A equipe de pesquisa diz que esses sistemas podem ser usados de diversas maneiras, como
Testamos o algoritmo em dois grandes bancos de dadosdados e comparou nossos resultados com outros métodos de detecção de depressão. Em todos os casos, conseguimos superar os métodos existentes em termos de precisão de classificação.
Abdul Sadka, professor e diretor do Instituto Brunel para Futuros Digitais
O algoritmo foi treinado usando dois bancos de dadosdados que contêm o histórico de milhares de usuários do Twitter, bem como informações adicionais sobre a saúde mental desses usuários. 80% das informações de cada banco de dados foram usadas para treinar o bot, e os 20% restantes foram usados para testar sua precisão.
Primeiro, o bot exclui todos os usuários com menos dede cinco tweets, então ele corrige erros de ortografia e abreviações. Em seguida, leva em consideração 38 fatores diferentes, como o uso de palavras positivas e negativas, o número de amigos e seguidores e o número de emojis, para determinar o estado mental e emocional do usuário.
A equipe diz que tal sistema poderia potencialmentepode sinalizar que um usuário está deprimido antes de postar algo publicamente. Isso pode ajudar a informar antecipadamente uma pessoa sobre possíveis problemas de saúde mental.
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