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://www.riem.facmed.unam.mx:90/ojs/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: http://www.revistas.unam.mx/front/

883.#.#.a: Revistas UNAM

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

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

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

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

856.4.0.u: http://www.riem.facmed.unam.mx:90/ojs/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). Scrutiny of depressión and anxiety on Twitter through a word analysis program. Medical Education Research Journal; Vol 4 No 13, 2015; 16-21. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4118344

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

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

561.1.#.a: Facultad de Medicina, UNAM

264.#.0.c: 2015

264.#.1.c: 2019-08-12

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, fecha de asignación de la licencia 2019-08-12, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico riem@unam.mx

884.#.#.k: http://www.riem.facmed.unam.mx:90/ojs/index.php/riem/article/view/316

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

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Introduction: Twitter is the second most used social network in the country, with about 10.2 million users. It is possible that mood may be reflected in texts posted by users of Twitter. A group of specialists designed a software that attempted to analyze the statements posted on Twitter and to detect various components of personality. The study focused on ascertajning whether it is possible to use these postings as elements for depression or anxiety, and comparing the consistency between the interpretation of software testing and in vivo using a standardized diagnostic inventory. Methods: A correlational comparative study with convenience sampling of 18 to 24 year old medical students from the Autonomous Metropolitan University who have active Twitter accounts by applying, in person, the Depression and Beck Anxiety Inventories. Once applied, it was used in the accounts of Twitter Software Analyze Words for the analysis of their postings. The results were downloaded and analyzed using the SPSS program. Results: The minimum score for the Beck Anxiety Inventory was O, the maximum was 29, and the mean was 9.37. For depressjon, the minimum was O, the maximum 20, and the mean 4.94. For the tests performed by the Words Analyze software for anxiety, the Iowest result was 19, a maximum of 99, and a mean of 54.58. A minimum of 35, a maximum of 66, cnd a mean of 51.89 was obtained for depression. A value of Pearson correlation of —. 197 was obtained for anxiety in the analysis with the Beck inventory and Analyze Words software. Similarly, Pearson R value of .047 was obtained in the same tests for depression. Conclusions: There is no agreement between the results, and it is considered that the software is designed for the V.S. population and postings by Mexican users do not project their emotions as it does for American: and would not have the necessary characteristics to determine mood. In conclusion this study shows that Tlitter is not a diagnosis indicator of probable depressive or anxiety disorders.   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: Medical Education Research Journal; Vol 4 No 13 (2015); 16-21

773.1.#.o: http://www.riem.facmed.unam.mx:90/ojs/index.php/riem

046.#.#.j: 2021-09-28 00:00:00.000000

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

758.#.#.1: http://www.riem.facmed.unam.mx:90/ojs/index.php/riem

handle: 6487204dd87aa4bf

856.#.0.q: application/pdf

file_creation_date: 2015-01-20 20:26:15.0

file_modification_date: 2015-01-20 20:43:25.0

file_name: 6cb485ebb4ea259ae6879558f0748bdef6f76599ee63d27b581bd3afc3356f64.pdf

file_pages_number: 6

file_format_version: application/pdf; version=1.6

file_size: 376530

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

last_modified: 2021-11-09 23:50:00

license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es

license_type: by-nc-nd

No entro en nada

No entro en nada 2