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

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.