El análisis de cantidades de datos cada vez más voluminosas, veloces y variadas, aunque sea a distintas velocidades, no es solo una realidad patente y permanente. También trasciende meras aplicaciones de índice matemático, estadístico y contable-financiero, aunque nada esté absolutamente disperso. La digitalización de la sociedad y la mayo dependencia de los individuos de la “red de redes”, tanto para bien como para mal nos permiten extraer información que permita elaborar un perfil de cierta envergadura sobre estos, sin necesidad de someterle a un complejo interrogatorio (por ejemplo). Esto mismo nos motiva a elaborar un prototipado que, de manera desinteresada y plenamente constructiva, contribuya al desarrollo de la telemedicina y otras aplicaciones tecnológicas relacionadas con las distintas especialidades de la misma (e-Health, obedeciendo al anglicismo). En nuestro caso, Psiquiatría y Psicología serán las más beneficiadas. Concretamente, implementamos un sistema de análisis de sentimientos mediante aprendizaje supervisado, a fin de clasificar por medio de la predicción, partiendo de un conjunto de datos entrenado. Queremos que se pueda clasificar, con la mayor exactitud posible, unos mensajes, según la positividad o la negatividad sentimental que quede reflejada en estos. Al mismo tiempo, se aplica una serie de técnicas de visualización que facilitan al interesado, en principio un facultativo sanitario, la comprensión de lo que no dejan de ser indicadores que le ayuden a determinar el diagnóstico de un posible paciente con problemas psiquiátricos, si es que, simplemente, no se trata de prevenir otros males mayores.
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