Publicado em: 13/10/2020

Mestranda recebe prêmio do SBBD 2020

Artigo da mestranda Vanessa Borba de Souza agraciado com o prêmio de melhor artigo do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2020)

O artigo intitulado “Characterization of Anxiety, Depression, and their Comorbidity from Texts of Social Networks”, da mestranda do PPGC Vanessa Borba de Souza, orientado pela Professora Associada do Instituto de Informática da UFRGS, Karin Becker, com a colaboração do Professor Adjunto do INF, Jéferson Nobre, foi agraciado com o Prêmio José Mauro Volkmer de Castilho de melhor artigo do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2020). O nome do prêmio, concedido desde 1998, é uma homenagem ao estimado Prof. Castilho, professor do INF, um dos pesquisadores pioneiros na área de Banco de Dados no país.
Financiada com o apoio da FAPERGS, a pesquisa visa encontrar padrões em como as pessoas se expressam em redes sociais quando enfrentam condições de ansiedade ou depressão. Os dados são extraídos de uma rede social e foram eliminadas todas expressões óbvias, como “estou deprimido” ou “estou ansioso”. Isto torna a busca de padrões muito complexa, em particular, em relação à comorbidade. Assim, os pesquisadores combinaram técnicas de aprendizado profundo com premissas distintas, como redes convolucionais e recorrentes, e adotaram a ideia de um comitê de classificadores especializados em identificar e diferenciar estas condições.
“O mestrado da Vanessa Borba de Souza tem os primeiros resultados concretos na classificação destas condições e de sua comorbidade. Tenho outros alunos pesquisando técnicas avançadas de tratamento de linguagem natural em
identificação de sentimentos a situações extremas, como pandemia, terrorismo ou tiroteios em massas. Vanessa e eu  trabalhamos muito na parte técnica de usar aprendizado profundo para resolver a questão de classificação destes transtornos. A colaboração com o Prof. Jéferson Nobre, que neste trabalho atua na qualidade de psicólogo, nos deu diretrizes muito importantes para a definição dos classificadores e sua interpretação”, disse a Profª Karin.
Segundo dados da OMS, os casos de depressão subiram cerca de 20% na última década, o que torna a doença mais incapacitante do mundo. Sua identificação precoce permite delinear tratamentos adequados ou mecanismos de apoio. Tentar identificar condições mais leves e sua relação com a evolução em quadros depressivos é uma forma de reduzir o risco de suicídio e automutilação.
“Para mim, receber este prêmio é uma uma grande emoção. O Prof. Castilho foi meu mestre na graduação e mestrado, influenciando imensamente a minha carreira. É uma honra receber um prêmio com seu nome! Poucos
pesquisadores receberam este prêmio mais de uma vez: recebi duas vezes (2018 e 2020), então, é uma grande felicidade e um reconhecimento por tantos anos de dedicação à pesquisa em dados”, destaca Karin Becker que complementa ao falar dos desdobramentos do trabalho sobre a pretensão da evolução da pesquisa para “encontrar sinais de evolução da depressão. Também queremos usar estes métodos para ganhar insights sobre cada condição mental e sua comorbidade, a partir da interpretação dos padrões encontrados”.

Confira o artigo completo em https://sbbd.org.br/2020/wp-content/uploads/sites/13/2020/09/Characterizing-Anxiety-ST7.pdf.