Identificação de sintomas de depressão por meio de dados de mídias sociais: um cenário de aplicação de análises de redes sociais

Identificação de sintomas de depressão por meio de dados de mídias sociais: um cenário de aplicação de análises de redes sociais", é o tema da próxima palestra que será oferecida no seminário organizado pelo Programa de Pós-Graduação (PPG-LNCC). A palestra será conduzida por Silas Pereira, Professor pesquisador da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ . O evento ocorrerá na segunda-feira (08), às 14h.

O foco da palestra será a utilização de mídias sociais para buscar ajuda, orientação e compreensão sobre o transtorno depressivo. No entanto, lidar com dados sobre tal transtorno pode ser um desafio pela sensibilidade do domínio do conteúdo, ou mesmo pela dificuldade de encontrar dados a respeito do tema. O transtorno depressivo é um dos que mais incapacita, afetando diversas pessoas. Identificar seus sintomas é crucial para aumentar as chances de recuperação. As redes sociais, onde muitos compartilham informações sobre saúde, podem ser úteis para expressar e buscar apoio para transtornos depressivos.

Durante a palestra será apresentado um método para detectar sintomas de depressão através da análise de conteúdo gerado nas redes sociais. Validando as diferentes abordagens de classificação com profissionais de saúde, desenvolvemos um modelo de ensemble stacking para classificar postagens nas redes sociais, usando métricas LIWC, destacando sua funcionalidade e praticidade.

Assim como nas edições anteriores, as palestras são gratuitas e abertas ao público em geral. Os seminários acontecem de forma híbrida. No modelo online a transmissão será pelo aplicativo Zoom, e ao vivo pelo canal do LNCC no YouTube. Já no modelo presencial, a palestra ocorre no auditório B da instituição.

Breve Currículo

Doutor em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) (concluído em 2023), Mestre em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (2016) e Graduado em Sistemas de Informação pela Universidade do Grande Rio (2011).

Atualmente, exerce a função de professor substituto na UFRJ, além de participar como pesquisador do Laboratório CORES (Laboratório de Computação Social e Análise de Redes Sociais), onde conduz pesquisas multidisciplinares para o entendimento, simulação e fomento às interações sociais.

Sua experiência na indústria inclui passagens pela IBM Research e IPEA. Possui uma sólida experiência na área de sistemas de informação aplicados à saúde mental, análise de redes sociais e bancos de dados, com foco especial nos seguintes temas de pesquisa: detecção de sintomas de depressão, análise de redes sociais, bancos de dados relacionais e NoSQL, modelagem de grafos, informática em saúde mental e análise textual.