BlueBird Mental Health: Detección de afectaciones relacionadas a la salud mental a partir del análisis de sentimientos en tweets.
La salud mental es un factor muy importante en la vida cotidiana ya que es lo que nos ayuda a mantenernos día a día ante las situaciones que vivimos. No obstante, con situaciones como la pandemia del Covid-19, esta puede verse afectada trayendo consigo alteraciones que pueden terminar en algún tipo...
- Autores:
-
Caballero Castillo, Jonathan
Niño Lizarazo, Juan Miguel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9881
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/9881
- Palabra clave:
- Depresión
Ansiedad
Estrés
Salud mental
Red neuronal
Análisis de sentimientos
Twitter
Tweets
Depression
Anxiety
Stress
Mental health
Neural Network
Sentiment analysis
- Rights
- License
- Universidad del Norte
Summary: | La salud mental es un factor muy importante en la vida cotidiana ya que es lo que nos ayuda a mantenernos día a día ante las situaciones que vivimos. No obstante, con situaciones como la pandemia del Covid-19, esta puede verse afectada trayendo consigo alteraciones que pueden terminar en algún tipo de afectación mental, o en un empeoramiento de las mismas. Debido a esto es indispensable contar con herramientas que nos puedan brindar cierto soporte para el cuidado de nuestra salud mental, las cuales podamos usar desde cualquier lugar. En el presente proyecto se plantea una solución a esta problemática, a modo de una aplicación web, con la cual se busca brindarle a las personas una herramienta de dos módulos enfocados a la detección de afectaciones sobre la salud mental de las personas en base a sus tweets, esto gracias al uso de un modelo implementado en una red neuronal capaz de realizar un diagnóstico de algunos trastornos mentales como lo son la depresión, ansiedad y estrés; mediante el contenido de tweets en texto plano. Para conseguir esto el modelo debe ser previamente entrenado con un conjunto de tweets para aprender a detectar patrones de estas anomalías en la salud mental. Los módulos de la aplicación son un módulo privado, donde el usuario podrá obtener un diagnóstico a nivel personal sobre el estado de su salud mental en base a sus propios tweets, esto apoyado con la API de Twitter, realizando un previo inicio de sesión en la plataforma. Es importante aclarar que este diagnóstico no será certero, como todo modelo siempre va a tener un margen de error, por lo que no resultaría correcto el decir que a ciencia cierta una persona tiene esta afectación, por lo que al usuario se le recomendará acudir a un profesional en el área. El segundo módulo de la aplicación es más general, pues se trata de una serie de gráficos y estadísticas donde podrán ver los resultados de un análisis similar al personal pero en Colombia, esto con ciertos filtros por región. |
---|