IDENTIFICAÇÃO DE PERFIS COM IDEAÇÃO SUICIDA NAS REDES SOCIAIS

Resumo

O suicídio está entre as principais causas de morte no mundo, a frente de câncer de mama, guerra e homicídio e sendo a segunda principal causa de morte entre pessoas com 15 a 29 anos. No mundo, cerca de 800.000 pessoas morrem todos os anos. O presente trabalho tem como objetivo geral, obter um instrumento capaz de identificar perfis de brasileiros, que contenham ideação suicida ( pensamento recorrente de cometer suicídio ) no Twitter por meio de postagens de texto. Os dados utilizados neste estudo foram extraídos de um banco de dados da rede social Twitter, utilizando sua Application Programming Interface ( API ). O texto coletado é identificado como positivo, se existe algum indício de ideação suicida, caso contrário, negativo. Também é identificado a emoção: alegria, medo, tristeza, raiva, desgosto e surpresa. A identificação é realizada manualmente pelo autor. Os dados coletados são submetidos ao pré-processamento. Esta etapa é composta pelos seguintes estágios: transformação do texto para letras minúsculas, remoção da acentuação, remoção dos caracteres especiais, remoção das stopwords e remoção de sufixos e/ou prefixos de palavras. Por fim, a base de dados é submetida aos algoritmos naive bayes, k-means, SVM e árvore de decisão, separadamente. O desempenho de cada é comparado por meio da acurácia, precisão e recall. Como resultado parcial o naive bayes obtém melhor resultado com acurácia de 0.58. Para trabalhos futuros será testado o desempenho de redes neurais artificiais.