Predikcija depresije temeljem objava na društvenim mrežama

diplomski rad

• Naslov (engleski): Prediction of Depression Using Social Media Posts
• Autor: Monika Tenšić
• Mentor: Dijana Oreški (mentor); MBZ: 318615
• Član povjerenstva: Božidar Kliček; MBZ: 95426
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za razvoj informacijskih sustava); Varaždin
• Datum i država obrane: 2019-12-20, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

In this thesis, I use machine learning research for identifying signs of depression in social media posts. Depression and mental health problems, according to numerous studies, are evident in posts on social networks, which means we can use them to predict depression in individuals. In order to choose which type of algorithm is the best one for this application, comparison of different types of model training algorithms has been made. Data models used for training purposes were collected on online databases, created by other individuals. For algorithm development I used Python, and NTLK platform for training, testing and saving the model. Naive Bayes is used to create a classifier, which can detect signs of depression in the text by word analysis.

• Ključne riječi: društvene mreže; strojno učenje; prediktivna analitika
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:252678
• Studijski program: Naziv: Informacijsko i programsko inženjerstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-04-27 07:21:46