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dc.creatorMOURA, Ivan Rodrigues de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4034180512792091por
dc.contributor.advisor1SILVA, Francisco José da Silva e-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0770343284012942por
dc.contributor.advisor-co1COUTINHO, Luciano Reis-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5901564732655853por
dc.contributor.referee1SILVA, Francisco José da Silva e-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0770343284012942por
dc.contributor.referee2COUTINHO, Luciano Reis-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5901564732655853por
dc.contributor.referee3SOARES NETO, Carlos de Salles-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1512846862093142por
dc.contributor.referee4CAMARGO, Raphael Yokoingawa de-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5519687175393434por
dc.date.accessioned2022-10-11T13:54:41Z-
dc.date.issued2020-02-17-
dc.identifier.citationMOURA, Ivan Rodrigues de. Monitoramento ubíquo da saúde mental: detectando padrões de sociabilidade enriquecidos por contexto através do processamento de eventos complexos. 2020. 111 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2020.por
dc.identifier.urihttps://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4145-
dc.description.resumoTradicionalmente, o monitoramento de indivíduos com transtornos mentais é realizado por meio de reuniões presenciais com profissionais especializados em saúde mental. Hoje, no entanto, os métodos computacionais podem usar dispositivos ubíquos (e.g., smartphones e tecnologias vestíveis) para monitorar comportamentos sociais relacionados à saúde mental, em vez de depender de autorrelatos. Esses dispositivos representam uma fonte valiosa de dados contextuais que permitem a identificação das atividades sociais vivenciadas pelos indivíduos em sua rotina diária. Portanto, o uso dessas tecnologias para identificar o hábito de atividades sociais permite o reconhecimento de comportamentos sociais anormais que podem ser indicativos de transtornos mentais. Por esse motivo, este estudo apresenta uma nova abordagem para monitorar a saúde mental por meio da conscientização da situação social. Este trabalho apresenta um algoritmo capaz de detectar padrões de sociabilidade, ou seja, caracteriza os períodos do dia em que o indivíduo se socializa habitualmente. O reconhecimento da rotina social é realizado sob diferentes condições de contexto (e.g., dia útil e fim de semana), o que permite diferenciar comportamentos sociais anormais das mudanças nos hábitos sociais esperadas em determinadas situações. A solução apresentada também é capaz de identificar mudanças nos padrões sociais que podem ser indicativos da presença de transtornos mentais. A implementação do algoritmo proposto utilizou a combinação da abordagem de Mineração de Padrões Frequentes com o Processamento de Eventos Complexos, o que permite a realização do processamento contínuo do fluxo de dados sociais. A avaliação realizada demonstrou que o reconhecimento baseado em contexto fornece uma melhor compreensão da rotina social, indicando também que a solução proposta é capaz de detectar padrões de sociabilidade semelhantes a um algoritmo em lote. Além disso, foi validado o desempenho do mecanismo de detecção de mudanças no comportamento social.por
dc.description.abstractTraditionally, the monitoring of individuals with mental disorders is conducted through face-to-face meetings with professionals specialized in mental health. Today, however, computational methods can use ubiquitous devices (e.g., smartphones and wearable technologies) to monitor social behaviors related to mental health rather than relying on self-reports. These devices represent a valuable source of contextual data that allows the identification of the social activities experienced by individuals in their daily routine. Therefore, the use of these technologies to identify social activities habit enables the recognition of abnormal social behaviors that may be mental disorders indicative. For this reason, this study presents a new approach to monitoring mental health through social situation awareness. This work introduces an algorithm capable of detecting sociability patterns, i.e., it characterizes the periods of the day when the individual socializes habitually. The recognition of social routine is performed under different context conditions (e.g., workday and weekend), which allows differentiating abnormal social behaviors from changes in social habits expected in certain situations. The solution presented is also able to identify changes in social patterns that may be indicative of mental disorders presence. The implementation of the proposed algorithm used the combination of the Frequent Patterns Mining approach with the Complex Events Processing, which allows the realization of the continuous social data stream processing. The evaluation performed demonstrated that context-based recognition provides a better understanding of the social routine, also indicating that the proposed solution is capable of detecting sociability patterns similar to a batch algorithm. Additionally, it was validated the performance of the social behavior change detection mechanism.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2022-10-11T13:54:41Z No. of bitstreams: 1 IvanMoura.pdf: 1243466 bytes, checksum: ce41f0e76a312c904c6340a53a004450 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-10-11T13:54:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IvanMoura.pdf: 1243466 bytes, checksum: ce41f0e76a312c904c6340a53a004450 (MD5) Previous issue date: 2020-02-17eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCETpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectsaúde mental;por
dc.subjecttranstornos mentais;por
dc.subjectcomputação ubíqua;por
dc.subjectcomputação móvel;por
dc.subjectpadrões de sociabilidade;por
dc.subjectmental health;eng
dc.subjectmental disorders;eng
dc.subjectjubiquitous computing;eng
dc.subjectmobile computing;eng
dc.subjectsociability pattern.eng
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCiências da Saúdepor
dc.titleMonitoramento ubíquo da saúde mental: detectando padrões de sociabilidade enriquecidos por contexto através do processamento de eventos complexos.por
dc.title.alternativeUbiquitous mental health monitoring: detecting context-enriched patterns of sociability through complex event processing.eng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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