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

• Processo: 21/11395-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2022
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | depressão | Estudantes Universitários | Processamento de Linguagem Natural | Saúde Coletiva

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)