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Análisis del Lenguaje Natural para la Identificación de Alteraciones Mentales en Redes Sociales: Una Revisión Sistemática de Estudios
| Τίτλος: | Análisis del Lenguaje Natural para la Identificación de Alteraciones Mentales en Redes Sociales: Una Revisión Sistemática de Estudios |
|---|---|
| Συγγραφείς: | Ismael Leonardo Mieles Toloza, Jesús Delgado Meza |
| Πηγή: | Revista Politécnica. 53:57-72 |
| Στοιχεία εκδότη: | Escuela Politecnica Nacional, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | Social Psychology, Psychological Language Analysis, Social Sciences, FOS: Humanities, 02 engineering and technology, Depression Detection, FOS: Philosophy, ethics and religion, FOS: Psychology, 03 medical and health sciences, Humanities, Philosophy, 0302 clinical medicine, Sentiment Analysis and Opinion Mining, Psychological Language Analysis in Social Media, Artificial Intelligence, Computer Science, Physical Sciences, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Psychology, Natural Language Processing |
| Περιγραφή: | Las enfermedades mentales constituyen una de las principales causas de angustia en la vida de las personas a nivel individual, y repercuten en la salud y el bienestar de la sociedad. Para captar estas complejas asociaciones, las ciencias computacionales y la comunicación, a través del uso de métodos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en datos recolectados en redes sociales, han aportado prometedores avances para potenciar la atención sanitaria mental proactiva y ayudar al diagnóstico precoz. Por ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura acerca de la detección de alteraciones mentales a través de redes sociales, mediante el uso de NLP en los últimos 5 años, que permitió identificar métodos, tendencias y orientaciones futuras, a través del análisis de 73 estudios, de 509 que arrojó la revisión de documentos extraídos de bases de datos científicas. El estudio reveló que, los fenómenos más comúnmente estudiados, correspondieron a Depresión e Ideación suicida, identificados a través del uso de algoritmos como el LIWC, CNN, LSTM, RF y SVM, en datos extraídos principalmente de Reddit y Twitter. Este estudio, finalmente proporciona algunas recomendaciones sobre las metodologías de NLP para la detección de enfermedades mentales, que pueden ser adoptadas en el ejercicio de profesionales interesados en la salud mental, y algunas reflexiones sobre el uso de estas tecnologías. |
| Τύπος εγγράφου: | Article Other literature type |
| Γλώσσα: | Spanish; Castilian |
| ISSN: | 2477-8990 1390-0129 |
| DOI: | 10.33333/rp.vol53n1.06 |
| DOI: | 10.60692/v95n9-3v262 |
| DOI: | 10.60692/5an32-tdt26 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi.dedup.....c41d6a3a17ee3823147ac4fc01c8d408 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 24778990 13900129 |
|---|---|
| DOI: | 10.33333/rp.vol53n1.06 |