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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/1991| Detección de depresión en redes sociales considerando información del perfil de los usuarios | |
| JOSE DE JESUS TITLA TLATELPA | |
| Manuel Montes y Gómez | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| DEPRESSION CLASSIFICATION USER PROFILE INFORMATION | |
| La depresión es un trastorno mental que afecta a una cantidad significativa de personas. Estas personas presentan cambios en su estado de ánimo y fatiga durante todo el día, ignorando que tienen signos de depresión. Últimamente, las redes sociales han sido un medio a través del cual las personas comparten sus vivencias y experiencias diarias. Esto abre la oportunidad de usar este contenido para hacer la detección de personas que sufren de depresión a partir de la información de su perfil. Hacer detección de depresión a partir del contenido en las redes sociales es un problema complejo. Diferentes tipos de personas manifiestan su depresión de manera diferente y usando un tono emocional distinto. Motivados por este problema, en este trabajo de investigación se explora el uso de información del perfil de los usuarios junto a la polaridad emocional de sus publicaciones. Para el método propuesto en esta tesis se consideran dos enfoques, en el primero se trabaja con la información de perfil considerando dos alternativas para usar esta información: como atributos adicionales en la representación y como clasificadores independientes; además, se utilizan dos representaciones de texto diferentes, una basada en palabras y otra en emociones. En el segundo enfoque se integra la polaridad de las publicaciones realizadas por los usuarios para construir una nueva representación enriquecida con esa información. Como ultima´ variante se explora un esquema de clasificación que combine los dos enfoques anteriores. Depression is a common mental disorder that affects a significant number of people. These people show changes in their mood and fatigue throughout the day, ignoring that they have signs of depression. Ultimately, social media had become a means through which people share their life-situations and daily experiences. This opens up the opportunity to use this content for the detection of people who suffer from depression from their profile information. Detecting depression from social media content is a complex problem. Different types of people manifest their depression differently and using a different emotional tone. Motivated by this problem, in this research work we explore the use of profile information together with the emotional polarity of their publications. For the proposed method in this thesis, two approaches are considered, in the first one we work with the profile information considering two alternatives to use this information: as additional attributes in the representation and as specific classifiers; In addition, two different text representations are used, one based on words and the other based on emotions. In the second approach, the polarities of the publications posted by the users are integrated to build a new enriched representation with that information. As a last variant, a classification scheme that combines the two previous approaches is explored. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2020-10 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Titla Tlatelpa, J.J., (2020), Detección de depresión en redes sociales considerando información del perfil de los usuarios, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| CIENCIA DE LOS ORDENADORES | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Computacionales |
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