Características para detecção de depressão com dados do Twitter
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1319Palavras-chave:
Mineração de Dados, Reconhecimento Automatizado de padrão, DepressãoResumo
Objetivo: Identificar características relevantes na detecção de pessoas com depressão a partir de postagens no Twitter. Método: Criação da base de dados, aplicação de técnicas de pré-processamento, seleção de características utilizando testes de hipóteses e o classificador AdaBoost, e verificação do tamanho do vocabulário. Resultados: O AdaBoost utilizou 40 classificadores, dos quais 38 verificavam a presença de palavras específicas no texto, atingindo uma acurácia de 73%. Verificou-se que o vocabulário de pessoas com depressão é menor que o de pessoas sem depressão. Conclusão: Verificar a presença de certas palavras nos tweets de pessoas depressivas é suficiente para obter resultados semelhantes a técnicas mais complexas. Além disso, o vocabulário de pessoas com depressão é menor, conforme demonstrado pela abordagem baseada na entropia de Shannon.
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