AllianceScan: uma abordagem para identificação de disfluências em português brasileiro aplicada em textos transcritos de áudios de psicoterapia para predizer aliança terapêutica

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Luna, Alana da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Machine learning; Processamento de sinais; Regressão; Regression; Signal processing
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07032024-182823/

Com o avanço de tecnologias multimídia, as interfaces conversacionais humano-computador se tornam cada vez mais importantes e se apresentam como uma área muito próspera para pesquisa. Representações vocais, expressões faciais e corporais podem ser usadas para extração de diversas informações. No contexto das representações vocais, a complexidade da comunicação humana envolve uma ampla diversidade de expressões que variam de acordo com regras gramaticais, idiomas, sotaques, gírias, disfluências e outros eventos da fala. Em particular, a detecção de disfluências, ou seja, interrupções no fluxo normal da fala representadas por pausas, repetições e prolongamentos sonoros, é de interesse não apenas pela melhoria de sistemas de reconhecimento de fala, mas também pela possível identificação de aspectos emocionais em áudios. O objetivo do presente estudo foi desenvolver e validar um método para identificar disfluências em textos transcritos de áudios de psicoterapia em Português Brasileiro, com a finalidade de prever o nível da aliança terapêutica. Um estudo de caso foi conduzido aplicando esse método a sessões de psicoterapia gravadas no contexto do programa COMVC-19, que ofereceu apoio psicológico a profissionais de saúde durante a pandemia de COVID-19. A pesquisa abrangeu uma revisão da literatura referente a disfluências, bem como a análise de bases de dados disponíveis, ferramentas de transcrição e métodos computacionais empregados. Os procedimentos e abordagens utilizados na pesquisa incluíram o desenvolvimento de estratégias para identificar disfluências, a extração de características desses eventos e a criação de modelos de regressão com o propósito de prever o nível de aliança terapêutica. Os resultados indicaram uma relação entre disfluências nos textos das sessões de psicoterapia e a percepção do nível de aliança terapêutica, embora não seja o único fator relevante, já que elementos como a comunicação não verbal e características individuais dos participantes também desempenham papéis significativos. Este estudo tem o potencial de contribuir para áreas interessadas na compreensão do comportamento humano por meio das emoções, como a Computação Afetiva, e pode ser aplicado em diversas outras áreas que se beneficiariam da análise de textos transcritos de áudios.