IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES EM REDES SOCIAIS ONLINE PARA O SUPORTE A POLÍTICAS DE SAÚDE MENTAL NO BRASIL: UMA REVISÃO DA LITERATURA

Descrição

O ecossistema digital contemporâneo transformou as Redes Sociais On-line (RSO) em espaços centrais para a disseminação e o consumo de informações sobre saúde mental, cuja profusão e complexidade exigem abordagens metodológicas robustas que aliem o rigor científico a ferramentas computacionais avançadas. Neste contexto, o presente projeto, de delineamento em métodos mistos (qualitativo e quantitativo), investiga as narrativas audiovisuais publicadas no TikTok e no Instagram Reels com foco em quatro quadros clínicos específicos: Transtorno Dissociativo de Identidade, Transtorno de Pânico, Bulimia Nervosa e Anorexia Nervosa. Para tanto, o estudo estrutura-se a partir dos seguintes objetivos: (1) realizar o levantamento e a categorização do conteúdo digital sobre os referidos transtornos nas plataformas selecionadas; (2) avaliar a interação entre a produção científica consolidada em saúde mental e as narrativas apresentadas nas RSO, identificando lacunas e convergências; (3) desenvolver e treinar um modelo de Inteligência Artificial (IA), fundamentado na avaliação sistemática de codificadores humanos, voltado para a classificação automatizada de vídeos sobre os transtornos; e (4) comparar a performance classificatória do modelo de IA com a avaliação humana, mapeando taxas de concordância, discrepâncias e limitações tecnológicas. Ao integrar perspectivas da Ciberpsicologia à Ciência da Computação, o estudo emprega a IA não apenas como ferramenta de processamento em larga escala, mas como instrumento metodológico central para qualificar a compreensão da saúde mental na era digital.