Detección temprana de posibles casos de depresión en Colombia mediante el análisis de tendencias en Twitter

Fernández Forero, Julián Enrique

Publicación:
Detección temprana de posibles casos de depresión en Colombia mediante el análisis de tendencias en Twitter

dc.contributor.advisor	Castillo Castelblanco, Sergio Fernando
dc.contributor.author	Fernández Forero, Julián Enrique
dc.date.accessioned	2024-03-04T00:45:42Z
dc.date.available	2020
dc.date.available	2024-03-04T00:45:42Z
dc.date.created	2020
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	Considerada por la Organización Mundial de la Salud como uno de los trastornos más debilitantes para el ser humano, la depresión se ha convertido en un problema de salud pública por el impacto que tiene en el individuo, su familia y la comunidad. Los trastornos mentales y neurológicos representan el 22% de la carga total de enfermedades en América latina y el Caribe (OPS) y representan una elevada carga de la enfermedad en términos de morbilidad, mortalidad y discapacidad. Por otra parte, las personas utilizan cada vez más las plataformas de redes sociales para compartir sus pensamientos, deseos más profundos y expresar su opinión sobre asuntos sociales. Las publicaciones en estos sitios se realizan de forma natural y, por lo tanto, ofrecen una solución a la manipulación que a menudo encuentran los cuestionarios de depresión autoinformados. De esta manera las redes sociales proporcionan un medio para capturar el estado mental presente de un individuo, e incluso son efectivas para representar sentimientos de inutilidad, culpa, impotencia y los niveles de odio hacia uno mismo que a menudo caracterizan la depresión clínica. Así, las redes sociales pueden utilizarse para detectar e incluso predecir el trastorno depresivo mayor, y posiblemente incluso complementar y ampliar los enfoques tradicionales para el diagnóstico de depresión.
dc.description.abstractenglish	Considered by the World Health Organization as one of the most debilitating disorders for humans, depression has become a public health problem due to the impact it has on the individual, his family and the community. Mental and neurological disorders represent 22% of the total disease burden in Latin America and the Caribbean (PAHO) and represent a high disease burden in terms of morbidity, mortality and disability. On the other hand, people are increasingly using social media platforms to share their thoughts, deepest desires and express their opinion on social issues. Publications on these sites are made naturally and, therefore, provide a solution to the manipulation often found by self-reported depression questionnaires. In this way social networks provide a means to capture the present mental state of an individual, and are even effective in representing feelings of worthlessness, guilt, helplessness and levels of self-hatred that often characterize clinical depression. Thus, social networks can be used to detect and even predict major depressive disorder, and possibly even complement and expand traditional approaches to the diagnosis of depression.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero de Sistemas
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40407
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject	Inteligencia artificial
dc.subject	Depresión
dc.subject	Twitter.
dc.subject.keyword	Artificial intelligence
dc.subject.keyword	Depression
dc.subject.keyword	Twitter.
dc.title	Detección temprana de posibles casos de depresión en Colombia mediante el análisis de tendencias en Twitter
dc.title.english	Early detection of possible cases of depression in Colombia by analyzing trends on Twitter*
dc.type.coar	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type	Publication