Minería de datos y aprendizaje máquina aplicado en la predicción de salud mental en trabajadores de Tecnologías de la Información

Authors

  • Kori Xiomara Antúnez Palomino Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Ingrid Fiorella Cortez Rosas Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Alexandra Tania Gonzales Julluni Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Mishell Gomez Cavero Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Naysha Solange Santiago Arapa Universidad Nacional Mayor de San Marcos
  • Hugo David Calderon Vilca Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - Perú

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-29-3-4520

Keywords:

Salud mental, predicción de salud mental, minería de datos, trabajadores de TI, machine learning

Abstract

En la actualidad la salud mental es un problema cada vez más frecuente en las personas. Trastornos mentales tales como los de ansiedad y depresión tienden a contribuir a los cambios de comportamiento relacionados con su trabajo, como la reducción del nivel de actividad y el mal rendimiento. El objetivo de esta investigación es medir las actitudes respecto la salud mental en el área de TI. Como técnicas de selección de atributos se usó el filtro ANOVA F-test y el filtro Chi-Cuadrado, para el modelado se aplicaron los algoritmos de K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes y Neural Network. Se trabajó con un conjunto de datos obtenidos de OSMH/OSMI Mental Health in Tech Survey, el cual contó con alrededor de 1400 respuestas, estos resultados fueron obtenidos de una encuesta llevada a cabo en el 2016. El algoritmo que obtuvo los mejores resultados en el conjunto de datos analizados fue Neural Network. Como métricas del modelo se obtuvo un F1-Score del 85.92%, un área bajo la curva ROC de 0.903, un menor valor de falsos negativos con 23 y mayor valor de verdaderos positivos con 119 en la matriz de confusión.

Author Biography

Hugo David Calderon Vilca, Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Perú Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - Perú

* Profesor de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos UNMSM, cursos que dicta: Redes Neuronales, Inteligencia Artificial y Tesis. * Profesor de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas UPC, cursos que dicta: Inteligencia Artificial y Seminario de Investigación Científica. * Dedicado a la investigación científica en la disciplina Inteligencia Artificial en el área de Aprendizaje Máquina y Procesamiento de Lenguaje Natural. EXPERIENCIA: * Docente de la maestría en Informática de la Universidad Nacional del Altiplano Puno UNAP. * Director de Investigación de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac UNAMBA. * Coordinador de la Maestría en Informática Sede Abancay de la UNAP. * Director de Escuela Académica Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas de la UNAMBA. * Jefe de la Oficina de Tecnologías de la Información de la UNAMBA. * Docente Pre grado de la UNAMBA. * Docente Pre grado de la Universidad Tecnológica de los Andes UTEA.

Downloads

Additional Files

Published

2025-09-25

Issue

Vol. 29 No. 3 (2025): Vol 29 No 3 (2025)

Section

Articles

License 

Hereby I transfer exclusively to the Journal "Computación y 
Sistemas", published by the Computing Research Center (CIC-IPN),
the Copyright of the aforementioned paper. I also accept that these 
rights will not be transferred to any other publication, in any other 
format, language or other existing means of developing.
I certify that the paper has not been previously disclosed or simultaneo
usly submitted to any other publication, and that it does not contain 
material whose publication would violate the Copyright or other 
proprietary rights of any person, company or institution. I certify that 
I have the permission from the institution or company where I work or 
study to publish this work.
The representative author accepts the responsibility for the publication
of this paper on behalf of each and every one of the authors. 
This transfer is subject to the following conditions:
  • The authors retain all ownership rights (such as patent rights) of this work, except for the publishing rights transferred to the CIC, through this document.
  • Authors retain the right to publish the work in whole or in part in any book they are the authors or publishers. They can also make use of this work in conferences, courses, personal web pages, and so on.
  • Authors may include working as part of his thesis, for non-profit distribution only.