| dc.contributor.author | Colombo-Mendoza, Alexis Eduardo | |
| dc.contributor.author | Alor-Hernández, Giner | |
| dc.contributor.author | Salas-Zárate, María del Pilar | |
| dc.contributor.author | Sánchez-Cervantes, José Luis | |
| dc.contributor.author | Rodríguez-Mazahua, Lisbeth | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-08T14:49:41Z | |
| dc.date.available | 2023-01-08T14:49:41Z | |
| dc.date.issued | 2021-02-02 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/716 | |
| dc.description | Hoy en día, en la literatura existente se demuestra que la inteligencia artificial, específicamente, las técnicas de aprendizaje
automático, obtienen resultados satisfactorios, y se encuentran en pleno auge para seguir mejorando su rendimiento. Asimismo, en la actualidad las personas que sufren de algún trastorno mental, no buscan la ayuda profesional por el alto estigma que
representan en nuestra sociedad, en lugar de ello, últimamente han optado por realizar comentarios relacionados a sus
enfermedades o padecimientos a través de las redes sociales. En concreto, a través del análisis de sentimientos, extracción de
emociones, en conjunto con mecanismos para pronosticar depresión, es posible descubrir si una persona sufre algún grado
de depresión o ansiedad analizando directamente sus publicaciones en redes sociales, con el objetivo de funcionar
como una herramienta complementaria para expertos de la salud que sirva como soporte para la toma de decisiones. Por lo tanto, realizar análisis a las publicaciones de un usuario en sus redes sociales permite, entre otras cosas, realizar un pronóstico de los trastornos mentales que es posible que esté sufriendo. | es |
| dc.description.abstract | Hoy en día, en la literatura existente se demuestra que la inteligencia artificial, específicamente, las técnicas de aprendizaje
automático, obtienen resultados satisfactorios, y se encuentran en pleno auge para seguir mejorando su rendimiento. Asimismo, en la actualidad las personas que sufren de algún trastorno mental, no buscan la ayuda profesional por el alto estigma que
representan en nuestra sociedad, en lugar de ello, últimamente han optado por realizar comentarios relacionados a sus
enfermedades o padecimientos a través de las redes sociales. En concreto, a través del análisis de sentimientos, extracción de
emociones, en conjunto con mecanismos para pronosticar depresión, es posible descubrir si una persona sufre algún grado
de depresión o ansiedad analizando directamente sus publicaciones en redes sociales, con el objetivo de funcionar
como una herramienta complementaria para expertos de la salud que sirva como soporte para la toma de decisiones. Por lo tanto, realizar análisis a las publicaciones de un usuario en sus redes sociales permite, entre otras cosas, realizar un pronóstico de los trastornos mentales que es posible que esté sufriendo. | es |
| dc.description.sponsorship | TECNM
CONACYT
PRODEP | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico de Orizaba | es |
| dc.subject | inteligencia artificial | es |
| dc.subject | trastornos mentales | es |
| dc.subject | software | es |
| dc.title | Desarrollo de un módulo para la extracción de conocimiento en medios sociales para la identificación y detección de trastornos mentales | es |
| dc.type | Presentation | es |
