Pantheon Repositorio Institucional
Recopila, preserva y difundi la producción académica digital en todas las áreas del conocimiento.
Comprende los activos del repositorio, además de tesis y disertaciones en la UFRJ, artículos científicos, libros electrónicos, capítulos de libros y trabajos presentados en eventos para los profesores, investigadores, personal administrativo y estudiantes de maestría y doctorado.
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/11422/16693| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Framework baseado em big data e machine learning para identificação de ideação suicida de usuários do Twitter |
| Autor(es)/Inventor(es): | Luna, Gabriel de Sapienza Crespo, Felipe Tomazelli Damasceno, Rodrigo Paiva |
| Tutor: | Sampaio, Jonice de Oliveira |
| Resumen: | O pensamento suicida é um dos problemas de saúde mental mais graves enfrentados pela sociedade. São diversos fatores de riscos envolvidos que podem levar ao acometimento do suicídio. Alguns destes são: depressão, isolamento social e a ansiedade. A utilização de ferramentas para realizar a detecção precoce desses fatores auxiliam na prevenção ou redução desses números de suicídios. Com o advento das redes sociais, os usuários começaram a expressar seus pensamentos abertamente para outros indivíduos frequentadores dessas páginas. Este trabalho apresenta uma proposta de framework utilizando o Twitter como base, para analisar melhor a ideação suicida, auxiliando na identificação de pessoas em risco potencial de suicídio. Os dados são coletados em tempo real por meio da API do Twitter, tweepy. Com o auxílio de diversas ferramentas conhecidas no mercado de Big Data, pode-se realizar uma análise dos tweets em tempo real. O objetivo final da framework será distinguir os tweets, de forma automática, entre a ideação suicida ou não. |
| Materia: | Redes sociais Twiter Big data analise de sentimento Framework Inteligência artificial Suicídio |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 14-mar-2022 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| GSLuna.pdf | 1.32 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.