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Automação Inteligente para predição do uso problemático da internet em jovens com base em indicadores físicos e aprendizado de máquina
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-27) Domingos, Elke Samantha da Silva; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Viegas, Carlos Dias; Falcão, Eduardo de Lucena
O uso problemático da internet em crianças e adolescentes é uma preocupação crescente na era digital, pois está frequentemente associado a problemas de saúde mental, como depressão e ansiedade. No entanto, métodos tradicionais para medir esse comportamento geralmente exigem avaliações profissionais, criando barreiras de acesso para muitas famí- lias. Como alternativa, indicadores físicos e de aptidão, como postura, dieta irregular e redução de atividade física, são facilmente acessíveis e podem ser utilizados como proxies para identificar o uso problemático da internet em contextos onde ferramentas de avaliação clínica não estão disponíveis. Este trabalho desenvolveu um modelo preditivo de machine learning com dados de atividade física, comportamentais, psicológicos e gerais de saúde a fim de detectar sinais precoces desse comportamento e seu nível. Os resultados demonstram o potencial de ferramentas acessíveis e baseadas em dados que podem auxiliar em intervenções precoces, promovendo hábitos digitais mais saudáveis e um desenvolvimento mais equilibrado de crianças e adolescentes.