Identificação de Sintomas de Depressão por Dados de Mídias Sociais: Aplicando Design Science Research para Desenvolver um Modelo de Classificação - Lima Filho, Silas; Silva, Mônica Ferreira da; Oliveira, Jonice (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2024: Anais Estendidos do XX Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2024)
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.