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Resumen de Reconocimiento de depresión en redes sociales basado en la detección de síntomas

Hugo Jair Escalante, Manuel Montes Gomez, Itzel Tlelo Coyotecatl

  • español

    La depresión es un trastorno mental que afecta a millones de personas en todo el mundo. Recientemente, se han propuesto varios métodos que detectan personas que sufren depresión analizando sus patrones de lenguaje en las redes sociales. Estos métodos han mostrado resultados competitivos, sin embargo la mayoría son opacos y carecen de explicabilidad. Motivados por estos problemas, e inspirados en los cuestionarios utilizados por los profesionales de la salud para su diagnóstico, en este trabajo proponemos un método para la detección de depresión basado en la identificación y acumulación de evidencia de síntomas a través de las publicaciones de los usuarios. Los resultados obtenidos en una colección de referencia son prometedores, ya que muestran un desempeño competitivo con respecto a los mejores métodos actuales. Además, aprovechando las propiedades del método, describimos lo que podría ser una herramienta de apoyo para que los profesionales de la salud analicen y monitoreen las conductas depresivas en las redes sociales.

  • English

    Depression is a common mental disorder that affects millions of people around the world. Recently, several methods have been proposed that detect people suffering from depression by analyzing their language patterns in social media. These methods show competitive results, but most of them are opaque and lack of explainability. Motivated by these problems, and inspired by the questionnaires used by health professionals for its diagnosis, in this paper we propose an approach for the detection of depression based on the identification and accumulation of evidence of symptoms through the users’ posts. Results in a benchmark collection are encouraging, as they show a competitive performance with respect to state-of-the-art methods. Furthermore, taking advantage of the approach’s properties, we outline what could be a support tool for healthcare professionals for analyzing and monitoring depression behaviors in social networks.


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