Aplicación web para análisis de afectos en textos en español para detección de cyberbulliyng en redes sociales

dc.contributor.advisor	Vidal Castro, Christian Lautaro	es
dc.contributor.author	Vega Bustos, Omar Elías
dc.contributor.editor	Universidad del Bío-Bío. Departamento de Sistemas de Información (Chile)	es
dc.date.accessioned	2023-12-20T20:51:35Z
dc.date.available	2023-12-20T20:51:35Z
dc.date.issued	2018
dc.description	Memoria (Ingeniero Civil en Informática) - Universidad del Bío-Bío. Concepción, 2018.	es
dc.description.abstract	Este trabajo se enfoca en realizar análisis de subjetividad en textos en español de redes sociales para detección automática de cyberbullying mediante una aplicación web diseñada para este propósito. El análisis se efectúa mediante el corpus ingresado al sitio web, en donde los datos son enviados al servidor para aplicar un pre-procesamiento de los datos haciendo una limpieza del corpus. Luego se identifican las palabras que contienen las frases de la conversación y se incluyen en alguna categoría de afecto, donde se volverán a procesar con otro lexicón de malas palabras, lo que nos da una indicación si existe o no egresión. Como resultado se obtiene el porcentaje de cyberbullying contenido en la conversación, al posible agresor y a la posible victima. El modelo toma como referencia 6 afectos básicos de nidos por Paul Ekman, que son: Alegría, Asco, Enojo, Miedo, Sorpresa y Tristeza, además de un lexicón con bad words (malas palabras) más utilizadas en insultos y cyberbullyig.	es
dc.description.abstract-2	This work focuses on the analysis of subjectivity in Spanish texts of social networks for automatic detection of bullying through a web application designed for this purpose. The analysis is carried out through the registry entered into the website, where the data was sent to the server to perform a pre-processing of the data by cleaning the corpus. Then the words that contain the phrases of the conversation are identi ed and included in the category of a ection, where they can be read again with another lexicon of bad words, which gives us an indication if there is aggression or not. As a result, the percentage of cyberbullying contained in the conversation, possible aggressor and possible victim is obtained. The model takes as reference 6 basic a ects de ned by Paul Ekman, which are: Joy, Disgust, Anger, Fear, Surprise and Sadness, as well as a lexicon with bad words most used in insults and cyberbullyig.	en
dc.description.call-number	M(DC) 004 V521 2018	es
dc.identifier.uri	http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/4181
dc.language.iso	es	es
dc.subject	CYBERBULLYING	es
dc.subject	SITIOS WEB	es
dc.subject	APLICACIONES MOVILES	es
dc.subject	ALGORITMOS DE BUSQUEDA-INVESTIGACIONES	es
dc.subject	AFECTOS	es
dc.subject	DETECCION	es
dc.subject	TEXTOS	es
dc.subject	APLICACION	es
dc.title	Aplicación web para análisis de afectos en textos en español para detección de cyberbulliyng en redes sociales	es
dc.type	Tesis	es