Características para detecção de depressão com dados do Twitter - Gualberto, Ataíde; Montalvão, Jugurta (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Identificar características relevantes na detecção de pessoas com depressão a partir de postagens no Twitter. Método: Criação da base de dados, aplicação de técnicas de pré-processamento, seleção de características utilizando testes de hipóteses e o classificador AdaBoost, e verificação do tamanho do vocabulário. Resultados: O AdaBoost utilizou 40 classificadores, dos quais 38 verificavam a presença de palavras específicas no texto, atingindo uma acurácia de 73%. Verificou-se que o vocabulário de pessoas com depressão é menor que o de pessoas sem depressão. Conclusão: Verificar a presença de certas palavras nos tweets de pessoas depressivas é suficiente para obter resultados semelhantes a técnicas mais complexas. Além disso, o vocabulário de pessoas com depressão é menor, conforme demonstrado pela abordagem baseada na entropia de Shannon.