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Enquanto as razѕes para essa situaчуo permanecem obscuras (embora largamente investigadas), o estudante que enfrenta este problema deve ser tratado. Para isso, primeiro щ necessсrio detectar a severidade de seus sintomas. Os meios confiсveis para tal sуo consultas clэnicas com psicѓlogos ou psiquiatras; entretanto, novas tecnologias de Inteligъncia Artificial poderуo fornecer alternativas. Atualmente, os dados compartilhados em mэdias sociais estуo largamente disponэveis, e podem ser utilizados para indicar os sintomas de depressуo mesmo quando o estudante nуo tenha recursos, ou quando lhe falte forчas para buscar ajuda profissional. Trabalhos anteriores jс buscaram relaчѕes entre publicaчѕes de mэdias sociais com depressуo, normalmente, com ъnfase em imagens ou textos separadamente. Estes trabalhos abordaram o problema tanto por meios tecnolѓgicos, quanto pela via psicolѓgica; entretanto, a necessidade de um especialista que manualmente escolha atributos elimina a capacidade generalizante das anсlises. Neste trabalho, comparamos a severidade de sintomas depressivos em estudantes de ensino superior aferida pelo BDI-II com a avaliaчуo de modelos de Aprendizado de Mсquina, utilizando ambas as fontes de dados: imagens e legendas das publicaчѕes do Instagram, com extratores de atributos ResNet, Bag of Words e Doc2Vec, utilizando a metodologia de Aprendizado de Representaчѕes. Os resultados experimentais da amostra de estudantes da Universidade Federal Fluminense demonstram que aqueles que apresentaram escores maiores que 20 no BDI-II puderam ser identificados com pelo menos 65% de precision e 80% de recall. Nossas descobertas demonstram uma potencial ajuda em detectar estudantes em risco, e guiс-los para ter acesso ao tratamento adequado. Palavras-chave: Mэdias sociais; Depressуo; Instagram; Aprendizado de Mсquina; Modelos de Fusуo. Abstract: Mental disorders such as depression and anxiety have been increasing worldwide at alarming rates. Specifically, the major depressive disorder has become a common problem among university students, aggravated, and maybe even caused, by the academic pressures they must face. Even though the causes for this alarming situation remain unclear (although largely investigated), the student already facing this problem must be treated. To do so, it is first necessary to detect its symptoms. The reliable methods are clinical assessment by psychologists or psychiatrists, but Artifical Intelligence may provide an alternative. Data shared at social media is a ubiquitous source that can be used to detect the depression symptoms even when the student is not able to afford, or does not have the strength, to search for professional care. Previous works have already relied on social media data to detect depression on the general population, usually focusing on either images or texts posted by the social media users. Also, the majority of previous work focused on engineering the features, which may be influenced by cultural aspects and the sample itself. In this work, we focus on detecting the severity of the depression symptoms in university students, by inducing Machine Learning models directly from both the pictures and their captions posted in Instagram. The experimental results collected in a sample of students from Universidade Federal Fluminense show that those presenting a BDI-II score greater than 20 can be detected with at least 65% of precision and 80% of recall. Our findings show a potential of line of research for further investigation of depression, by bringing individuals at-risk to light, to guide them to access adequate treatment. Keywords: Social media; Depression; Instagram; Machine Learning; Fusion models.  Ye}†–.€‹–žmvНьлЪлЖлЖлЖльлž†žqYq†q.hЌ`hюoj6CJOJQJ]^JaJmH sH (hЌ`hюojCJOJQJ^JaJmH sH .hЌ`hюoj5CJOJQJ\^JaJmH sH .hЌ`hЌ`5CJOJQJ\^JaJmH sH &hЌ`hюoj6CJOJQJ]^JaJ hЌ`hЌ`CJOJQJ^JaJ hЌ`hюojCJOJQJ^JaJ&hЌ`hюoj5CJOJQJ\^JaJ  €ŒlmН§§ѕ§§§§§§ѕ§§$a$gdЌ` Н§,1hА‚. АЦA!Аn"Аn#n$n%ААаАа а†œf@ёџf Normal 1$*$A$3B*OJQJCJmHnHsHKHPJtH^JaJ_H9>A@ђџЁ> Fonte parсg. padrуoXi@ѓџГX  Tabela normal :V і4ж4ж laі ,k@єџС, Sem lista NўON Tэtulo1 Є№Єx$OJQJCJPJ^JaJFB@F Corpo de textodЄЄŒ*/@* Lista^JH"@"H Legenda ЄxЄx $CJ6^JaJ]0ўO20 Эndice $^JNўON Heading Є№Єx$OJQJCJPJ^JaJHўORH Caption ЄxЄx $CJ6^JaJ].ўOb. 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