Análisis de sentimientos relacionados a la salud mental post-COVID usando redes sociales
El presente proyecto surge a partir de la problemática que se vive con las redes sociales y los altos índices de depresión y ansiedad, de hecho, según un estudio de la universidad autónoma de México los usuarios refieren que, si se sienten de mal humor y deprimidos se conectan a Internet para remedi...
- Autores:
-
Coronel, B.
Palacio, C.
Sanmartin, P.
Villegas, L.
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Simón Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Digital USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/9349
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12442/9349
- Palabra clave:
- Análisis de sentimientos
Depresión
Ansiedad
Redes sociales
Twitter
Covid-19
Sentiment analysis
Depression
Anxiety
Social networks
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- restrictedAccess
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- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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El presente proyecto surge a partir de la problemática que se vive con las redes sociales y los altos índices de depresión y ansiedad, de hecho, según un estudio de la universidad autónoma de México los usuarios refieren que, si se sienten de mal humor y deprimidos se conectan a Internet para remediar y mejorar su estado de ánimo, para lo cual tratan de hablar con alguien, jugar en línea o publicar sus sentimientos en ese momento. A partir de eso es que nosotros como equipo buscamos una forma de usar las redes sociales como herramientas de apoyo para el diagnóstico y cuidado de enfermedades mentales como la depresión y la ansiedad mediante el uso de librerías y técnicas de machine learning. |
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A partir de eso es que nosotros como equipo buscamos una forma de usar las redes sociales como herramientas de apoyo para el diagnóstico y cuidado de enfermedades mentales como la depresión y la ansiedad mediante el uso de librerías y técnicas de machine learning.This project arises based on the current problematic we've been living with social networks and the high rates of depression and anxiety, actually, according to a study by the Autonomous University of Mexico, users report that if they feel in a bad mood and depressed they connect to the Internet to remedy and improve their mood, so that's why they try to talk to someone, play some video game or post their feelings at that time. Based on this, we as a team are looking for a way to use social networks as support tools for the diagnosis of mental illnesses such as depression and anxiety through the use of libraries and machine learning techniques.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de IngenieríasAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecAnálisis de sentimientosDepresiónAnsiedadRedes socialesTwitterCovid-19Sentiment analysisDepressionAnxietySocial networksAnálisis de sentimientos relacionados a la salud mental post-COVID usando redes socialesSentiment analysis related to post-COVID metal health using social networksinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado - pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fC. M. Bishop, “Pattern recognition and machine learning,” línear models for regression En: Information Science and Statics, pp. 45-46 [En línea]. Disponible en: http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pa ttern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%2 0Springer%20%202006.pdfK.Sailun y R. Alhajj, “Emotion and sentiment analysis from Twitter text,” Jour. Comp. Scien., vol. 36, Sept. 2019. [En línea]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187775031831 1037S. Kaur y P. Kaur, “Monitoring the Dynamics of Emotions during COVID-19 Using Twitter Data,” Proce. Comp. Scien., vol. 177, pp. 429-430, Oct. 2020. [En línea]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705092032 3243.P. Sharma y A.K. Sharma, “Experimental investigation of automated system for twitter sentiment analysis to predict the public emotions using machine learning algorithms,” Mater. Procee., Oct. 2020. [En línea]. 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