Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina para la detección de signos de depresión en jóvenes estudiantes a partir de interacciones textuales en redes sociales
ilustraciones, anexos
- Autores:
-
Ruiz Avendaño, José Ricardo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/2347
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/2347
- Palabra clave:
- Procesamiento del lenguaje natural
Aprendizaje de máquina
Redes sociales
Depresión
Jóvenes y adolescentes
- Rights
- openAccess
- License
- Tecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2021
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Vallejo Córdoba, Silvana Lorena3b89ecb3-3f29-48f7-b13b-86649d7d9827Korzeniewski, María Isabel081c4ea0-9fc2-479e-873c-ee0741eb08d8600Ruiz Avendaño, José Ricardo09ccb518-94e5-4cc7-ba7a-5bef7edc22bd2022-11-03T22:05:58Z2022-11-03T22:05:58Z2021-11-16https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/2347ilustraciones, anexosLos avances en el campo de la informática han ayudado a simplificar tareas humanas en todas las áreas del conocimiento. Uno de los campos en los cuales se ha logrado mayor progreso es en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN); este ofrece grandes beneficios y en complementariedad con la ubicuidad de las redes sociales abre una gran oportunidad para ampliar los datos disponibles para médicos e investigadores de la salud mental, potencialmente reduciendo los tiempos de los diagnósticos y permitiendo identificar signos o alertas de enfermedades mentales en interacciones sociales cotidianas. Este trabajo se ocupa particularmente de la enfermedad de la depresión y busca contribuir con un estudio analítico comparativo de diferentes métodos de aprendizaje de máquina para la detección de signos de depresión a partir de interacciones textuales en redes sociales, buscando identificar las particularidades y mejores implementaciones de algoritmos del aprendizaje profundo y del aprendizaje automático en función de sus resultados reflejados en métricas de eficacia. Finalmente se busca determinar comparativamente cuál es el método que se adapta mejor para su aplicación con la población de jóvenes estudiantes.Tabla de contenido RESUMEN 4 ABSTRACT 5 ÍNDICE DE FIGURAS 9 ÍNDICE DE TABLAS 10 ABREVIATURAS 11 1. INTRODUCCIÓN 12 2. MARCO DEL PROYECTO 14 2.1. Definición del problema 14 2.2. Justificación del problema 16 2.3. Formulación del problema 19 2.4. Marco contextual 19 2.5. Antecedentes 27 2.6. Hipótesis 33 3. OBJETIVOS 34 3.1. Objetivo general 34 3.2. Objetivos específicos 34 4. MARCO METODOLÓGICO 35 4.1. Definición de la metodología 35 4.2. Definición del alcance 43 5. MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL 44 5.1. Procesamiento de lenguaje Natural (PLN) 44 5.2. Red social 49 5.3. Machine Learning 50 5.4. Técnicas del aprendizaje supervisado que se utilizan para el procesamiento de lenguaje natural 54 6. DESARROLLO DEL PROYECTO 61 6.1. Identificación de los principales métodos de aprendizaje de máquina que hacen uso del lenguaje natural en interacciones sobre redes sociales para la detección de signos de la depresión. 61 6.1.1 Caracterización de la depresión 61 6.1.2 Identificación de los métodos de aprendizaje de máquina, sus fuentes y técnicas para la preparación de la data. 68 6.1.3 Exactitud de los algoritmos de ML para la identificación de la depresión a partir de fuentes textuales 73 6.2.Caracterizar los algoritmos identificados a partir de criterios de eficacia 80 6.3. Analizar los resultados de la caracterización con el fin de determinar comparativamente cuál método se adapta mejor para su uso con población jóvenes estudiantes. 100 7. DISCUSIÓN DE RESULTADOS Y CONCLUSIONES 106 8. IMPACTO ESPERADO 109 9. RECOMENDACIONES FUTURAS 110 10. REFERENCIAS 111 11. ANEXOS 125ÍNDICE DE FIGURAS 1. Redes sociales y aplicaciones de mensajería instantánea más usadas en Colombia......... 24 2. El proceso de mapeo sistemático. Tomado de Estudio de Mapeo Sistemático en ingeniería de software ....................................................................................................... 37 3. La máquina de vectores de soporte (SVM) ....................................................................... 56 4. Las redes sociales utilizadas como fuente para extraer datos ........................................... 69 5. Algoritmos más utilizados en la revisión de literatura...................................................... 71 6. Curva ROC........................................................................................................................ 76 7. Diagrama de flujo de entrenamiento del algoritmo ........................................................ 102 8. Diagrama de flujo sistema final funcional ...................................................................... 102 ÍNDICE DE TABLAS 1. Referencia de búsqueda de literatura entre artículos y trabajos finales de grado ................... 40 2. Métricas de eficacia de los algoritmos de ML para la identificación de la depresión a partir de fuentes textuales. ..................................................................................................................... 78 3. Redes Neuronales (RN) .......................................................................................................... 82 4. Máquinas de soporte vectorial (SVM) .................................................................................... 86 5. Bosque Aleatorios (RF) .......................................................................................................... 90 6. Naive Bayes (NB) ................................................................................................................... 95PregradoIngeniero(a) de Software125 páginasapplication/pdfspaTecnológico de Antioquia, Institución UniversitariaFacultad de IngenieríaIngenieria de SoftwareMedellínTecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina para la detección de signos de depresión en jóvenes estudiantes a partir de interacciones textuales en redes socialesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Procesamiento del lenguaje naturalAprendizaje de máquinaRedes socialesDepresiónJóvenes y adolescentesAghion, P., Jones, B. 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