Regressão Logística Multinomial: um modelo à partir do comportamento longitudinal do usuário em rede social para a predição de traços depressivos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Caregnato, Maricy
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113434/
Resumo: Introdução - As redes sociais tornaram-se fontes de pesquisas científicas dado ao grande vo- lume de dados registrados pelos usuários em seus perfis sociais, possibilitando a mineração desses dados na produção de novos conhecimentos que podem contribuir na identificação de traços de com- portamento depressivo. Objetivo - Apresentar um Modelo de Regressão Logística Multinomial, à partir do comportamento longitudinal do usuário na rede social, para a predição de probabilidades de traços depressivos. Métodos - De natureza aplicada, com uma abordagem quantitativa, explo- ratória e descritiva quanto aos objetivos, bibliográfica, de levantamento e experimental quanto aos procedimentos. Dados de postagens, curtidas e sintomas depressivos de 692 usuários da rede social Facebook, brasileiros e maiores de 18 anos foram coletados via aplicativo específico. Resultados - Os dados relativos aos sintomas depressivos, obtidos via Inventário de Depressão de Beck, e os da- dos da rede social formaram a base experimental para às análises do modelo de regressão logística multinomial, demonstrado a viabilidade na execução de um modelo capaz de predizer as proba- bilidade de um usuário apresentar sintomas depressivos considerando os traços depressivos e seu comportamento na rede social caracterizado por postagens e curtidas. Conclusões - As predições dos níveis de traços depressivos em rede social representam a capacidade das ciências atuarem de maneira interdisciplinar a contribuir para a saúde pública em prol do bem estar social.