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 |
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dc.date.available |
2019-12-07T21:30:06Z |
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dc.date.issued |
2019-11-12 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/202444 |
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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 |
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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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