Mestrado (2022-em andamento)

• Título do projeto: Aprendizado multitarefa para classificação automática de postagens depressivas em redes sociais online

• Nível: Mestrado

• Agência financiadora: CAPES

• Orientador: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli

Trabalho de Conclusão de Curso (2021)

• Título do projeto: Detecção automática de postagens possivelmente depressivas em redes sociais

• Nível: Trabalho de Conclusão de Curso

• Resumo: A depressão é uma das questões de saúde mental mais preocupantes da atualidade. No Brasil, em 2019, 10,2% da população adulta relatou ter sido diagnosticada com depressão segundo dados da Pesquisa Nacional de Saúde. Identificar pessoas com perfil possivelmente depressivo permite um acompanhamento adequado por parte dos profissionais de saúde mental. Nesse sentido, as redes sociais online, como o Twitter, podem ser importantes aliadas. Esta monografia apresenta experimentos realizados para a classificação automática de postagens individuais (ou conjuntos de postagens de um mesmo usuário) do Twitter contendo conteúdo que denota algum sintoma de depressão, bem como classificação de postagens depressivas e usuários deprimidos por meio de modelo ensemble composto por classificadores de sintomas. A classificação com regressão logística apresentou os melhores resultados em ambas as tarefas de classificação de sintomas e depressão (F 1 média de 57% no caso da primeira, F 1 de 64% no caso da segunda). Este trabalho é parte do projeto Amive (Auxílio Regular FAPESP #20/05157-9).

• Orientador: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli

• Publicação decorrente deste trabalho:

  • MENDES, Augusto Rozendo. Detecção automática de postagens possivelmente depressivas em redes sociais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15174 .

Iniciação Científica (2020-2021)

• Título do projeto: Classificação automática de postagens depressivas em redes sociais online

• Nível: Iniciação Científica

• Breve descrição: Detecção de postagens possivelmente depressivas em mídias sociais utilizando técnicas de PLN e AM.

• Agência financiadora: CNPq (PIBIC)

• Orientador: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli

• Publicação decorrente deste trabalho:

  • MENDES, Augusto R.; PASSADOR, Rafael V. P.; CASELI, Helena M.. Identificando sintomas de depressão em postagens do Twitter em português do Brasil. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E DA LINGUAGEM HUMANA (STIL), 13. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021. p. 162-171. DOI: https://doi.org/10.5753/stil.2021.17795.

Contato

• augusto_r_mendes AT hotmail.com