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 Abstracto e Introducción Metodología Resultados Discusión y referencia Abstracción El relato global del aumento apropiado de la depresión requiere métodos de detección de datos innovadores para la intervención temprana. Las redes sociales proporcionan una oportunidad única para identificar la depresión a través de publicaciones generadas por los usuarios. Esta revisión sistemática evalúa modelos de aprendizaje automático (ML) para la detección de depresión en las redes sociales, enfocándose en los prejuicios y los desafíos metodológicos a lo largo del ciclo de vida de ML. Se encontró una búsqueda de PubMed, IEEE Xplore y Google Scholar que predomina en los contenidos de la lengua inglesa publicados después de 2010. Estos estudios se centran en el modelo de predicción de riesgo de la herramienta de desequilibrio de salud (PROBAST) se utilizaron para evaluar la calidad metodológica y el riesgo de prejuicios. Solo el 23 Introducción La depresión y otras condiciones de salud mental han surgido como importantes preocupaciones de salud global, afectando a más de 264 millones de personas en todo el mundo, según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2020).La creciente prevalencia de problemas de salud mental subraya la necesidad urgente de estrategias eficaces de detección e intervención. La identificación temprana de la depresión puede conducir a un tratamiento oportuno y mejores resultados, reduciendo finalmente la carga sobre los pacientes, sus cuidadores y los sistemas de salud (Kessler et al., 2017). En la era digital de hoy, las plataformas de redes sociales como Twitter, Facebook y Reddit desempeñan un papel central en la vida diaria de millones de personas. Estas plataformas no solo facilitan la comunicación sino que también sirven como medios públicos donde los individuos expresan abiertamente sus pensamientos, emociones y estados mentales (Choudhury et al., 2013). El extenso contenido generado por los usuarios en estas plataformas ofrece una oportunidad única para la investigación de salud mental, permitiendo el análisis en tiempo real de patrones lingüísticos y tendencias de comportamiento, y proporcionando insights que de otro modo podrían no ser accesibles (Guntuku et al., 2017). Los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han mejorado significativamente la capacidad de procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala. Estas tecnologías son particularmente adecuadas para el manejo de los datos complejos y matices que se encuentran en las redes sociales, ya que pueden identificar patrones y hacer predicciones basadas en señales textuales y comportamentales. Esta capacidad los convierte en herramientas valiosas para la detección de la salud mental, permitiendo a los investigadores desarrollar modelos que puedan identificar a individuos en riesgo en base a su actividad en las redes sociales (Shatte et al., 2019). Al aprovechar algoritmos capaces de aprender de señales textuales y comportamentales, los investigadores son capaces de desarrollar modelos que contribuyan a los esfuerzos de intervención temprana en el cuidado de la salud mental. Visión general de los estudios históricos sobre los enfoques de aprendizaje automático para la detección de la salud mental en las redes sociales Un cuerpo creciente de investigación ha explorado la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático para detectar la depresión a través del análisis de las redes sociales. Diversos algoritmos -desde las técnicas tradicionales de aprendizaje automático como la regresión logística y las máquinas vectoras de soporte a los modelos avanzados de aprendizaje profundo y los métodos conjuntos- han sido empleados para clasificar las publicaciones de los usuarios y predecir las condiciones de salud mental basadas en características lingüísticas y semánticas (De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020). Uno de los enfoques más comunes dentro de esta investigación involucra el análisis de sentimientos, que tiene como objetivo determinar el tono emocional del contenido generado por los usuarios. Al evaluar los sentimientos positivos, negativos o neutrales expresados en las publicaciones, los investigadores intentan correlacionar los patrones de lenguaje con los indicadores de depresión (Kumar et al., 2020). Por ejemplo, el aumento del uso de pronombres singulares de primera persona y palabras de emoción negativa se ha asociado con síntomas depresivos (Rude et al., 2004). A pesar de estos resultados prometedores, persisten múltiples desafíos. En primer lugar, muchos estudios sufren de generalización limitada debido a muestras pequeñas o homogéneas que pueden no representar a la población más amplia. El prejuicio de los datos es una preocupación significativa, derivada de la sobrerepresentación de ciertos grupos demográficos o comunidades lingüísticas mientras que subrepresenta a otros (Olteanu et al., 2019). Además, la falta de métodos robustos de muestreo y protocolos estandarizados impide la fiabilidad de los hallazgos. En tercer lugar, la subutilización de modelos avanzados de aprendizaje automático, junto con el manejo insuficiente de matices lingüísticos complejos, como el sarcasmo o los significados dependientes del contexto, limitan aún más la eficacia de estos esfuerzos de detección (Calvo et Las lagunas de investigación y los objetivos del estudio actual Mientras que los estudios individuales han proporcionado insights valiosos en la aplicación de aprendizaje automático para la detección de la salud mental, sigue existiendo una notable falta de revisiones completas que consoliden la eficacia de los modelos de aprendizaje automático en varios estudios. Como se discutió, la literatura actual a menudo carece en abordar los principales desafíos metodológicos a lo largo de todo el ciclo de vida de las aplicaciones de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, incluido el muestreo, el preprocesamiento de datos, la construcción de modelos y la evaluación (Johnson et al., 2019). Aunque los biases y limitaciones han sido evaluados dentro de algunos estudios individuales por sus autores, sus implicaciones más amplias en todas las aplicaciones de las técnicas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo en la detección de depresión no Para abordar estas brechas, este estudio tiene como objetivo realizar una revisión sistemática que sintetice y evalúe los modelos existentes de aprendizaje automático para detectar la depresión en las redes sociales. Examinar la eficacia de los modelos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, centrándose en los vicios presentes en la toma de muestras, el preprocesamiento de datos, la construcción de modelos, el ajuste, la evaluación y la comparación, así como los desafíos asociados con la generalizabilidad de modelos en diferentes plataformas de redes sociales. Explorar los desafíos metodológicos, incluidos los únicos para la detección de la salud mental, como el manejo de desequilibrios de clase donde los post depresivos son la minoría y el preprocesamiento para análisis de sentimientos que involucren negaciones. Además, los desafíos más generales del aprendizaje automático, como mejorar las técnicas de evaluación de modelos y abordar los prejuicios de datos relacionados con el lenguaje y los factores específicos de la plataforma, también persisten. Es importante reconocer que la mayoría de estos prejuicios surgen involuntariamente, ya sea por desafíos prácticos o por la falta de directrices estandarizadas para aplicar el aprendizaje automático a la detección de la salud mental. Al abordar estos obstáculos, la revisión tiene como objetivo proporcionar insights y estrategias para mitigar estos prejuicios no intencionados Proporcionar recomendaciones para futuras investigaciones para mejorar la fiabilidad y la aplicabilidad de los modelos de aprendizaje automático en la detección de la salud mental.Estas perspectivas tienen como objetivo informar estrategias que mejoren los esfuerzos de intervención temprana y contribuyan al desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático más robustas, generalizables y éticamente sólidas.Al hacerlo, la revisión busca proporcionar orientación que llene la brecha dejada por la práctica actual, donde la falta de directrices formales a veces ha llevado a la persistencia de prejuicios no intencionales. Al abordar estos objetivos, esta revisión busca proporcionar una comprensión integral de las prácticas y limitaciones actuales dentro del campo.Los hallazgos tienen como objetivo orientar los esfuerzos futuros hacia el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático más robustas, generalizables y éticamente sólidas para la detección de la salud mental utilizando datos de las redes sociales. En las siguientes secciones, examinaremos primero las metodologías y modelos utilizados en los estudios, seguido de un análisis de los vicios y limitaciones comunes. 
 
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