Análise da Pesquisa sobre Música e Saúde Mental

Integrantes do Grupo

• Hugo Ryan Santos de Franca Silva
• Micael Oliveira de Lima Toscano
• Rafael Henrique Ribeiro Amancio
• Sergio Cauã dos Santos

Professor

• Yuri Malheiros

Descrição do Projeto

• Este é um projeto da disciplina de Introdução a Ciência de Dados do período de 2024.1, do Centro de Informática da UFPB.

• Este projeto tem como objetivo analisar os dados de uma pesquisa que investiga a relação entre os hábitos de escuta musical e a saúde mental. O foco é explorar como diferentes preferências musicais, frequências de escuta e características pessoais se correlacionam com condições de saúde mental autodeclaradas, como ansiedade, depressão, insônia e TOC (Transtorno Obsessivo-Compulsivo).

Objetivos do Projeto

1. Examinar as respostas emocionais a diferentes gêneros musicais: Identificar como diferentes estilos musicais afetam o humor e o estado mental dos ouvintes.
2. Analisar a frequência de escuta: Entender se a frequência com que uma pessoa ouve música está relacionada à sua saúde mental.
3. Explorar a música como ferramenta de enfrentamento: Investigar como a música é usada como um mecanismo de enfrentamento para lidar com o estresse, ansiedade ou depressão.

Perguntas Iniciais

1. A música de certos gêneros é mais eficaz na melhora do bem-estar emocional?
2. Existe uma relação entre a quantidade de tempo que alguém passa ouvindo música e sua saúde mental?
3. Quais tipos de música são mais utilizados para lidar com sentimentos de tristeza ou ansiedade?

Ferramentas e Tecnologias

• Python
• Pandas
• Matplotlib/Seaborn
• APIs

Dados Utilizados

Music & Mental Health Survey Results

Pastas e Arquivos

"Análise de Complexidade das Letras"

Esta pasta contém scripts e notebooks relacionados à análise de complexidade das letras das músicas. Inclui:

• "complexidade_gêneros": Possui os datasets da complexidade de cada gênero utilizado;
• "dataset_treino": Possui os datasets utilizados para treinar o modelo de complexidade;
• "datasets": Contém o dataset atualizado das letras das músicas;
• "Notebook_complexidade_letras.ipynb": Jupyter Notebook com análises detalhadas e visualizações dos resultados;
• "scraping_musicas.py": Código com o scraping das letras das músicas.

"Análise Exploratória de Dados"

Esta pasta contém materiais relacionados à análise exploratória dos dados do projeto. Inclui:

• "Notebook_EDA.ipynb": Jupyter Notebooks com análises exploratórias, gráficos e visualizações dos dados;
• "func.py": Código com funções para limpeza e preparação dos dados antes da análise, bem como a plotagem de alguns gráficos;
• mxmh_survey_results.csv: Arquivos de dados utilizados nas análises, retirado do Kaggle.

"Relatório Final"

Esta pasta contém o relatório final do projeto, incluindo:

• Dados CSV: Todos os dados utilizados e criados durante o projeto;
• "func.py": Código com as funções utilizadas no relatório final
• Notebook_Relatório_Final.ipynb: O relatório final em formato PDF ou DOCX, contendo todas as seções do projeto, como introdução, metodologia, resultados e conclusões;
• Slides de Apresentação: Slides utilizados para a apresentação do projeto.

"Etapas do Projeto"

Esta pasta contém todas os arquivos fornecidos pelo professor com as intruções dadas em cada etapa para a realização do projeto.