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Análise da linguagem em redes sociais para detecção precoce de transtornos de saúde mental

Processo: 21/08213-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de maio de 2022 - 30 de abril de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ivandre Paraboni
Beneficiário:Ivandre Paraboni
Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados: Deusivania Vieira da Silva Falcão ; Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Assunto(s):Aprendizado computacional  Processamento de linguagem natural  Classificação de textos  Mídias sociais  Twitter  Transtornos psicóticos  Ansiedade  Depressão 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:ansiedade | classificação de texto | depressão | Pln | Processamento de Línguas Naturais | redes sociais | Processamento de Línguas Naturais

Resumo

A observação de que indivíduos com transtornos de saúde mental como depressão e ansiedade são muitas vezes usuários regulares de redes sociais motiva uma ampla gama de pesquisas na área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) dedicadas ao reconhecimento automático de situações de risco deste tipo a partir da linguagem empregada na rede social. Entretanto, modelos computacionais existentes são em grande parte dedicados ao idioma inglês, e tendem a considerar publicações (e.g., tweets) produzidas a qualquer tempo, incluindo até mesmo aquelas produzidas após o indivíduo já estar clinicamente diagnosticado. Estudos deste tipo tendem assim a enfocar mais a questão de distinguir indivíduos com e sem um determinado transtorno, e podem ser considerados menos aptos a detectar estes problemas de forma precoce, ou seja, antes de seu possível agravamento. Com base nestas observações, este projeto propõe explorar a informação temporal disponibilizada pela plataforma Twitter para estudo e desenvolvimento de modelos computacionais de reconhecimento precoce de depressão e ansiedade em português, utilizando-se para este fim de uma base de dados - aqui denominada córpus SetembroBR - selecionada de modo a contemplar apenas textos cronologicamente anteriores à data de diagnóstico reportada pelos usuários da rede social. Um estudo desta natureza, além de introduzir uma formulação inédita (e potencialmente mais útil deste problema computacional para certos tipos de aplicação) abre oportunidade para diversas contribuições científicas na área de PLN, incluindo a modelagem de características textuais e não textuais e o uso de métodos de aprendizado neural recentes, além de viabilizar novas soluções para um problema atual e de forte apelo social. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DA SILVA, SAMUEL CAETANO; PARABONI, IVANDRE. Politically-oriented information inference from text. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, v. 29, n. 6, p. 26-pg., . (21/08213-0)
DOS SANTOS, WESLEY RAMOS; DE OLIVEIRA, RAFAEL LAGE; PARABONI, IVANDRE. BMI trajectory and inflammatory effects on metabolic syndrome in adolescents. Language Resources and Evaluation, v. N/A, p. 28-pg., . (19/07665-4, 21/08213-0)

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