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Título: UnB Sense : a web application to probe for signs of depression from user profiles on social media
Autor(es): Von Sperling, Otto Kristian
Orientador(es): Ladeira, Marcelo
Assunto: Mineração de dados
Depressão
Redes sociais on-line
Twitter (Rede social on-line)
Comportamento humano
Aprendizado de máquina
Aplicativos
Data de apresentação: 5-Dez-2019
Data de publicação: 1-Fev-2021
Referência: VON SPERLING, Otto Kristian. UnB Sense: a web application to probe for signs of depression from user profiles on social media. 2019. x, 49 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Abstract: Research on computerized models that help detect, study and understand signs of mental health disorders from social media has been thriving since the mid-2000s for English speakers. In Brazil, this area of research shows promising results, in addition to a variety of niches that still need exploring. Thus, we construct a large corpus from 2941 users (1486 depressive, 1455 non-depressive), and induce machine learning models to identify signs of depression from our Twitter corpus. In order to achieve our goal, we extract features by measuring linguistic style, behavioral patterns, and affect from users’ public tweets and metadata. Resulting models successfully distinguish between depressive and non-depressive classes with performance scores comparable to results in the literature (F1 = 0.798, precision = 0.806, recall = 0.807). Last but not least, we develop an online platform to allow Twitter users to probe their profiles for signs of depression. By doing so, we hope to empower users to better understand their signals and to steer them to seek professional assistance whenever needed.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
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