Modelo de detecção de depressão através das mídias sociais

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Modelo de detecção de depressão através das mídias sociais

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Santos, Elder Rizzon
dc.contributor.author Silveira, Júlia Nakayama
dc.date.accessioned 2019-12-07T21:30:06Z
dc.date.available 2019-12-07T21:30:06Z
dc.date.issued 2019-11-12
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/202444
dc.description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação. pt_BR
dc.description.abstract As redes sociais possuem grande importância no cotidiano das pessoas nos dias atuais. Usuários de todo o mundo utilizam mídias como Twitter, Facebook, Instagram, entre outras, para compartilhar informações pessoais e opiniões com seus contatos. Em função disso, a linguagem utilizada nesses compartilhamentos, os tipos de postagens e sua frequência podem revelar aspectos da personalidade e uma visão do estado mental do usuário. A depressão é uma doença que afeta milhões de pessoas pelo mundo, mas a avaliação muitas vezes é imprecisa e o diagnóstico da doença é prejudicado. Empregando as informações das redes sociais como entrada, é possível desenvolver um modelo analítico que faz uso dos conceitos de ciência de dados e aprendizado de máquina para identificar um comportamento depressivo nos usuários, auxiliando profissionais da saúde mental a diagnosticar depressão. Neste trabalho, após inúmeros testes, são apresentados um classificador utilizando técnicas já existentes de mineração de dados e gráficos com uma análise exploratória para visualização dos resultados obtidos. O classificador final foi o SVM, o qual conseguiu acertar 72% os usuários que tinham ou não depressão. De todos os usuários que realmente possuíam depressão, o modelo classificou corretamente 82%. E, por fim, 60% dos usuários que o modelo classificou como tendo depressão realmente possuíam essa classificação. Então, conclui-se que os objetivos do presente trabalho foram atingidos. pt_BR
dc.format.extent 92 pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.rights Open Access
dc.subject ciência de dados pt_BR
dc.subject inteligência artificial pt_BR
dc.subject mineração de dados pt_BR
dc.subject redes socias pt_BR
dc.subject depressão pt_BR
dc.title Modelo de detecção de depressão através das mídias sociais pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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TCC_Julia_Nakayama_Silveira.pdf 1.067Mb PDF View/Open TCC

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