Analyse de données textuelles en psychiatrie
Avec la démocratisation des réseaux sociaux et des applications de messagerie, une grande partie de nos interactions sociales se sont digitalisées, notamment vers un format textuel. L’analyse quantitative de ces jeux de données textuelles massifs, grâce à des techniques de machine learning, comme le...
Enregistré dans:
| Udgivet i: | Droit, Santé et Société | 3-4 | 3 | 2018-06-12 | p. 47-53 | 2606-6645 |
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| Hovedforfatter: | |
| Format: | Article ou chapitre numérique |
| Sprog: | Français |
| Udgivet: |
2018
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| Fag: | |
| Online adgang: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Summary: | Avec la démocratisation des réseaux sociaux et des applications de messagerie, une grande partie de nos interactions sociales se sont digitalisées, notamment vers un format textuel. L’analyse quantitative de ces jeux de données textuelles massifs, grâce à des techniques de machine learning, comme le deep learning notamment, a engendré de nombreuses innovations technologiques qui sont de nos jours quotidiennement utilisées par des millions d’utilisateurs. Le diagnostic en psychiatrie étant basé, au moins en partie, sur le langage, il semble naturel de s’intéresser à l’utilisation de ces techniques d’analyse de données textuelles dans une approche de santé mentale. Il est donc nécessaire de s’interroger sur les différentes approches méthodologiques et analytiques disponibles, ainsi que leurs potentielles applications dans le domaine de la psychiatrie. |
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