Modelo para la clasificación automática de Tweets identificando condiciones de salud mental en la población de Centroamérica

Diseñar un modelo para la clasificación automática de textos a través del enfoque de aprendizaje automático.

La pandemia del Covid-19, trajó consecuencias negativas para la La población centroamericana, que ha visto afectada su salud física. El miedo, la preocupación y el estrés fueron respuestas normales en la cuarentena por la incertidumbre a lo desconocido, lo que hace comprensible que la población ha experimentado sentimientos o afecciones psicológicas. Las redes sociales eran el medio de comunicación de miles de personas en cuarentena. El mayor uso de las redes sociales para compartir comentarios, contenidos y opiniones hace posible disponer de un gran volumen de información. Twitter, fue una de las redes sociales más utilizadas por su fácil acceso y manipulación. El análisis de tuits requiere de un proceso sistemático para su recolección, transformación y clasificación donde se encuentran diferentes
Se integran herramientas de inteligencia, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo. La clasificación automática de textos tiene como objetivo encontrar una forma adecuada de categorizar los documentos según el atributos que consisten en palabras que describen cada categoría específica. Para por ello, nuestro estudio se realizó con un corpus en español extraído de Twitter para la clasificación automática de textos de los que, a través el enfoque de aprendizaje automático, categorizamos los tuits sobre el Covid 19 en el área centroamericana para saber si la población ha sufrido alguna afectación psicológica.