1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Ciência da Computação
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/16693
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorSampaio, Jonice de Oliveira-
dc.contributor.authorLuna, Gabriel de Sapienza-
dc.contributor.authorCrespo, Felipe Tomazelli-
dc.contributor.authorDamasceno, Rodrigo Paiva-
dc.date.accessioned2022-04-13T13:09:45Z-
dc.date.available2023-12-21T03:02:26Z-
dc.date.issued2022-03-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/16693-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes sociaispt_BR
dc.subjectTwiterpt_BR
dc.subjectBig datapt_BR
dc.subjectanalise de sentimentopt_BR
dc.subjectFrameworkpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectSuicídiopt_BR
dc.titleFramework baseado em big data e machine learning para identificação de ideação suicida de usuários do Twitterpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0990344839864230pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6990814025317892pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Mônica Ferreira da-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6380923400551734pt_BR
dc.contributor.referee2França, Juliana Baptista dos Santos-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9341068095520817pt_BR
dc.contributor.referee4Lima Filho, Silas Pereira-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/4567131372970696pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
GSLuna.pdf1.32 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Recommend this item View Statistics


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.