Open AccessIdentificando sintomas de depressão em postagens do Twitter em português do Brasil
Author(s) -
Augusto R. Mendes,
Rafael V. P. Passador,
Helena M. Caseli
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/stil.2021.17795
Subject(s) - humanities , computer science , psychology , physics , philosophy
A depressão é uma das questões de saúde mental mais preocupantes da atualidade. No Brasil, em 2019, 10,2% da população adulta relatou ter sido diagnosticada com depressão segundo dados da Pesquisa Nacional de Saúde. Identificar pessoas com perfil possivelmente depressivo permite um acompanhamento adequado por parte dos profissionais de saúde mental. Nesse sentido, as redes sociais online, como o Twitter, podem ser importantes aliadas. Este artigo apresenta experimentos realizados para a classificação automática de postagens (e não usuários) do Twitter contendo conteúdo que denota algum sintoma de depressão. A classificação com regressão logística apresentou os melhores resultados (F 1 média de 57%) entre os algoritmos investigados.