Amive: uma infraestrutura computacional para identificação e intervenção autônomas e em tempo real de usuários com possível perfil depressivo em rede social online

• Processo: 20/05157-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Vânia Paula de Almeida Neris
• Beneficiário: Vânia Paula de Almeida Neris
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Helena de Medeiros Caseli ; Hélio Crestana Guardia ; Heloisa Cristina Figueiredo Frizzo ; Jair Borges Barbosa Neto ; Larissa Campagna Martini Barbosa ; Luciano de Oliveira Neris ; Taís Bleicher ; Vânia Paula de Almeida Neris ; Vivian Genaro Motti
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/07943-0 - Criação, execução e testagem de conteúdo computacional para promoção e prevenção em saúde mental, BP.TT; 23/07862-0 - Apoio psicossocial para participantes do projeto Amive, com sofrimento psíquico identificado, BP.TT; 22/09173-4 - Amive: uma infraestrutura computacional para identificação e intervenção autônomas e em tempo real de usuários com possível perfil depressivo em rede social online, BP.TT; 22/07487-1 - Apoio psicossocial para participantes do projeto Amive, com sofrimento psíquico identificado, BP.TT; 22/07881-1 - Criação, execução e testagem de conteúdo computacional para promoção e prevenção em saúde mental, BP.TT
• Assunto(s): Depressão Internet Mineração de texto Interface usuário-computador Mídias sociais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agentes Conversacionais | depressão | Internet | Mineração de Texto | Rede Social Online | Sensores para dados fisiológicos | Interação Humano-Computador

Resumo

A depressão causa sofrimento clinicamente significativo e/ou prejuízo no funcionamento social do indivíduo. Há consenso na área da saúde que, nesses casos, é preciso oferecer um modelo de atenção amplo, não restrito ao fármaco. Nesse contexto, tem-se buscado criar soluções que possam apoiar o diagnóstico e as intervenções para pessoas com possível perfil depressivo (PPD), analisando o comportamento delas na Internet, mais especificamente em Redes Sociais Online (RSO). As pesquisas atuais adotam análise de texto para tentar identificar pessoas com PPD em RSO. No entanto, PPD podem intencionalmente alterar o texto para gerar um impacto social desejado. Um dos desafios científicos deste projeto é combinar a análise textual das postagens em RSO com sinais fisiológicos e escalas de avaliação psicométrica visando uma identificação de PPD mais precisa. Além da identificação, entende-se que as opções de interação oferecidas em RSO poderiam ser exploradas como canais de intervenção personalizada por uma solução computacional capaz de dialogar com PPD. Assim, este projeto visa, por meio de uma abordagem de pesquisa quali-quanti, investigar uma nova solução em computação para a Internet, que identifique usuários brasileiros com PPD e fornecer e testar clinicamente uma intervenção autônoma, especializada e personalizada via RSO. Essa solução se materializa como uma infraestrutura computacional e pressupõe a construção de um modelo multifatorial para a identificação e um modelo de intervenção que explora além do texto, mídias que fazem sentido em RSO como imagem e música. (AU)