Title

Cuantificación y predicción de posibles casos de depresión en usuarios de Twitter utilizando machine learning

Author

ENRIQUE ISIDORO VAZQUEZ RAMOS

Contributor

SABINO MIRANDA JIMENEZ (Thesis Adviser)

Eric Sadit Téllez Avila (Thesis Adviser)

Access level

Open Access

Summary or description

En el presente trabajo de investigación se abordarán conceptos enfocados a la creación y aplicación de un modelo de machine learning 1 alimentado por un corpus de tweets que dará como resultado una herramienta para poder predecir posibles casos de depresión en personas. Durante el transcurso del proyecto se estarán detallando las herramientas, teorías, análisis, procesos y resultados llevados a cabo para la realización de dicho modelo. En resumen, el trabajo se divide en 5 capítulos, en el primero se explica el planteamiento en general, la motivación y problemática, los objetivos y la contribución que se aportará al lector. El segundo capítulo muestra los conceptos y definiciones básicas que se deben tener para la construcción del modelo de machine learning, aquí mismo se muestran algunos estudios previos que diversos investigadores han realizado similares al que se aplica en esta investigación. En el tercer capítulo se habla acerca de la metodología que se aplicará, haciendo énfasis en los datos, herramientas y procedimiento. El cuarto capítulo define la estructura de los datos y da a conocer los resultados obtenidos de los experimentos realizados. Finalmente, en el quinto y último capítulo se podrán leer las conclusiones del proyecto, así como las áreas de oportunidad que surgieron al completarlo.

Publisher

INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación

Publish date

June 16, 2022

Publication type

Other

Master Degree Work

Publication version

Published Version

Format

application/pdf

Language

Spanish

Citation suggestion

Vázquez Ramos, Enrique Isidoro.(2022). Cuantificación y predicción de posibles casos de depresión en usuarios de Twitter utilizando machine learning. [Tesis maestría, INFOTEC].

Source repository

Repositorio Institucional de INFOTEC

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