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Título :	DESARROLLO DE UN MODULO PARA LA IDENTIFICACION DE ANSIEDAD EN REDES SOCIALES APLICANDO TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Autor :	COTLAME APALE, ECLISERIO J.
Fecha de publicación :	2023-07-31
Editorial :	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descripción :	Los trastornos mentales como la ansiedad afectan la calidad de vida de una gran cantidad de personas en todo el mundo y tienen un impacto significativo en la vida de quienes los padecen, afectan su capacidad para funcionar en situaciones sociales, académicas y laborales y causan un grave deterioro en el estado de ánimo. La ansiedad es uno de los trastornos más comunes en el mundo al ser una respuesta natural del cuerpo ante situaciones estresantes, sin embargo, cuando se vuelve intensa y frecuente, llegan a terminar hasta en pérdida de vidas. La atención y el tratamiento de la ansiedad es limitada debido a la estigmatización de la salud mental, comúnmente, las personas que sufren de algún trastorno mental no buscan ayuda profesional, en lugar de eso, a menudo recurren a los recursos en línea para compartir sus problemas y obtener apoyo sin estar expuesta su identidad, por esta razón, identificar los signos de ansiedad de manera temprana ayuda a las personas a buscar tratamiento y apoyo profesional. En el presente trabajo de tesis se propuso el desarrollo de un módulo web para la identificación de ansiedad en redes sociales aplicando técnicas de Inteligencia Artificial. El módulo permite extraer las emociones de las publicaciones mediante la API de MeaningCloud®, para predecir si una persona presenta síntomas de ansiedad o no, permitiendo visualizar los resultados a través de gráficas. El principal beneficio del módulo que se desarrolló es que realiza análisis de ansiedad con base en publicaciones en redes sociales para identificar automáticamente indicadores de ansiedad, lo que impacta positivamente en la salud de las personas y brinda a las personas la oportunidad de buscar ayuda profesional antes de que la situación se agrave.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones:	Maestría en Sistemas Computacionales

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