Análisis y automatización de resultados de cuestionarios de tamizaje en el área de consejería psicológica.

Abstract

Resumen— Las tecnologías de la información se han vuelto una herramienta esencial en todos los ámbitos de la sociedad. En este caso se hace uso de estas, para brindar apoyo a los profesionales encargados de nuestra salud mental, los cuales usualmente recurren a tareas repetitivas y que les toman tiempo en completar. Se propone la automatización de cuestionarios de tamizaje y su posterior análisis para brindar resultados de forma eficiente. Para lograr esto, se hace uso de la Minería de Datos por medio del modelo de clasificación de árbol de decisiones implementado con el algoritmo de CART bajo el criterio de la entropía para una subsiguiente aplicación e implementación en los cuestionarios. De esta manera podemos predecir la probabilidad de que un estudiante pueda padecer trastornos mentales como la ansiedad y depresión en base a las respuestas diligencias en los cuestionarios. Por último, la eficiencia y rendimiento del modelo nos demuestra lo beneficioso que puede ser para el área de consejería psicología la aplicación de las tecnologías de la información, análisis exploratorio y minería de datos para analizar la salud mental de un paciente o una población.

Abstract— Information technologies have become an essential tool in all areas of society. In this case, these are used to provide support to professionals in charge of our mental health, who usually resort to repetitive tasks that take time to complete. The automation of screening questionnaires and their subsequent analysis is proposed to provide results efficiently. To achieve this, data mining is used through decision tree classification model implemented with CART's algorithm under the criterion of entropy for a following application and implementation in the questionnaires. In this way, we can predict the likelihood that a student may develop mental disorders such as anxiety and depression based on diligent answers in questionnaires. Finally, the efficiency and performance of the model shows us how beneficial can be the application of information technologies, exploratory analysis and data mining for to the area of psychology counseling in the analysis of the mental health of a patient or population.