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Perfis possivelmente depressivos de estudantes universitários no Facebook®: aplicação de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural

Processo: 21/11395-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2021
Vigência (Término): 30 de novembro de 2022
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
Pesquisador responsável:Taís Bleicher
Beneficiário:Gabriel Juvenal Reinert
Instituição-sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Depressão   Processamento de linguagem natural   Estudantes universitários

Resumo

Com mais de 3,4 bilhões de usuários, as redes sociais se integram no cotidiano das pessoas, sendo um local de expressão das opiniões, emoções e sentimentos. Tornaram-se, portanto, ótimos locais para a análise do estado emocional das pessoas, de modo que o uso de tecnologias, como Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural, podem permitir, através das publicações dos usuários, a identificação de perfis possivelmente depressivos entre os indivíduos, possibilitando intervenções precoces e busca ativa. Esta tecnologia já é empregada em diversos contextos, como identificação de alterações emocionais no pós-parto, correlação de publicações com suicídio. Entretanto, o uso dessas tecnologias, no cenário nacional, e no contexto universitário não tem sido utilizado. Este projeto tem o objetivo, portanto, de avaliar se é possível encontrar possíveis perfis depressivos através de postagens de universitários em cenário nacional. (AU)

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