RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección de comportamientos erráticos o anómalos en el uso de dispositivos para la autogestión de ataques psicóticos
A1 Quintana Martí, Victoria
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 C#
K1 Python
K1 Machine learning
K1 Anómalo
K1 Ratón
K1 Teclado
K1 Psicótico
K1 Lenguaje natural
K1 Análisis semántico
K1 Modelo
K1 Comportamiento
K1 Emociones
K1 Interacción
AB Cuando un individuo sufre un ataque psicótico pierde el contacto con la realidad, ydebido a esto, se le hace realmente difícil detectar si lo que está pasando es real o estásufriendo un ataque. En ese momento, la persona puede realizar acciones peligrosas, yaque está percibiendo una realidad alterada y puede actuar en consecuencia a lo que estésintiendo. Uno de los escenarios donde puede ponerse de manifiesto este tipo deconductas, es en la interacción con el ordenador o el móvil, ya que actualmente latecnología está muy presente en la vida cotidiana, y si se dispusiera de una herramientaque fuese capaz de detectar esta situación de riesgo, se podría avisar al individuo o aterceras personas.De este modo, surge el desarrollo de la aplicación que se va exponer en esteTrabajo de Fin de Grado, cuyo objetivo es detectar el comportamiento anómalo en el usodel ordenador mientras se está teniendo el ataque.La aplicación distingue un comportamiento normal y uno anómalo mediante elanálisis del comportamiento del usuario con el teclado y el ratón al usar el ordenador. Conesta información, la aplicación es capaz de distinguir cuándo se sale de los valoresnormales establecidos, y avisar al usuario mediante una notificación. Además, con lainformación recogida sobre el uso del teclado, se realiza un análisis semántico de laspalabras escritas y se clasifican usando Machine Learning, para así, poder detectar el tipode emociones que está sintiendo el usuario al escribir las frases y tener más informaciónpara la detección de un comportamiento anómalo. Por otro lado, con los datos recogidosdel ratón, se realiza un mapa de calor para ver por dónde se mueve el usuario a través dela pantalla. Toda la información sobre la actividad del usuario que haya recopilado laaplicación, podrá ser consultada en cualquier momento en un cuadro de mandos por elpropio usuario.
YR 2020
FD 2020
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/20616
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/20616
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 03-may-2024