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A depressão é um transtorno mental que se caracteriza por uma série de sintomas, tais como: falta ou redução de interesse em atividades cotidianas, humor deprimido e desmotivação constantes, problemas de memória e atenção, sensação de inutilidade ou culpa excessiva, entre outros. Existem estudos que apontam uma correlação entre a depressão e a piora de condições clínicas e crônicas, como obesidade, diabetes, problemas cardíacos e oncológicos. Neste trabalho foi realizado um experimento buscando a identificação de possíveis causas de depressão utilizando interações realizadas por usuários em suas respectivas redes sociais. Para este objetivo, foram utilizadas técnicas de processamento de linguagem natural, baseando-se nas pré-classificações anotadas no dataset CAMS. Este experimento mostrou que, para a utilização completa do dataset CAMS, é necessário ajustar o balanceamento das classes. Além disso, os testes mostraram que o modelo utilizando CNN obteve o melhor resultado, chegando a 69% de acurácia.