Karin Becker – CIIA-Saúde

Karin Becker
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Informática Aplicada

Pesquisador associado

Informações resumidas do Currículo Lattes

Formação acadêmica
Projetos de pesquisa e desenvolvimento
Artigos em periódicos
Trabalho em congressos
Resumo expandido
Resumo
Orientações

Currículo Lattes atualizado em 22/04/2021

Nome em citações bibliográficas: BECKER, Karin;Becker, Karin;BECKER, K.

Formação acadêmica

Doutorado em Institut D'informatique na Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix em 1993
Mestrado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 1989
Graduado em Curso de Tecnologo em processamento de dados na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 1984

Projetos de pesquisa em andamento

2019 a Atual

Mecanismos para a Identificação de Risco de Evolução para Depressão em Usuários de Redes Sociais com Transtornos Estresse ou Ansiedade Crônicos
A depressão tornou-se um problema de saúde pública mundial, que atinge cerca de 350 milhões de pessoas no mundo, a um custo aproximado de 2,5 trilhões de dólares. O impacto que a depressão tem na sociedade demanda novas estratégias de prevenção e intervenção, sendo que o seu diagnóstico precoce é fundamental. Alguns estudos apontam que a depressão é precedida de transtornos menos graves como a ansiedade/estresse crônicos. Com a popularização da Internet, muitas pessoas têm visto nas redes sociais uma alternativa para dar voz a suas dificuldades e encontrar apoio. Como resultado, um crescente volume de dados contendo expressões comportamentais dos indivíduos está disponível. O objetivo deste projeto é desenvolver técnicas e modelos para identificação de padrões em redes sociais relativos a ansiedade e estresse crônicos, e sua co-ocorrência e/ou evolução para quadros mais graves de depressão. Os modelos devem permitir a caracterização das semelhanças e diferenças destes transtornos em termos de características linguísticas, interações sociais, humor e sentimento, de domínio, bem como de comportamento temporal, possibilitando o desenvolvimento de indicadores de intensidade e de evolução. Propõe-se a investigação da contribuição de arquiteturas de \textit{deep learning} para este propósito, visando incorporar a extração de features como parte da tarefa, a exploração de word embeddings, e a combinação de estratégias de aprendizado distintas (e.g. padrões locais, sequencias) através da combinação de arquiteturas de aprendizado.
Integrantes: Karin Becker (coordenador), Viviane Moreira, Regis Ebling, Jeferson Nobre, Vanessa Borba.

Projetos de desenvolvimento em andamento

Veja todos os projetos no Currículo Lattes

Últimas publicações

Artigos em periódicos

Drink2Vec: Improving the classification of alcohol-related tweets using distributional semantics and external contextual enrichment
2020. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT.

A framework to analyze the emotional reactions to mass violent events on Twitter and influential factors
2020. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT.

Exploring Deep Learning for the Analysis of Emotional Reactions to Terrorist Events on Twitter
2019. Journal of Information and Data Management - JIDM.
A framework for event classification in tweets based on hybrid semantic enrichment
2019. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.

Relating conversational topics and toxic behavior effects in a MOBA game
2018. ENTERTAINMENT COMPUTING.

Multilingual emotion classification using supervised learning: Comparative experiments
2017. Information Processing & Management.

A hierarchical classifier based on human blood plasma fluorescence for non-invasive colorectal cancer screening
2017. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE.

Trabalhos completos em congressos

Combining compact news representations generated using DistilBERT and topological features to classify fake news
2020. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KdMile).
Quarenteners vs. Cloroquiners: a framework to analyze the effect of political polarization on social distance stances
2020. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KdMile).
Characterization of Anxiety, Depression, and their Comorbidity from Texts of Social Networks
2020. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Ranking Hotel Reviews Based on User's Aspects Importance and Opinions
2020. International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR).
Quarenteners vs. Chloroquiners: A framework to analyze how political polarization affects the behavior of groups
2020. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
A Large Parallel Corpus of Full-Text Scientific Articles
2018. International Conference on Language Resources and Evaluation.
UFRGS Participation on the WMT Biomedical Translation Shared Task
2018. Conference on Machine Translation.
Improving the classification of drunk texting in tweets using semantic enrichment
2018. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence.
Caracterização e Comparação das Campanhas do Outubro Rosa e Novembro Azul no Twitter
2018. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Emotion Analysis of Reaction to Terrorism on Twitter
2018. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Improving the classification of events in tweets using semantic enrichment
2017. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
Studying toxic behavior influence and player chat in an online video game
2017. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
MRR: an unsupervised algorithm to rank reviews by relevance
2017. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
Detecção semi-supervisionada de posicionamento em tweets baseada em regras de sentimento
2016. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
An Heuristics-Based, Weakly-Supervised Approach for Classification of Stance in Tweets
2016. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
Experiments with Semantic Enrichment for Event Classification in Tweets
2016. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.
INF-UFRGS-OPINION-MINING at SemEval-2016 Task 6: Automatic Generation of a Training Corpus for Unsupervised Identification of Stance in Tweets
2016. International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval).
Sentiment analysis in tickets for IT support
2016. Working Conference on Mining Software Repositories.
A Framework for Web Service Usage Profiles Discovery
2013. 2013 IEEE International Conference on Web Services (ICWS).

Automatically Determining Compatibility of Evolving Services
2008. IEEE International Conference on Web Services (ICWS).

A pre-processing tool for Web usage mining in the distance education domain
2004. 8th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS).

Resumos expandidos em congressos

Tracking Sentiment Evolution on User-Generated Content: A Case Study on the Brazilian Political Scene
2013. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).
A Flexible Approach for Assessing Service Compatibility at Element Level
2011. Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).
Service Evolution Management Based on Usage Profile
2011. 2011 IEEE International Conference on Web Services (ICWS).

Distance Education: A Web Usage Mining Case Study for the Evaluation of Learning Sites
2003. The 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT'03).
Mail-by-example: a visual query interface for email management
2000. International conference on Advanced Visual Interfaces (AVI2000).

Resumos em congressos

Knowledge based design for KIDS
1985. 36th Joint Conference of the Chugoku Branch of the Japanese Information Processing Society.

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Orientações em andamento

Mestrado

Andre Mediote. Sumarizando opiniões politicamente polarizadas. Início: 2021. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Lana Rossato. Mecanismos para a Identificação de Risco de Evolução para Depressão em Usuários de Redes Sociais com Transtornos Estresse ou Ansiedade Crônicos. Início: 2021. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Carlos Cordoba-Saenz. Interpretabilidade na Detecção de Fake News. Início: 2020. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Regis Ebling. A framework to analyze how political polarization affects the behavior of groups during COVID. Início: 2019. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)

Doutorado

Marcelo Dias. Métodos não supervisionados para identificação de boatos em Redes Sociais. Início: 2020. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)

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