| dc.contributor.author | Colombo-Mendoza, Alexis Eduardo | |
| dc.contributor.author | Alor-Hernández, Giner | |
| dc.contributor.author | Salas-Zárate, María del Pilar | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-08T15:28:41Z | |
| dc.date.available | 2023-01-08T15:28:41Z | |
| dc.date.issued | 2021-06-30 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/719 | |
| dc.description | Los trastornos mentales son altamente estigmatizados en la población, por lo que las personas afectadas están motivadas a ocultar sus síntomas. Actualmente un gran sector de la población, debido a este estigma hace uso de las redes sociales para hablar sobre trastornos o enfermedades que estén sufriendo. Dado esto, se requieren herramientas tecnológicas que, con base en la información publicada por usuarios en sus redes sociales, se haga una detección temprana de trastornos mentales.
Existe literatura que se centra en el uso de las redes sociales para analizar su información y tratar de realizar detección de trastornos, además se estima que en México el 18% de la población de entre 15 y 64 años padecen al menos un trastorno mental. Teniendo en cuenta esto, en el presente documento se tiene como objetivo realizar un módulo que permita extraer conocimiento directamente de las redes sociales y por medio de técnicas de aprendizaje automático realice inferencias que
permitan saber si el usuario sufre de algún trastorno. Específicamente se propuso la realización de un módulo web, que a su vez hace uso de servicios web desarrollados y alojados en la nube, los cuales extraen las publicaciones directamente de las redes sociales de los usuarios y mediante técnicas y mecanismos de cálculo de polaridad y extracción de emociones, se realizan análisis sobre dichas publicaciones y finalmente calcula y otorga un pronóstico de depresión para el usuario analizado.
Este trabajo beneficia a investigadores que se dediquen a la misma área objeto del estudio de este trabajo, desarrolladores que aborden la necesidad de consumir APIs, o que busquen la realización de APIs propias. También beneficia claro está, a la población en general, ya que es importante hacer énfasis en cuidar nuestra salud mental, para que se beneficia nuestra salud en general. Además, desarrollando tecnología que apoye al área de la salud se beneficia a los especialistas de la salud,
específicamente a los expertos en psicología y psiquiatría, sirviendo como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones. | es |
| dc.description.abstract | Los trastornos mentales son altamente estigmatizados en la población, por lo que las personas afectadas están motivadas a ocultar sus síntomas. Actualmente un gran sector de la población, debido a este estigma hace uso de las redes sociales para hablar sobre trastornos o enfermedades que estén sufriendo. Dado esto, se requieren herramientas tecnológicas que, con base en la información publicada por usuarios en sus redes sociales, se haga una detección temprana de trastornos mentales.
Existe literatura que se centra en el uso de las redes sociales para analizar su información y tratar de realizar detección de trastornos, además se estima que en México el 18% de la población de entre 15 y 64 años padecen al menos un trastorno mental. Teniendo en cuenta esto, en el presente documento se tiene como objetivo realizar un módulo que permita extraer conocimiento directamente de las redes sociales y por medio de técnicas de aprendizaje automático realice inferencias que
permitan saber si el usuario sufre de algún trastorno. Específicamente se propuso la realización de un módulo web, que a su vez hace uso de servicios web desarrollados y alojados en la nube, los cuales extraen las publicaciones directamente de las redes sociales de los usuarios y mediante técnicas y mecanismos de cálculo de polaridad y extracción de emociones, se realizan análisis sobre dichas publicaciones y finalmente calcula y otorga un pronóstico de depresión para el usuario analizado.
Este trabajo beneficia a investigadores que se dediquen a la misma área objeto del estudio de este trabajo, desarrolladores que aborden la necesidad de consumir APIs, o que busquen la realización de APIs propias. También beneficia claro está, a la población en general, ya que es importante hacer énfasis en cuidar nuestra salud mental, para que se beneficia nuestra salud en general. Además, desarrollando tecnología que apoye al área de la salud se beneficia a los especialistas de la salud,
específicamente a los expertos en psicología y psiquiatría, sirviendo como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones. | 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.title | Desarrollo de un módulo para la extracción de conocimiento en medios sociales para la identificación y detección de trastornos mentales | es |
| dc.type | Thesis | es |
