dor_id: 4118344

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Investigación en Educación Médica", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Periódica, Scientific Electronic Library Online (SciELO); Banco de Datos sobre Educación (Iresie); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (RedALyC); Imbiomed

561.#.#.u: http://www.facmed.unam.mx/

650.#.4.x: Medicina y Ciencias de la Salud

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem

351.#.#.b: Investigación en Educación Médica

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/view/316/306

100.1.#.a: Cabrera Arriaga, Tania; Frias Luna, José Adnán; Hernández Flores, Salvador; Inistra Ayllon, Oscar Francisco; Solís Álvarez, Alex Manuel

524.#.#.a: Cabrera Arriaga, Tania, et al. (2015). Escrutinio de depresión y ansiedad en twitter a través de un programa de análisis de palabras. Investigación en Educación Médica; Vol. 4 Núm. 13, 2015: Investigación en Educación Médica; 16-21. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4118344

245.1.0.a: Escrutinio de depresión y ansiedad en twitter a través de un programa de análisis de palabras

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Medicina, UNAM

264.#.0.c: 2015

264.#.1.c: 2015-01-01

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico riem@unam.mx

884.#.#.k: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/view/316

001.#.#.#: 072.oai:ojs2.132.248.204.81:article/316

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Introducción: Twitter es la segunda red social más utilizada en el país con aproximadamente 10.2 millones de usuarios. Es posible que a través de esta, el estado de ánimo pueda verse reflejado en las publicaciones de texto que los usuarios realizan. Un grupo de especialistas diseñó un software que promete analizar los enunciados publicados en Twiitter y detectar diversos componentes de la personalidad. Esta investigación se enfocó en conocer si es posible utilizar estas publicaciones como elementos para detectar depresión o ansiedad, y comparar la congruencia entre la interpretación del software y las pruebas in vivo a través de inventarios de diagnóstico estandarizados.   Método: Se realizó un estudio comparativo correlacional, con muestreo de sujetos por conveniencia a estudiantes de la licenciatura en Medicina de la Universidad Autónoma Metropolitana de edades entre 18 y 24 años que tuvieran cuentas activas de Twitter, se les aplicó en persona los Inventarios de Depresión y Ansiedad de Beck. Una vez aplicados se utilizó en las cuentas de Twitter Software Analyze Words para el análisis de sus publicaciones. Los resultados fueron vaciados y analizados en el programa SPSS.   Resultados: Para el inventario de ansiedad de 3eck el valor mínimo fue O, el máximo 29 y la media 9.37. Para depresión la mínima fue igual a O, el máximo 20 y la media 4.94. Para las pruebas hechas por el software Analyze Words, para ansiedad resultó 19 como mínimo y 99 máximo con una media de 54.58; para depresión se obtuvo un mínimo de 35, máximo de 66 y media de 51.89. En la prueba de correlación de Pearson se obtuvo un valor de —.197 usando como variables el inventario deBeck y el software Analyze Words para ansiedad. De igual manera, se obtuvo en un valor de R de Pearson de .047 en las mismas pruebas para depresión.   Conclusiones: No existe concordancia entre resultados pues se considera que el software está diseñado para la población estadounidense y las publicaciones realizadas por usuarios mexicanos no proyectan sus emociones como lo hacen los norteamericanos y no tendrían las características necesarias para determinar el estado de ánimo. Como conclusión en este estudio, Twitter no muestra ser indicador diagnóstico de probables trastornos depresivos o ansiosos.

773.1.#.t: Investigación en Educación Médica; Vol. 4 Núm. 13 (2015): Investigación en Educación Médica; 16-21

773.1.#.o: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2007-5057; ISSN impreso: 2007-865X

310.#.#.a: Trimestral

300.#.#.a: Páginas: 16-21

264.#.1.b: Facultad de Medicina, UNAM

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Scrutiny of depressión and anxiety on Twitter through a word analysis program

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