A Dra. Helena Garay, pesquisadora e professora da Faculdade de Ciências Sociais e Humanidades da Universidad Europea del Atlántico (Universidade Europeia da Atlântico, UNEATLANTICO), colabora em um estudo que projeta um modelo de predição da intensidade da depressão partir de comentários breves das redes sociais como X.
Os transtornos depressivos são uma preocupação global. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), cerca de 264 milhões de pessoas sofrem de depressão, que é considerada a segunda principal causa de suicídio. O distúrbio se manifesta de diferentes maneiras, com sintomas que vão desde a falta de interesse até problemas físicos e mentais. Nesse sentido, é fundamental ter um método automático para detectar e avaliar a gravidade da depressão.
O uso de dados de redes sociais, como mensagens X, é uma ferramenta útil na detecção precoce de doenças mentais. Foi demonstrado que os primeiros sinais de alerta de doenças mentais podem ser detectados nas atividades on-line. Desde então, as pessoas que sofrem de depressão nem sempre relatam diretamente sua condição. No entanto, eles expressam seus sentimentos e pensamentos depressivos em plataformas de mídia social, em vez de compartilhá-los com suas famílias e médicos.
Até agora, a maioria das pesquisas se concentrou na detecção binária da depressão, e não na intensidade da depressão. Portanto, o objetivo deste estudo foi criar um modelo que possa prever a intensidade da depressão em publicações X. Para isso, foi criado um conjunto de dados usando hashtags associadas à depressão. As publicações foram anotadas manualmente em três classes de intensidade depressiva: leve, moderada e grave. A partir desses dados, o algoritmo FastText foi aplicado para classificar a intensidade da depressão, melhorando significativamente os resultados obtidos em relação a outros modelos de base.
Além disso, um aprimoramento adicional foi obtido por meio de um conjunto de votação suave ponderada, que combina vários modelos, inclusive o FastText, para otimizar ainda mais a precisão e a pontuação da previsão. Isso torna o estudo uma ferramenta promissora para detectar a gravidade da depressão em usuários de redes sociais, permitindo a atenção precoce para criar uma sociedade mais saudável.
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