Comportamento do usuário em rede social: mineração de dados com a classificação da severidade depressiva dos usuários com a utilização da escala de depressão de beck BDI-II para a predição de traços depressivos

Resumen

As redes sociais tornaram-se fontes de pesquisas científicas dado ao grande volume 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 comportamento depressivo. Objetivo - Apresentar um Modelo de Regressão Logística Multinomial a 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, exploratória 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 dados 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 probabilidade de um usuário apresentar sintomas depressivos considerando os traços depressivos e seu comportamento na rede social caracterizado por postagens e curtidas. Conclui-se que as predições dos níveis de traços depressivos em rede social representam a capacidade de as ciências atuarem de maneira interdisciplinar a contribuir para a saúde pública em prol do bem-estar social.